小微企业贷款信用评估模型研究

我国商业银行中小企业信贷风险管理的研究1. 引言1.1 研究背景在当今社会，中小企业扮演着极为重要的角色，它们是经济持续增长的推动力量，也是就业增长和创新的主要源泉。

由于中小企业通常具有规模小、资金紧张、信息不对称等特点，它们在融资过程中更容易面临信贷风险。

商业银行是中小企业主要的融资渠道，但在为中小企业提供信贷服务的过程中，银行也面临着种种风险。

随着我国经济的不断发展和金融市场的不断完善，中小企业信贷风险管理逐渐成为学术界和实践界关注的热点问题。

如何有效管理中小企业信贷风险，平衡风险与回报，提高银行的信贷业务效率和风险控制能力，成为了商业银行急需解决的问题。

对我国商业银行中小企业信贷风险管理进行深入研究，不仅有助于完善我国金融体系，还能促进中小企业的健康发展，推动经济增长与稳定。

1.2 研究意义中小企业在我国经济发展中发挥着重要作用，是我国经济的重要支柱和创新动力。

由于其规模小、信用记录不足、经营不稳定等特点，小企业在融资方面面临着较大的困难。

商业银行是小企业主要的融资渠道之一，但小企业信贷风险管理一直是商业银行面临的难题。

本研究旨在深入探讨我国商业银行中小企业信贷风险管理的现状及存在的问题，分析影响因素并提出相应的风险管理策略，以提升商业银行对中小企业的信贷风险管理能力。

通过对案例的分析，可以进一步验证提出的风险管理策略的有效性，为商业银行实际工作中的中小企业信贷提供参考和借鉴。

研究的意义在于帮助商业银行更好地了解和应对中小企业信贷风险，促进商业银行与中小企业之间的合作与发展，推动中小企业的可持续发展，进而推动我国经济的健康发展。

希望通过本研究的深入探讨，可以为我国商业银行中小企业信贷风险管理提供新的视角和思路，为相关领域的研究和实践贡献力量。

2. 正文2.1 小企业信贷风险的特点1.信用风险：小企业通常缺乏资信记录，信用评级不高，容易导致借款人无法如约还款，从而带来信用风险。

2.经营风险：小企业市场竞争激烈，经营不稳定，面临行业波动和市场冲击，容易导致经营风险增加。

《微小企业贷款风险管理研究》篇一一、引言随着经济的发展和金融市场的日益活跃，微小企业贷款已成为支持小微企业发展的重要金融工具。

然而，由于微小企业规模小、经营风险大、财务信息不透明等特点，其贷款风险也随之增大。

因此，如何有效管理微小企业贷款风险，已成为银行业务发展中亟待解决的问题。

本文将对微小企业贷款风险管理进行研究，以期为金融机构提供参考。

二、微小企业贷款风险分析（一）信用风险微小企业由于规模小、经营不稳定，其信用状况难以准确评估。

一旦企业出现经营问题或破产倒闭，银行将面临贷款无法收回的风险。

（二）操作风险操作风险主要来自于银行内部管理不善、操作失误等方面。

如贷款审批不严格、贷款后管理不到位等，都可能导致贷款风险的发生。

（三）市场风险市场风险主要指因市场环境变化导致的贷款风险。

如利率、汇率等市场因素的变化，都可能对微小企业的经营产生影响，进而影响贷款的还款能力。

三、微小企业贷款风险管理策略（一）加强信用评估银行应建立完善的信用评估体系，通过综合分析企业的经营状况、财务状况、行业地位等因素，准确评估企业的信用状况。

同时，应定期对企业的经营情况进行跟踪评估，及时调整信用评级，以降低信用风险。

（二）优化贷款审批流程银行应优化贷款审批流程，提高审批效率。

在审批过程中，应注重对借款人的还款能力进行评估，确保借款人具备足够的还款能力。

同时，应加强与借款人的沟通，了解其真实需求和还款意愿。

（三）强化贷款后管理银行应加强贷款后管理，定期对借款人的经营情况和还款情况进行跟踪检查。

一旦发现借款人出现经营问题或还款困难，应立即采取措施，如调整还款计划、追加担保等，以降低贷款损失。

（四）引入科技手段银行应引入科技手段，如大数据分析、人工智能等，对微小企业的经营状况进行实时监测和分析。

通过分析企业的经营数据、财务数据等，预测企业的还款能力，为风险管理提供有力支持。

四、结论微小企业贷款风险管理是银行业务发展的重要课题。

通过加强信用评估、优化贷款审批流程、强化贷款后管理以及引入科技手段等措施，可以有效降低微小企业贷款风险。

基于logistic回归模型对中小微企业信贷风险研究作者：陈大睿李颖李泽坤来源：《商场现代化》2022年第22期基金項目：2021年度山东省级大学生创新创业训练计划项目“基于logistic回归模型的中小微企业信贷风险研究”（S202113320130）摘要：文章主要是针对中小微企业信贷风险方面进行研究，建立金融信用风险评价指标体系，构建 logistic 回归模型对企业风险进行预测，以违约概率 P=0.5 为临界值，模型的预测准确率为 81.25%，针对剩余可贷款企业进行定性和定量分析，建立非线性规划函数。

求解该函数得到银行对六大类供应链金融体系中各个企业的信贷策略，如贷款额度高的企业，银行会适当降低贷款的年利率。

关键词：信贷风险；信贷策略；logistic 回归模型；非线性回归引言：在当前经济蓬勃发展的大环境下，中小微企业的规模占比已达到全部企业数量的98%，中小企业很好地满足了我国的民生需求，促进国内消费，推动产品出口销售，在我国经济结构布局中扮演越来越重要的地位。

不过小微企业却因为他们规模相对较小，又没有抵押资产等因素，所以一直面临着融资难的问题。

商业银行一般是根据信贷政策、企业的贸易票据信息以及上中下游企业的影响力，向能力强大、供求关系稳定的企业进行放贷，并可能对信用高、信贷风险小的企业予以利息优惠。

因此，我们主要从商业银行信贷风险视角出发探究中小微企业在银行贷款方面的投资问题。

一、数据的处理1.数据来源本文所采用的数据来源为2020全国大学生数学建模C题提供的123 家有信贷记录企业的相关数据。

2.数据预处理由于数据庞大且复杂，因此对数据进行预处理，剔除无效信息，利用 Python 软件进行数据归总：信誉评级为 D 的企业，银行不予考虑贷款资格，利用Excel软件直接剔除信誉评级为D 企业的相关数据；显示作废发票在本次交易中无实质意义，因此在进销项发票数据中将作废发票进行筛除；利用 Python 软件对筛选过后的进销项价税数据按照不同企业不同年度进行归总。

小额贷款公司的风险研究及应对措施【摘要】本文主要探讨小额贷款公司的风险研究及应对措施。

在我们分析了研究背景，研究目的和研究意义。

在我们详细分析了小额贷款公司风险因素，并提出了相应的风险防范措施，探讨了监管政策对小额贷款公司的影响，介绍了风险管理策略和风险评估模型。

在展望了小额贷款公司风险研究的未来发展，总结了应对措施，并提出了小额贷款公司的风险管理建议。

通过本文的研究，可以帮助小额贷款公司更好地认识和应对风险，提高其经营管理水平和风险防范能力，促进行业的健康发展。

【关键词】小额贷款公司、风险研究、风险因素、风险防范、监管政策、风险管理、风险评估模型、风险研究展望、风险管理建议。

1. 引言1.1 研究背景小额贷款公司是金融市场中的一种特殊类型机构，其主要业务是为个人和小微企业提供小额贷款服务。

随着金融市场的不断发展和金融创新的加速推进，小额贷款公司在中国的金融市场中扮演着越来越重要的角色。

小额贷款公司在发展的同时也面临着各种风险挑战。

由于小额贷款公司客户群体广泛，信用状况参差不齐，存在较高的信用风险；小额贷款公司的资金来源主要依赖于吸收存款和自有资金，缺乏多元化的资金来源，存在资金风险；小额贷款公司经营管理水平参差不齐，内部控制不严，存在管理风险等。

对小额贷款公司的风险进行研究并提出相应的应对措施，对于促进小额贷款公司的良性发展、维护金融市场秩序、保护投资者权益具有重要意义。

本文将对小额贷款公司的风险进行深入分析，并提出有效的风险管理策略和建议，以期为相关研究提供参考。

1.2 研究目的研究目的是通过对小额贷款公司的风险进行深入分析，找出其风险因素和影响因素，探讨风险防范措施和监管政策的有效性，为小额贷款公司提供更科学、可靠的风险管理策略和评估模型。

通过对小额贷款公司风险研究展望，总结应对措施和风险管理建议，为小额贷款公司的可持续发展提供指导和支持。

通过本研究，旨在对小额贷款公司的风险问题有更加全面、深入的了解，为行业提供实用的解决方案，促进小额贷款行业的健康发展和风险管理水平的提升。

小额贷款公司信用风险管理研究一、本文概述《小额贷款公司信用风险管理研究》一文旨在对小额贷款公司的信用风险管理进行深入探讨和研究。

小额贷款公司作为金融体系中的重要一环，为小微企业和个人提供了重要的融资途径，对于促进经济发展、缓解金融排斥、支持创新创业等方面具有积极的作用。

然而，随着小额贷款业务的快速发展，信用风险管理问题逐渐凸显，成为制约其健康发展的重要因素。

本文首先界定了小额贷款公司信用风险的概念，分析了信用风险的主要类型和特点，为后续研究奠定了理论基础。

接着，文章从内部和外部两个层面探讨了小额贷款公司信用风险的成因，包括公司内部控制机制不完善、人员素质参差不齐、信息不对称、经济环境不稳定等因素。

在此基础上，文章对小额贷款公司信用风险管理的现状进行了梳理和评价，指出了存在的问题和不足。

为了提升小额贷款公司的信用风险管理水平，文章提出了一系列针对性的对策建议。

这些对策包括完善内部控制机制、提升人员素质、加强信息披露和透明度、建立风险预警和处置机制等。

文章还强调了政策支持和监管的重要性，呼吁政府和社会各界共同关注小额贷款公司的健康发展，为其创造良好的外部环境。

文章通过案例分析的方式，对小额贷款公司信用风险管理的实际应用进行了深入剖析。

这些案例既包括了成功的管理经验，也包括了失败的教训，为其他小额贷款公司提供了宝贵的借鉴和参考。

通过本文的研究，期望能够为小额贷款公司信用风险管理提供有益的理论支持和实践指导，推动其实现可持续发展。

二、文献综述随着金融市场的深入发展和普惠金融政策的推进，小额贷款公司作为服务小微企业和“三农”的重要力量，其信用风险管理问题逐渐受到学术界的广泛关注。

国内外学者对小额贷款公司的信用风险管理进行了大量研究，涉及风险评估、风险识别、风险控制等多个方面。

在风险评估方面，国内外学者主要利用定性和定量两种方法进行研究。

定性方法主要依赖于专家的经验和知识，通过判断和分析来评估信用风险。

定量方法则更多地依赖于数学模型和统计技术，如信用评分模型、Logistic回归模型、神经网络模型等，以更精确地量化信用风险。

第37卷 第2期哈尔滨师范大学自然科学学报NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITYVol.37, No.2 2021商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究**操倩倩，陈彦如，张静雨，朱家明(安徽财经大学）【摘要】针对中小微企业融资难，选取实力、信誉两方面的9个指标，对中国123家中小微企业的信贷风险进行评估.首先利用熵权法确定每个指标的权重，并基于此建立TOPSIS模型，对123家企业的信贷风险计算得分并排序；其次，根据信贷得分将企业分为4种类型；最后，结合国家政策及实际情况明确信贷利率范围，并利用非线性回归确定不同类型企业的贷款利率.研究结果表明，企业信贷风险与其业务经营状况有着显著相关关系，且对不同类型企业可针对性地设计不同信贷策略，并根据结果给出商业银行信贷管理的合理化建议.【关键词】中小微企业；信贷风险;信贷策略;T0PSIS法；非线性规划【中图分类号】F832.4【文献标识码】A【文章编号】1000 -5617(2021)02 -0022 -06〇引言中小微企业是中国国民经济的重要组成部 分，是解决民生就业的重要载体.据相关调查报 告显示，中国中小微企业最终产品和服务价值占 G D P的60%以上；截止2018年末，中小微企业 拥有资产占全部企业资产的77. I%，吸纳就业 人员占全部企业就业人数的79. 4%.然而疫情 使许多中小微企业利润出现负增长，迫切需要融 资以度过此次疫情危机.虽然其在中国经济中占 据重要地位，但信贷风险大导致中小微企业一直 存在融资难的问题.因此，研究如何通过模型对 中小微企业的信贷风险进行评估，并针对性地实 施信贷策略，对解决中小微企业融资问题和促进 商业银行业务发展具有重要的意义•关于中小微 企业的信贷风险评估和信贷策略制定，中国学者从不同的角度出发，运用一系列定性和定量分 析，对中小微企业信贷风险及信贷策略进行研 究.王军锋通过收集威海地区小微企业相关数 据，利用L o g i t回归和因子分析构建小微企业信 贷风险评估体系m;王瞾亚采用案例分析法，通 过分析A银行的实际数据，对小微企业信贷风险 管理体系进行研究[21 ;苏蕙，郭炜以Z银行为例，通过建立评分卡模型，优化信贷风险评价指标[3];杨朋从E V A管理角度，以W银行为例对 中小企业贷款利率定价策略进行研究[4];曹清 山，部玉霞，王劲松综合考虑信用风险、综合收益 等5个因素，通过建立价格领导定价模型，最终 形成以客户盈利能力为参数的贷款定价机制[5].刘汉滨从企业的盈利能力、偿债情况、资产管理 能力和社会贡献等几个因素出发，综合运用了主 成分分析方法创建了信贷决策模型[6]_收稿日期:2021 -02-09*基金项目：国家自然科学基金(71974001);省级教学研究项目（2018jyxm l305);安徽财经大学教研项目（aC jyyb2020011) * *通讯作者第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究23图1信贷风险量化指标体系1.2风险量化体系构建为使风险评估结果更为准确，首先采用熵权 法对9个指标赋权，建立加权的标准化矩阵.其 次，根据TOPSIS 模型，确定各企业的理想解与负 理想解，再利用M A T L A B 计算出各企业的欧氏 距离以及相对贴近度，最终根据相对贴近度得分 对信贷风险进行排序 1.2.1熵权法确定权重(1)矩阵正向化假设有i 个评价指标，；个样本，构造原始数 据评价矩阵.通过观察可知9个指标的数据类型 不同,存在极大型和极小型2种.为了计算简便, 首先将原始矩阵正向化，即将所有指标类型全部 转换为极大型.令元为正向化后的数值，则转换 公式为= max -(2)矩阵标准化观察可知9个指标量纲不同，故需要将正向 化后的矩阵标准化.记正向化后的矩阵为夂标信贷风险最化指杈综上所述，对于企业的信贷风险研究大多都 从案例出发进行定性分析，缺乏数据支撑，且大 多信贷策略制定的研究都未和信贷风险评估体 系联系起来，存在不足之处.该文的熵权- t o p -sis 以及非线性规划将商业银行信贷业务的风险评估过程以及信贷决策过程紧密联系，能够使得 商业银行信贷业务更具科学性和有效性.1研究设计1.1指标选取该文通过中小微企业的实力以及信誉2个 方面对信贷风险评估.在实力方面，选取了进货 次数、销售次数、平均利润、平均负债、企业3种 类型发票数量累计7个指标；在信誉方面，选取 信誉评级以及是否违约2个指标.信誉评级由高 到低分别为A 、B 、C 、D ,为后续计算方便，依次令 为1，2,3,4;是否违约指标中不违约设为0,违约 设为1.各指标的计算方式见表1，指标体系的构建如图1所示.表1指标说明风险指标风险指标说明进货次数 销售次数 平均利润 平均负债 作废发票数量 普通发票数量负数发票数量信誉评级 是否违约中小微企业平均每年进货交易总次数 中小微企业平均每年销售交易总次数 中小微企业年销售额-年进货额 中小微企业年销项税额-年进项税额指在为交易活动开具发票后，因故取消了该项交易，使发票作废.指正常交易活动开具的发票指在为交易活动开具发票后，企业已人账记税，之后购方因故发生退货并退款开具的发票.即银行对于各企业的等级评定即企业是否曾出现过违约情况24哈尔滨师范大学自然科学学报2021年第37卷准化后的矩阵为A z中的每一个元素：2,…，4个评价未归一化的得分S, = D「/(A+ +(3) 计算指标的信息熵观察标准化后的矩阵Z可知，A均大于〇,故Z = 2.计算概率矩P，/3中每一个元素&的计算公式为％ = +•容易验证i>v= 1，即保T~ i =1i = \证了每一个指标所对应的概率和为1.对于第■/个指标而言，计算信息熵为:e; = -〇' =1(4) 计算指标的熵权信息效用值为沁=1沁越大，对应的信息越多.将信息效用值进行归一化，计算得到各m指标的熵权为：％ = = i，2，".,m). 1.2.2 多属性决策模型（TOPSIS)构建TOPSIS模型的基本步骤为：(1)构建加权标准化决策矩阵Z丨丨Z\2•*Z\mZn,m =^21Z22•*Z2m[Zn A Z n,2*'Z«,/n,其中m为指标个数^为样本个数.(2) 计算理想解与负理想解Z* - (Z*,Z*,■■■,Z+m)=(maxU,,,221,•••,之123,1 1，m a x j ，之22，…，之123,2 i，• • ■，m a x j Z19，Z29，>Z123,9 1= (Z「，Z2_，■••，Z9_)= (minU,,,z21,•••, zl23l1,max\zl2,zn,"-,z l23a\ ,•••,m i n|z I9,z29,■" >Z123,9 t )(3) 计算欧氏距离以及相对贴近度得分定义第个评价对象与Z+的距离A+为:A+ =〜/言％ (f - \)2•定义第i (i = 1，2,…，n)个评价对象与厂的距离Z)「为：£>「= -\)2•计算得出第 A = 1，〇「）.按照上述步骤利用M A T L A B计算得出；I个 评价对象的得分并进行归一化，降序排列后得到 中小微企业的风险得分排序，越小，企业的信 贷风险越大.1.3信贷策略模型设计为科学地制定银行信贷策略，首先根据信贷 风险得分通过聚类分析分为4类，分别为理想 型、信任型、可考虑型及危险型;再利用非线性规 划模型对不同类别的中小微企业确定是否放贷、贷款额度和贷款利率等信贷策略.首先对于危险型的企业不予放贷.令A、〜、和、r2A分别是银行对理想型、信任型和可 考虑型企业所投放贷款占年度信贷总额的比例 及所投放贷款的利率.通过银行以往客户流失率 与利率的关系，设定理想型类企业的信贷利率为 4%~ 4.85%，贷款额度不超过总额度的10% ;信任型企业的信贷利率为4%~ 5.45%，但该类 型企业数量稍多，因此贷款额度不超过总额度的 30%;可考虑型企业的信贷利率为4%~ 6.65% ,数量最多，信贷风险也相对较高，考虑降 低每家企业的贷款额度，综合来看可考虑型企业 的贷款额度不超过总额度的60%.接下来，给出在以上约束条件下的收益最大 化的非线性模型，具体如下：Max：/(^) = r,%, + r2x2 + r3x3x] +x2+ x2=\s.t.<0.04 < r, < 0.04850.04 <r2<0.05450.04 < r3< 0.0665<0.2x2 <0.3x3 < 0.62 实证分析该文选取了 123家现存的中小微企业为样 本，分别记为A~ £123,数据来源于2020年大学 生数学建模竞赛C题.首先利用熵权法赋予权 重，再结合TOPSIS模型计算信贷风险得分.然后第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究25根据得分对123家企业进行聚类，分为4个类别.解得到各指标的熵值和熵权，见表2.最后参考当前市场上贷款利率及相关国家政策， 2.2计算各企业风险得分及排序利用非线性规划模型给出银行的信贷策略.通过计算理想解与负理想解，欧式距离与相2. 1计算各指标的熵值与熵权对贴近度，最终得出〃个评价对象的得分并进行根据上述计算公式，利用M A T L A B 编程求归一化，降序排列后的部分结果见表3.表2指标权重进货销售平均普通发作废发负数发票 信誉是否指标平均负债次数次数利润票数量票数量数量评级违约权重0.3070.2770.003 0.0030.0060.2650.002 0.0750.062表3企业信贷风险得分及排名排名企业代号得分排名企业代号得分1E 20.0256452E 80.020972116E 1130.0029723E 30.018055117E 1170.0029664E 130.016319118E 1070.0029655E 70.016120119E 1200.0029646E 60.012769120E 1010.0029567E 10.012715121E 1110.0029568E 90.012138122E 1230.0029539E 170.011416123E 520.00295010E 180.010879———由表3结果可知，企业的得分越高，代表企数量149127业在实力以及信誉2方面的综合能力越强，信贷 风险越小.由表3可得出结论：在各指标占一定 权重的情况下，E 2的综合能力最强，信贷风险最 小;E 52的综合能力最小，信贷风险最弱.同时， 对比各企业的得分与信誉评级可知，排列在前企 业的信誉评级基本都为A ，而排列在后企业的信 誉评级均为D .虽然存在个别异常值，但相对于 123个样本来说可以忽略不计，评价结果与真实 情况基本相符，可靠性强.2.3按照信贷风险得分对企业分类使用SPSS 对企业信贷风险量化结果进行聚 类，并设定聚为4类，分析每类的企业特征并命 名，聚类结果见表4.表4聚类结果名称理想型信任型可考虑型危险型类别聚类1聚类2聚类3聚类4由聚类结果可知，第一类只有1家企业，第 二类有4家企业，第三类有91家企业，第四类有 27家企业.第一类企业即E 2,结合风险指标来看，E 2年 进货次数和年销售次数非常多，平均年利润达 1亿多人民币，且信誉等级为A ，无违约记录.因 此，把第一类命名为理想型，银行可分配给它很 高的贷款额度.第二类企业为4家，为E 3、E 7、E 8、E 13jtMn 信誉等级大多为A ，无违约记录，且企业实力较 为雄厚,其中有2家企业平均年利润达1亿多人 民币.因此，将第二类命名为信任型，银行可以分配给它们较高的贷款额度.第三类企业为91家，他们均无违约记录且26哈尔滨师范大学自然科学学报2021年第37卷信誉等级在C及以上，大部分综合实力一般.因 此，将第三类命名为可考虑型，银行需要综合考 虑再决定所分配贷款额度.第四类企业为27家，他们全部都有违约记 录且信誉等级大部分在D，大部分综合实力较 差.因此，将第4类命名为危险型,银行可直接拒 绝放贷.2.4 银行信贷策略制定结果通过非线性规划模型，最终得到的全局最优 解为6. 11%，即在年度信贷总额固定的前提下，银行的最大收益是信贷总额的6. 11%.此时，银 行对理想型类信贷利率为4. 85% ,贷款额度为总 额度的10% ;信任型类信贷利率为5.45% ,贷款 额度为总额度的30% ;可考虑型类信贷利率为 6.65%，贷款额度为总额度的60%.根据上述模 型，得出了该银行在年度信贷总额固定时对中小 企业的信贷策略，详见表5.表5信贷策略类型占总额度百分比/%利率/%期限/年理想型10 4.851信任型30 5.451可考虑型60 6.851危险型不予放贷3 结果分析和对策建议3.1结果分析从熵权结果看出，进货次数与销售次数所占 的权重分别为30. 7%和27. 7% ,2个指标的权重 之和大于50% ,说明企业的经营状况是影响其信 贷风险的重要因素.其次是作废发票情况，所占 比重为26. 6%.作废发票这在一定程度上反映了 企业的交易诚信度,也会对企业的信贷风险得分 造成影响.因此，对于商业银行来说，经营状况与诚信情况是银行在向企业放款时的重要考虑因 素[10-11]从得分情况和信贷策略可以看到，企业E2、E3、E"7、E8、E13 5家企业实力强劲，信誉较好，信 贷风险较小，是银行贷款时的理想和所信任的企 业.这两类企业给银行带去巨大收益的同时只需 银行承担较小的风险，因此银行对这两类企业的 平均放贷额度较高.但这类企业在现实中往往比 较少见，更多的是可考虑型的企业，这类企业实 力和信誉均一般，银行放贷需要承担一定的风 险，但这类企业的发展潜力较大，是银行信贷的 主要对象.因此，这类企业虽然平均放款额度较 低，但在总放款额度中的比重较大.因此，银行需 要针对不同类型的企业制定不同的信贷策略以 实现利益最大化，风险最小化.3.2 对策建议该文通过构建中小微企业信贷风险评估体 系和信贷策略制定模型，为商业银行中小微企业 信贷风险管理提供了参考.但信贷风险的防范还 需银行和企业的共同努力，才能实现二者的良性 互动.据此，为商业银行中小微企业信贷风险防 范提出以下建议.第一、创新商业银行中小微企业信贷模式. 中小微企业融资一般具有数额小、周期短的特 征，因此商业银行可以根据企业的具体情况细化 贷款业务，并针对性地制定合适的信贷模式.比 如银行可以把企业的经营状况、信誉度等信息作 为考核标准,并根据这些指标决定放款的多少，在一定风险的条件下做到收益最大化.第二、健全中小微企业风险评估体系.信贷 风险评估体系是商业银行信贷风险控制的核心 环节[7].信息不对称造成了信贷风险的出现，因此需要商业银行根据中小微企业的经营与发展 状况健全风险评估体系.首先，在信贷之前，要全 面考察企业的经营和财务信息，将企业实力和信 誉等因素纳人评估体系中.其次，在银行放贷之 后，要定期对企业进行信息搜集，监管企业是否 将资金用在了符合贷款要求的用途.一旦发现企 业存在较大风险，要及时清算贷款，做好预警措 施，避免更大损失.第三、完善信贷人员绩效考核制度.信贷员 导致的风险贯穿于贷款的申请、发放以及后续的 收回的整个过程中[8].如果信贷员只注重贷款规第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究27模，容易导致银行吸收大量高风险客户.因此，商业银行需要不断地完善信贷人员的绩效考核制 度，将信贷员的奖金与贷款回收率挂钩.例如奖金可以分为两部分，一部分是绩效奖金，另一部分等贷款回收后发放.通过这种制度，可以将信贷员的绩效工资直接与银行的损益联系起来，促使信贷员在贷款之前对企业进行全方位的了解，贷后密切关注，加强对企业的信贷风险管理，降低银行所承担的信贷风险.参考文献[1]王军锋.基于Logit模型的威海地区商业银行小微企业信贷风险研究[D].山东大学，2019.[2]王瞾亚.商业银行小微企业信贷风险管理研究[D].对外经济贸易大学,2018.[3]苏惠.郭炜.银行小微企业信贷风险评价指标优化[J].财会月刊,2020(01 ):27-32.[4]杨朋.中小企业贷款利率定价策略——基于W商业银行风险和EV A管理角度[J].中国集体经济,2020(25) :90[5]曹清山，邻玉霞,王劲松.商业银行贷款定价策略和模型设计[J].金融论坛,2005(02) :33 -37, +63.[6]刘汉滨.基于主成分分析的商业银行信贷决策模型[J].黑龙江大学自然科学学报,2008(04) :459 - 462, +468.[7]朱苗苗.商业银行小微企业信贷风险与防范管理研究[J].现代营销：信息版，2020(07) :76 -77.[8]宋华，苗凤.商业银行小微企业信贷风险管理分析——以民生银行为例[J].合肥学院学报:综合版,2018,35(03):27 -32.[9]许一帆,朱家明.基于熵权法改进的T0PSIS对中国医药类上市公司财务绩效评价[■)].高师理科学刊,2020,40(7):17-20.[10]朱家明，吴毓昱,袁文静.农村商业银行不良贷款率影响因素分析[]].河北科技大学学报：社会科学版，2020,20(2) ：10 - 15.[11]朱家明，吴自豪.中国商业健康保险需求影响因素的实证分析[J].西华大学学报:哲学社会科学版,2018,37(2):58 -65.Research on Credit Risk Assessment and Strategy of Small, Medium and Micro Enterprises in Commercial BanksC a o Q i a n q i a n,Chen Yanru,Z hang J i n g y u,Zhu J i a m i n g(Anhui University of Finance and Economics)Abstract ：I n v i e w o f t h e d i f f i c u l t y o f f i n a n c i n g f o r s m a l l,medium a n d m i c r o e n t e r p r i s e s,s e l e c t e d n i n e i n d i c a t o r s o f s t r e n g t h a n d r e p u t a t i o n,t h e c r e d i t r i s k o f 123 s m a l l,medium a n d m i c r o e n t e r p r i s e s i n my c o u n t r y i s e v a l u a t e d.F i r s t,t h e e n t r o p y m e t h o d i s u s e d t o d e t e r m i n e t h e w e i g h t o f e a c h i n d i c a t o r,a n d b a s e d o n t h i s,t h e TOPSIS m o d e l i s e s t a b l i s h e d t o c a l c u l a t e a n d r a n k t h e c r e d i t r i s k o f123 c o m p a n i e s.Second,t h e c o m p a n i e s a r e d i v i d e d i n t o f o u r t y p e s a c c o r d i n g t o t h e c r e d i t s c o r e.F i n a l l y,c o m b i n e d w i t h n a t i o n a l p o l i c i e s a n d t h e a c t u a l s i t u a t i o n c l a r i f i e s t h e r a n g e o f c r e d i t i n t e r e s t r a t e s,a n d u s e d n o n l i n e a r r e g r e s s i o n,t h e l o a n i n t e r e s t r a t e s o f d i f f e r e n t t y p e s o f e n t e r p r i s e s i s d e t e r m i n e d.T he r e s e a r c h r e s u l t s s h o w t h a t t h e r e i s a s i g n i f i c a n t c o r r e l a t i o n b e t w e e n c o r p o r a t e c r e d i t r i s k a n d i t s b u s i n e s s o p e r a t i n g c o n d i t i o n s,a n d d i f f e r e n t c r e d i t s t r a t e g i e s c a n b e d e s i g n e d f o r d i f f e r e n t t y p e s o f c o m p a n i e s.And r e a s o n a b l e s u g g e s t i o n s f o r c o m m e r c i a l b a n k c r e d i t mana g e m e n t a r e g i v e n b a s e d o n t h e r e s u l t s.Keywords ：S m a l l m e d i u m a n d m i c r o e n t e r p r i s e s；C r e d i t r i s k；C r e d i t s t r a t e g y；TOPSIS m e t h o d；N o n l i n e a r p r o g r a m m i n g (责任编辑:李家云）。

小微企业信用贷款调研报告小微企业是指员工人数少于20人，年销售额低于300万元，资产总额低于500万元的企业。

由于小微企业规模小、融资渠道有限等原因，他们在融资方面面临较大的困难。

为解决这一问题，政府引入了小微企业信用贷款政策，旨在为小微企业提供更便利、灵活的融资渠道，并促进其发展。

近年来，小微企业信用贷款得到了广泛应用和推广。

本次调研旨在了解小微企业信用贷款的发展现状、存在的问题和解决办法，为进一步推动小微企业信用贷款的发展提供参考。

一、小微企业信用贷款的发展现状目前，小微企业信用贷款在我国已经取得了一定的成绩。

根据统计数据显示，截至2021年，全国范围内共有200多家金融机构提供小微企业信用贷款服务，累计发放贷款金额超过6000亿元。

此外，我国的信用体系建设也取得了长足的进步，信用评级机构的数量和质量不断提高，为小微企业提供了更为准确、全面的信用评估。

二、小微企业信用贷款存在的问题虽然小微企业信用贷款在我国发展迅速，但依然存在一些问题。

首先，由于小微企业经营风险较大，银行对于小微企业贷款存在较大的风险，导致银行在审批小微企业信用贷款时更为谨慎，审核程序较长，给小微企业的融资带来一定的困难。

其次，一些小微企业缺乏规范的财务报表和信用记录，无法提供给银行进行信用评估，这也成为银行审批小微企业贷款的障碍之一。

此外，小微企业信用贷款中存在的高利率和高担保要求也限制了小微企业的融资能力。

三、解决小微企业信用贷款问题的建议为解决小微企业信用贷款存在的问题，我提出以下几点建议。

一是加强信用体系建设，建立完善的小微企业信用评价体系，提高信用评级机构的准确性和可信度。

二是建立小微企业信用贷款担保机制，鼓励小微企业通过政府担保、企业联保等形式提供担保，降低银行的信贷风险。

三是优化审批程序，加强对小微企业信用贷款的专业化评审和审批团队建设，提高审批效率，减少时间成本。

四是降低小微企业信用贷款的利率，通过提供一定的贴息政策，减轻小微企业的融资负担。

《MY银行小微企业信贷风险管理研究》篇一一、引言随着经济的发展和金融市场的开放，小微企业逐渐成为推动社会经济发展的重要力量。

作为金融服务的核心机构之一，MY 银行为小微企业提供信贷支持成为其重要业务方向。

然而，随着业务的扩展，信贷风险管理的难度也逐渐增加。

因此，对小微企业信贷风险管理的研究显得尤为重要。

本文旨在探讨MY银行小微企业信贷风险管理的现状、问题及优化策略，以期为银行的风险管理提供有益参考。

二、MY银行小微企业信贷风险管理现状目前，MY银行在小微企业信贷风险管理方面已经建立了一套相对完善的体系。

从客户的资质审查到贷后管理，银行均有一套完整的流程。

然而，在实际操作中，仍存在一些问题。

首先，银行在客户资质审查方面做得相对完善，能够通过征信系统、财务报表等多方面信息对客户进行全面评估。

然而，在评估过程中，仍存在信息不对称的问题，部分小微企业可能存在隐瞒真实财务状况、提供虚假信息等情况。

其次，在贷款审批和发放过程中，MY银行已经建立了较为严格的审批制度。

然而，由于小微企业的经营状况多变，市场风险较大，审批过程中仍可能存在疏漏。

最后，在贷后管理方面，MY银行已经建立了定期检查和风险预警机制。

然而，在实际操作中，由于人手不足、检查频率不够等原因，部分风险可能未能及时发现和处理。

三、MY银行小微企业信贷风险管理存在的问题根据现状分析，MY银行在信贷风险管理方面主要存在以下问题：1. 信息不对称问题：由于小微企业财务制度不健全、信息披露不充分等原因，银行在评估客户信用时可能存在信息不对称的问题。

2. 审批过程存在疏漏：尽管审批制度严格，但由于市场变化快速、审批人员素质不均等原因，仍可能存在审批疏漏。

3. 贷后管理不到位：由于人手不足、检查频率不够等原因，部分风险可能未能及时发现和处理。

四、优化策略针对上述问题，本文提出以下优化策略：1. 加强信息共享与征信体系建设：通过加强与政府、其他金融机构等部门的合作，完善征信体系，提高信息透明度，减少信息不对称问题。

小微企业金融服务与信用评估一、小微企业金融服务概述小微企业指的是员工规模在300人以下、年营业额在2000万元以下，或者总资产不超过5000万元的企业。

这类企业占据了中国经济中重要的一部分，是国家经济发展的重要组成部分。

由于小微企业的发展规模相对较小，资金周转不灵活，很容易受到金融机构的忽视。

因此，小微企业往往存在融资难、融资成本高等问题，对企业的发展带来较大的阻碍。

针对小微企业的金融服务，应该立足于企业实际需求和获得融资的能力，采用多种金融产品和工具，为小微企业提供多元化、灵活性、定制化的金融服务。

通过“精准拆分、精细定价、精心服务”，实现对小微企业的有效融资支持。

二、小微企业金融服务模式1. 抵质押贷款此种融资模式是通过企业资产作为质押，获取银行贷款支持。

在小微企业中，企业资产为抵质押贷款获得的贷款资金往往用于购买设备、扩建厂房等资产性投资。

但是，抵押贷款存在一定的缺陷。

一方面，这种贷款仅适用于具有一定固定资产的企业。

另一方面，质押的财产可能无法完全覆盖企业的资金需求。

2. 应收账款融资应收账款融资即利用企业的账款作为质押获得贷款支持。

该贷款的优点是相对安全，因为获得该贷款的企业已经具备账款，风险较低。

常见的应收账款融资包括保理融资和贴现融资。

保理融资是指保理公司承担企业的应收账款，融资银行按比例贷款，而贴现融资是指将日后到账的应收账款向银行出售，收到应付的款项。

这两种融资模式比抵押贷款更加灵活多变，且可以满足企业中短期资金需求。

3. 贷款担保贷款担保是指贷款人要求企业提供担保物或者其他抵押物来保障贷款的安全性和企业的还款能力。

基于小微企业的经济特点，该贷款模式具有灵活性、高效性和多样性等特点。

担保可以是个人、企业、银行等多种形式。

此种贷款模式对于小微企业可以更具应用的实用价值。

三、小微企业信用评估小微企业的信用评估是依据企业的信用得分情况来评估其信用价值，并对企业的信用风险进行分析。

对于小微企业而言，信用评估的主要目的是为企业提供融资支持或者提高企业的投资信誉度。

小微企业信用评级模型及比较研究肖斌卿;杨旸;余哲;沈才胜【摘要】在调查和文献基础上，进行信用风险来源识别、评级指标分类和评级方法选择，构建商业银行内部信用评级模型，以期在授信审批环节提高信用风险管理水平。

基于某商业银行2008—2013年小微企业实际信贷数据，运用线性判别分析、二项逻辑回归和十种基于不同学习算法的BP神经网络模型构建内部信用评级模型，并在评级指标体系中加入宏观经济变量，使度量风险的稳健性进一步得到提升。

最后通过四种方法对不同模型的结果和评级有效性进行了对比分析，认为基于Levenbery-Marquardt学习算法的NN10模型具有最优的评级有效性。

%On the basis of investigation and literature research, conducting risk source identification, rating indicators classification and rating methods assessment, the paper constructs commercial bank’s internal credit rating models to improve the credit risk management in the credit approval procedures. Based on the credit data of small and micro enterprises in a commercial bank from 2008 to 2013, using the linear discriminant analysis, logistic regression and 10 types of BP neural network relying on different learning algorithms, internal credit rating models are constructed with macroeconomic variables, which may further improve the robustness of risk measurement. Finally, results and rating effectiveness of different models are analyzed and compared, and show that the NN10 model based on Levenbery-Marquardt learning algorithm performs optimal rating effectiveness.【期刊名称】《系统工程学报》【年(卷),期】2016(031)006【总页数】11页(P798-807,830)【关键词】信用评级;小微企业;模型比较;学习算法【作者】肖斌卿;杨旸;余哲;沈才胜【作者单位】南京大学工程管理学院，江苏南京210093;南京大学商学院，江苏南京210093;郑州商品交易所，河南郑州450008;南京大学工程管理学院，江苏南京210093; 紫金农商银行，江苏南京210019【正文语种】中文【中图分类】F832.59我国当前正处在经济发展“提质换挡”的“新常态”发展阶段,经济结构和产业结构正在进行深度调整和优化.在“新常态”的经济氛围下,新兴科技、新兴产业和新兴市场的发展和壮大,为小微企业的发展和壮大提供了难得的历史机遇.也正是在这一阶段,经济内生增长要求更多的人力资本和技术创新参与社会经济分工,并最终转化为经济增长产出.覆盖广、种类多的小微企业在国家经济结构调整和升级中起到的促进作用,在今后将会更加凸显.小微企业的经营发展和技术创新离不开资金的支持,特别是在当前信贷资本紧缩投放的时期,小微企业融资难的问题日益凸显.Schreiner[1]在研究中认为,企业处在初创和成长阶段更加依赖从传统金融机构那里获取资金支持.然而,小微企业在通过银行进行信贷融资的过程中,会遇到诸多的问题.一方面,小微企业受其经营时间、经营业绩、公司治理等因素的制约,普遍不能提供类似大型企业财务报表的详细业务信息、财务信息以及其他融资担保证明;另一方面,商业银行经营强调贷款的风险控制,在开展小微企业贷款业务时,银行对小微企业的资信审查和授信工作正逐步趋于严格和规范,与此相悖的是上市银行内部控制缺陷认定存在查找范围不统一、认定标准不完善、认定数量和严重程度明显不足等问题[2].上述这种银企之间存在的信息不对称问题[3],是制约小微企业从商业银行获取信贷融资的主要因素.针对小微企业当前面临的融资困境,商业银行所采用的信用评级却暴露出诸多问题,例如专家判断法比重大于模型法比重、评级方法与实际需求存在出入以及小微企业信用评级体系缺乏针对性.随着贷款业务的不断精细化,各家商业银行均推出各自的小微企业贷款方案,更加注重开展专业化的小微企业贷前审查工作,同时也对信用评级方法以及评级方法的有效性提出了更高要求.在理论界,学者们依实务操作的需要,针对小微企业贷款业务的信贷模式、评级指标、评级方法以及违约概率估计开展了广泛的研究和讨论,汇总出丰富的研究成果.其中,对评级指标和评级方法的讨论尤为突出.在研究指标方面,郭小波等[4]在小微企业信用风险的识别因子研究中,引入企业财务指标、企业定性指标以及与企业主有关的指标作为研究变量.谢平等[5]认为信用评级需考虑的因素包括借款企业经营环境、所有制与经营权、管理水平、营运价值、盈利能力、风险程度等因素.徐超等[6]基于多智能体仿真方法,从中小企业组成的联保贷款入手,重点考察了联保的组织规模和组织成员初始信用水平对信用风险演化的影响.陈其安等[7]认为在一定条件下,投融资平台和银行之间的均衡贷款数量将随着政府信用担保履约率增加而增加.同时,李毅等[8]也认为小微企业在融资过程中若能够拥有信用担保,将有益于其获取贷款. Hajek等[9]对企业信用评级预测中的财务状况、经营状况等建模指标进行了研究.Doumpos等[10]在其研究中构建了一个包含财务数据和结构化模型的信用评级预测系统.同时,现有文献亦强调加入定性指标对研究小微企业信贷业务的重要性.Vassiliou[11]在对印度小微企业贷款案例分析的基础上,认为信用风险影响因素包括贷款人经营理念、贷款人经营水平、贷款人有无违法记录、贷款人经营思路、贷款利率、用途等; Malhotra等[12]通过对首发小微信贷的孟加拉国发放小微企业信贷的风险情况进行研究分析,了解到影响小微企业信用风险的因素有贷款数量、贷款人抵押品价值、其所拥有的耐用商品的价值、贷款期限的长短等. Meyer[13]指出银行可以通过“软信息”对小企业信用状况进行评估,这些软信息包括银行对借款企业资信的初步判断等.Lussier[14]在其模型中加入了企业管理水平、所处经济周期、产品生命周期等因素.此外,张良贵等[15]基于DSGE模型研究表明宏观流动性及其状态变化、基准利率状态变化对企业杠杆有重要影响.由此可见,小微企业信用评级指标需要同时包含企业内部定量指标和定性指标与企业外部信息.在研究方法方面,张大斌等[16]用差分进化算法(DE)优化违约点系数,提出一种中国上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型,来提高上市公司信用风险测度的准确性.于立勇等[17]在其研究中开展基于Logistic回归分析的违约概率研究,利用正向逐步选择法建立了信用风险评估指标体系.黄苒等[18]重点关注了含跳跃风险的公司贷款违约率测度问题,并探索了基于首达时模型的理论扩展,给出了违约概率参数估计的方法.庞素琳等[19]在银行个人信用评级中建立C5.0分类算法,在该算法内嵌入Boosting算法技术,并构造了成本矩阵和参数调整后的决策树.肖进等[20]提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM,并认为该模型能够取得更好的客户信用评估性能.Che等[21]运用层次分析法(AHP)和包络分析法(DEA)对台湾地区商业银行小微企业信贷决策进行研究,并得到有效的建模结果.Angilella等[22]在研究中建立了小微企业SMMAA-TRI多准则信用评级模型,并对模型有效性进行了验证.同时,非参数统计的研究方法也逐步应用于信用评级建模.然而,随着银行业可训练数据量的大幅提升和数据维度的不断提高,机器学习方法开始崭露头角.统计学和机器学习最本质的区别在于根本目标不同,统计学家更关心模型的可解释性,而机器学习专家更关心模型的预测能力.由于银行业对预测准确度要求的越来越高,统计学方法的不适应性开始显现,很多问题不能构建出严谨的统计模型,而机器学习理论已被证明是此类研究有效的建模方法.王春峰等[23]在其研究中对人工神经网络在银行信用风险评价中的应用展开对比讨论,结果表明,与传统统计方法相比,神经网络技术具有较高的稳定性和判别准确度.Lee等[24]认为非参数统计的方法在信用评级的研究中优于经典统计模型.Yu等[25]运用基于多层神经网络的机器学习方法研究信用评分模型,并对效果良好的建模结果进行叙述.Zhong等[26]在企业信用评级中,对BP、ELM、I-ELM和SVM的学习训练效果进行对比分析,其中ELM和BP 神经网络的建模效果较优.商业银行在信贷审批操作中运用信用评级模型对申请借款企业提供的信息进行判断,对企业在未来是否会出现违约进行估计,已经是普遍存在的贷前审批流程,因此评级模型的有效性是各家商业银行共同关注的问题.结合现有文献中的信用评级方法,本文构建包含线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、二项逻辑回归(binary logistic regression,BLR)、基于多种学习算法的BP神经网络(BP neural network, BPNN)的评分模型,运用建模样本训练模型,并用测试样本检验模型有效性和稳健性,挑选出较优的信用评级模型.LDA是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各个特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法.BLR模型主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,是普通多元线性回归模型向非线性模型的扩展.基于多种学习算法的BPNN模型是前馈型神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,通过训练与测试将对象进行分类.本节就LDA、BLR、基于多种学习算法的BPNN模型以及模型有效性的衡量方法进行简要介绍.2.1 线性判别分析(LDA)对于k个组别的分类问题,假设k个组别构成的总体分别为G1,G2,...,Gk,于是若要判断样本x各来自于哪一个总体,首先必须计算样本x到每个总体Gi(i=1,2,...,k)的距离d(x,Gi),然后再比较这些距离,其中样本x到总体Gi的距离d(x,Gi)采用Mahalanobis距离,即其中µi和Σi分别为Gi的均值和协方差矩阵,为协方差矩阵Σi的逆矩阵.如果x距某个Gj(j= 1,2,...,k)最近,则认为x∈Gj.其判别规则为对于本文组别分类的问题,可通过建立判别分析模型进行判别.2.2 二项逻辑回归(BLR)对于一个二项分类和n个定量预测变量x1,x2,...,xn(包含虚拟赋值变量),BLR模型假设目标响应的概率为其中β0为常数项,称β1,β2,...,βn为模型回归系数,解释变量可以是连续变量,也可以是分类变量或哑变量(dummy variable).正式的决策框架中通常包含多种评判模型,在多种模型有效性对比过程中,BLR模型可以作为一个判断依据.BLR与LDA一样,在多元正态分布和相同协方差矩阵的假设条件下具有最优判别能力.BLR要求较大的输入样本量以取得较为稳定的计算结果,同时应对自变量与因变量的复杂非线性关系进行适当处理.2.3 基于多种学习算法的BPNNBPNN的构成包括一个输入层,一个或多个隐含层和一个输出层.各层由若干个神经元构成,每一个节点的输出值由输入值、作用函数和阈值决定.神经网络的学习过程包含两个方面:信息正向传播和误差反向传播.在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐含层传到输出层,经作用函数运算后得到输出值与期望值进行比较,若有误差,则误差反向传播,沿原先的连接通路返回,通过逐层修改各层神经元的权值,减少误差,如此循环直到输出的结果符合精度要求为止.具体步骤如下:步骤1BPNN的初始化,确定隐含层节点的个数.将各个权值和阈值的初始值设为比较小的随机数;步骤2输入样本和相应的输出进行网络训练,即对每一个样本数据进行步骤3到步骤5的过程;步骤3依据输入样本计算实际输出及其隐含层神经元的输出;步骤4计算期望输出与实际输出之间的差值,求输出层和隐含层的误差;步骤5根据步骤4得出的误差更新输入层到隐含层节点之间以及隐含层到输出层节点和之间的连接权值;步骤6求出误差函数e,判断e是否收敛到给定的学习精度以内,即e≤ε,其中ε为拟定误差,如果满足则训练结束,否则转向步骤2.运用不同的学习算法对BPNN进行训练,将会得到不同的建模效果[27].MATLAB R2012a软件中的神经网络工具箱(neural network toolbox)中包括多种适用于BPNN建模的学习算法.本文考虑运用10种学习算法对BPNN进行训练,具体如表1所示.2.4 模型有效性的衡量方法ROC曲线面积(AUC值)是常用的用于评价分类模型有效性的方法.ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式,以真阳性率(敏感度,不良贷款样本被判正确)为纵坐标,假阳性率(1–特异性,良性贷款被判错误)为横坐标绘制的曲线.传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点,必须将试验结果分为两类,再进行统计分析.本文运用SPSS 软件对12种模型的检验结果绘制ROC曲线,并比较AUC值,AUC值越大,表明模型判别水平越高.均方误差(mean squared error,MSE)是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值.在此,MSE是预测值与期望值之差平方的期望值,即其中yt是期望值,t是预测值.MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度.在对模型有效性进行衡量时,需要考虑不同错误类型的成本,本文依据Blanco等[27]的两种错误分类构造误判成本.I类错误指良性贷款错评为不良贷款的比率;II类错误指不良贷款错评为良性贷款的比率,相比于I类错误,II类错误的发生将会对银行带来更大的损失.因此本文将II类错误的成本设为I类错误成本的5倍.并在此基础上计算误判成本其中C21和C12分别表示发生I类错误和II类错误的成本,π21和π12分别表示发生I类错误和II类错误的概率,p1和p2分别表示样本在到期时是良性贷款和不良贷款的先验概率.识别率包括不良识别率和总识别率.不良识别率表示检测样本中的不良贷款被模型识别出的比例,该指标可以反映模型对I类错误的规避能力;总识别率表示全部检测样本的二级分类属性被识别正确的比例,该指标可以反映模型的整体判别能力.本文采集江苏某商业银行2008–2013针对小微企业信贷的过往数据,与公开数据库中的宏观数据合并后,总数据内容主要包括:1)财务信息(资产总额,经营收入等);2)本期贷款基本信息(发放额度,发放利率,贷款方式,支付方式等);3)当前客户非财务信息(客户信用等级,客户资信等级,行业分类,担保情况等); 4)与宏观经济有关的变量(用电量,GDP,CPI等);5)信贷的二级分类情况.经过剔除缺失和不正常的数据,得到2 115组有效数据,其中,良性与不良贷款比例约为9∶1.为了对评分模型进行科学对比,我们把数据集随机分成两个互补的子数据集:80%数据作为建模集,20%数据作为测试集.各模型的变量结构都是通过10次交叉验证法进行筛选,交叉验证法的一个优势就是这样的信用评分模型是基于较大比例的有效数据(80%)开发.有关信用评级指标的文献中,由“硬”信息到“软”信息的选择是信用评级指标选择的一个显著性变化,从最早标准化的财务指标到如今各类非财务指标的不断加入更新,信用评级系统也因此能够从规范化的大公司推广到小微企业及个人类客户.然而,这些指标多为微观指标,宏观指标鲜有涉及.近年来,有学者对宏观经济变量的研究提出了自己的看法,认为借款人的违约与一般经济状况密切相关,与宏观经济环境变量也应当被考虑作为输入变量[27,28].颜新秀[29]认为,不同宏观经济环境下各指标变量与个人住房抵押贷款违约率之间存在一定的影响关系.Kim等[30]指出宏观经济环境是一个关键因素,直接关系到借款者的偿付行为.因此,本文认为贷款期间内的宏观经济变动对贷款主体的还款意愿具有一定影响,应当作为重要变量参与信用评级研究.因此,本文选取的指标类别包括财务类指标,非财务指标和宏观环境指标. 建模自变量和因变量(输入变量和输出变量)如表2和表3所示.本文在考虑现有文献贷款对象财务信息、非财务信息、本期贷款基本信息的基础上,还加入与宏观经济有关的变量作为自变量或输入变量,主要基于以下考虑:传统模型的因变量和自变量存在不同期的问题,传统信用评级模型将贷款期初的相关变量指标作为自变量,将贷款期末的五级分类情况作为因变量来进行建模,即自变量和因变量不是同一时间点上的面板数据,因此不能直接看作面板数据处理,需加入时间因素才能解决矛盾,同时,宏观经济变量是时间因素的合理体现,因为宏观经济变量并非某一时间点上的宏观经济变量,而是贷款期间相关宏观经济变量变化趋势的反映,因此不是一个时间点的概念而是某一时间段的变化趋势的概念,所以能够反映出时间因素.在实证分析部分,本文将分别运用包含宏观变量和不包含宏观变量的指标体系进行建模,并比较模型的有效性.同时,本文借鉴Blanco等[27]的做法,在指标体系中加入“客户经理主观评价”和“客户资信状况调查结果”两个指标,以囊括银行自有的贷款初期审核信息.本文引入贷款期限内经济周期信息的变量,Kim等[30]指出宏观经济环境是一个关键因素,直接关系到借款者的偿付行为.该做法的优点还在于考虑到还贷期限内省内宏观经济变化对小微企业的影响,由于各家商业银行在计划财务部进行财务预算的编制过程中均拥有未来至少三年的宏观经济变化预测数值,因此在实务操作中,该宏观变量数据采用商业银行预测数值.本文借鉴Blanco等[27]在设计信用评分模型所使用的宏观经济变量的表达式其中ΔVMi,j是宏观经济变量的变化率,VM是宏观经济变量,i表示放款的时间,j表示贷款的时限.本文在对宏观济变量进行筛选之后选取用电量、GDP和CPI的季度数据作为建模的三个自变量.在实践中发现,除CPI外用电量和GDP均有很强的周期性,经过分析和比较之后,本文决定采用GDP、用电量的同比增量的变化率和CPI增长率来作为自变量,其中CPI增长率为(计算期CPI数值-基期CPI数值)×100%/基期CPI数值,GDP、用电量的同比增量的变化率为其中Δ2VMi,j是宏观经济变量增量的变化率,i表示放款的时间,j表示贷款的时限. 综合数据可获取性、数据可靠性因素的影响,样本选取2008–2013年贷款数据,其中宏观变量数据均进行季节性调整,并对离散变量进行赋值.神经网络建模时为加快训练网络的收敛性的需要,对样本数据中各个指标下的数据分别进行归一化处理.如第3节所述,将样本分为两部分,其中1 687组数据作为训练样本,428组数据作为检验样本,训练样本与检验样本比例约为4∶1.运用SPSS 21软件,以表2中15个变量为判别变量,以表3中B1变量为分组变量,选择Fisher函数系数,建立LDA模型,得到分类函数系数.根据分类函数系数,对检验样本中各指标进行加权求和,选取得数较大的类别作为判别结果.运用PASW Statistics 18统计分析软件建立二项逻辑回归(BLR)通过描述性统计,根据相关性、正态性检验和t检验,本文最终在Logistic回归中保留9项指标,分别为年利率、贷款方式、用途、支付方式、客户信用等级、客户资信等级、营业收入/人、GDP增量增长率和CPI增量增长率,具体分析过程介绍从略.运用MATLAB R2012a建立BP神经网络(BPNN),表2中15个变量作为输入神经元,表3中B2变量各分别作为输出神经元.分别运用表2中10种学习算法进行模型训练,各个训练函数即表1中MATLAB调用函数.神经网络参数设定:隐含层节点范围[7,13];最大迭代次数=1 000;训练误差=0.001.运用训练后的模型对检验样本进行测试,即分别将检验样本中的自变量与LDA分类函数系数加权求和取大值,代入BLR模型预测因变量值,代入训练好的BPNN模型得出预测输出变量值.当输出值小于并等于0.5时,判定该组样本为正常贷款;当输出值大于0.5时,判定该组样本为不正常贷款.首先,运用不包含宏观变量的指标体系建立模型,根据前文模型有效性的衡量方法,计算衡量各个模型有效性的指标数值,如表4所示,优化的ROC曲线如图1所示.在ROC曲线图中,纵坐标δ代表真阳性率,横坐标1-η代表假阳性率,其中η为特异性,下同.由表4可知,12种模型中,75%的模型的AUC值大于0.8;有11个模型的总识别率超过80%,其中六个模型的总识别率超过90%.但在关键指标中,有11个模型的不良识别率低于80%,有11个模型的误判成本大于0.2.从整体识别效果来看,所构建的模型对不良贷款缺乏识别能力是一个共性,因此本文认为有必要尝试通过加入宏观变量对指标体系进行改进并开展建模.在指标体系中加入宏观变量后,判断各个模型有效性的指标数值如表5所示,优化的ROC曲线如图2所示.1)AUC方面,共有6个模型的AUC值超过0.9,其中,NN6与NN10模型的AUC值超过0.95,分别为0.952和0.959,预测能力较强;2)均方误差方面,共有8个模型的均方误差小于0.1,其中BLR的均方误差为0.071,NN3的均方误差为0.072,NN6的均方误差为0.075;3)误判成本方面,共有5个模型的误判成本低于0.2,其中NN6误判成本为0.117,NN7误判成本为0.110,NN10误判成本为0.098,误判成本较低.I类错误率方面,NN6、NN7、NN10的II类错误率小于0.1,判别效果较优;4)不良识别率方面,共有4个模型的不良识别率超过0.8,其中NN6的不良识别率为0.915,NN7的不良识别率为1.000,NN10的不良识别率为0.979,说明该三个模型对潜在不良贷款的判别能力较强.总识别率方面,共有5个模型的总识别率超过0.9,即表明这5个模型的总体判别正确率超过九成,具有较好的整体判别能力.根据以上分析,可见LDA和BLR模型在四类模型有效性衡量方法中表现一般,其中BLR模型在AUC和总识别率方面优于LDA模型,LDA模型在II类错误率方面优于BLR模型,但该两个模型劣于或等于NN6和NN10在AUC、II类错误率、误判成本、不良识别率和总识别率方面的表现.当将NN6与NN10在模型有效性方面进行比较时,NN10在AUC、均方误差、II类错误率、误判成本和不良识别率的表现均优于NN6,而NN6仅在总识别率方面优于NN10,因此认为NN10具有最优的模型有效性,其次为NN6.由上述分析结果可知,1)在整体模型有效性方面,NN10(基于Levenbery-Marquardt学习算法)模型表现最优,NN6(基于Polak-Ribiere共轭梯度学习算法)模型表现次优.2)在各模型有效性衡量方法方面, NN10具有最大的AUC值,BLR具有最小的均方误差,NN7具有最小的II类错误率,NN10具有最小的误判成本,NN7具有最高的不良识别率,NN3具有最高的总识别率,这些结果表明在进行具体信用评级水平衡量时,需要重视上述模型在信用评级中的应用.3)在观察各个模型检测结果中出现两类错误的样本数据时,本文发现样本数据中的客户信用等级、客户资信等级、营业收入/人指标易出现区别于普通的数值,因此此类样本需要在人工贷前审查时给予关注.本研究选择合适的指标体系和研究方法,构建线性判别分析、二项逻辑回归和基于多种学习算法的BP神经网络模型对小微企业进行信用评级,并通过四种衡量方法分析模型的有效性,提高研究结论的可信度.研究结果表明机器学习方法能够为商业银行授信审批和贷前审查工作提供参考依据,并且在指标体系中加入宏观变量能够有效地提高模型识别不良贷款的能力,提升模型的稳健性.因BP神经网络具有容易陷入局部极值、“过拟合”等问题,其预测精度有待优化,今后研究中尝试使用遗传算法优化BP神经网络强化全局搜索能力.取得更大的数据样本,并尝试根据小微企业资产总量大小对样本进行分层,提高模型对于贷款主体的评级能力.肖斌卿(1979―),男,福建南靖人,博士,副教授,研究方向:金融工程与金融管理,Email:****************.cn;杨旸(1990―),男,江苏南京人,博士生,研究方向:金融工。

小微企业信贷风险评估模型构建与改进一、引言小微企业作为经济发展的重要组成部分，扮演着促进就业、推动创新和促进经济增长的重要角色。

然而，小微企业的信贷风险也相对较高，不良贷款率较大，给金融机构带来巨大的压力。

因此，构建一个准确、高效的小微企业信贷风险评估模型对金融机构和小微企业来说都具有重要意义。

二、小微企业信贷风险评估模型的构建方法1. 数据采集和预处理为了构建一个准确的信贷风险评估模型，首先需要收集和预处理大量的相关数据。

这些数据包括小微企业的财务报表、纳税记录、信用报告和经营历史等。

此外，还可以考虑采集社交媒体数据等非传统数据来提高模型的准确性。

2. 特征选择和工程通过对采集的数据进行特征选择和工程，将原始数据转化为可以用于建模的特征。

常用的特征选择方法包括相关性分析、方差选择和递归特征消除等。

同时，可以利用领域知识进行特征工程，构建新的特征来捕捉企业的风险特征。

3. 模型选择和训练针对小微企业信贷风险评估的特点，选择合适的机器学习模型进行训练。

常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。

在训练模型时，可以采用交叉验证的方法来评估模型的性能，并根据评估指标优化模型。

4. 模型调参和改进通过调整模型的超参数，进一步提高模型的性能和准确性。

可以使用网格搜索、随机搜索等方法来寻找最佳的超参数组合。

此外，还可以运用集成学习、深度学习或神经网络等方法来改进模型的表现。

三、改进模型的方法1. 引入新的特征除了传统的财务指标和纳税记录外，可以考虑引入更多的非传统特征来提高模型的准确性。

例如，利用企业网络声誉指标、社交媒体口碑等数据，从更多维度对小微企业进行评估。

这些特征可以通过数据挖掘和自然语言处理等技术进行提取和分析。

2. 改进样本不平衡问题小微企业信贷风险评估中存在样本不平衡的问题，即不良贷款的数量远远少于正常贷款的数量。

针对这个问题，可以采用过采样、欠采样、SMOTE（合成少数类过采样技术）等方法来使样本达到平衡，提高模型在不良贷款预测方面的准确性。

中小商业银行小微企业信贷风险控制措施研究【摘要】本文旨在研究中小商业银行在小微企业信贷中的风险控制措施。

首先从小微企业信贷的概述入手，分析了中小商业银行在该领域面临的风险特点。

接着探讨了中小商业银行在小微企业信贷中的风险控制措施，包括建立风险分析模型和优化风险控制策略。

通过研究结论发现，中小商业银行在实际操作中需要不断完善风险控制措施，保证信贷业务的稳健发展。

未来，应加强对小微企业信贷风险管理的研究，不断优化风险管理模式，提高风险控制的有效性和准确性，为中小商业银行的可持续发展提供更有力的支撑。

【关键词】小微企业、信贷风险、中小商业银行、控制措施、风险分析、模型构建、策略优化、研究结论、未来展望。

1. 引言1.1 研究背景中小商业银行在支持小微企业发展过程中，面临着诸多挑战和风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。

特别是在当前经济形势下，小微企业的经营环境更加严峻，信贷风险也相应增加。

如何有效控制小微企业信贷风险成为中小商业银行必须面对的重要问题。

随着金融科技的发展和监管政策的不断完善，中小商业银行在小微企业信贷风险管理方面也在不断探索和改进。

通过加强风险管理意识、完善内部控制制度、建立风险评估模型等措施，中小商业银行可以有效降低小微企业信贷风险，保障金融机构自身稳健经营。

针对中小商业银行在小微企业信贷风险控制方面的实践经验和不足之处，开展本研究对于提升银行业的风险管理水平、促进小微企业持续健康发展具有重要意义。

就是基于此背景下展开的，通过深入分析小微企业信贷风险控制措施，为完善中小商业银行风险管理机制提供理论参考和实践指导。

1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨中小商业银行在面对小微企业信贷风险时的挑战和困境，分析其风险特点，探讨有效的风险控制措施，构建可靠的风险分析模型，并优化风险控制策略，以提高中小商业银行对小微企业信贷风险的防范能力和管理水平。

通过研究，可以为中小商业银行提供科学的决策依据，促进其稳健经营和可持续发展，同时也有助于完善我国金融体系，促进小微企业的健康发展，推动经济的持续增长。

小微企业贷款风险预测与评估模型研究引言：随着经济的快速发展和市场竞争的加剧，小微企业正逐渐成为国民经济中的重要组成部分。

然而，由于其经营规模较小、资金状况相对脆弱以及信息不对称等因素，小微企业在申请贷款时面临着较高的风险。

因此，建立一种科学有效的小微企业贷款风险预测与评估模型具有重要意义。

第一部分：小微企业贷款风险的背景与挑战1. 小微企业的定义与特点：小微企业是指规模较小、注册资金相对较少的企业，具有灵活的经营机制和相对较少的市场份额。

2. 小微企业贷款风险：小微企业贷款风险主要包括经营风险、信用风险、市场风险等。

这些风险的存在给金融机构带来了较大的损失和不确定性。

3. 风险评估的重要性：对小微企业贷款风险进行评估，可以帮助金融机构更好地把握风险，提高贷款审批的准确性和效率。

第二部分：小微企业贷款风险预测与评估模型的现状与研究进展1. 主流方法总结：目前，小微企业贷款风险评估主要采用基于经验的评估方法和基于数据分析的模型方法两种。

2. 基于经验的评估方法：这种方法依赖于专家的经验和直觉判断，往往存在主观性较强以及结果难以量化等问题。

3. 基于数据分析的模型方法：这种方法通过收集和分析大量的小微企业数据，构建风险评估模型，具有较高的准确性和预测能力。

4. 研究进展总结：近年来，学者们已经提出了许多基于机器学习、数据挖掘和统计模型的小微企业贷款风险评估方法，并在实践中取得了一定的效果。

第三部分：小微企业贷款风险预测与评估模型的关键指标与方法1. 关键指标选择：小微企业贷款风险评估的关键指标包括企业规模、经营状况、财务状况、信用记录等多个方面的指标。

合理选择关键指标对评估结果具有重要影响。

2. 方法介绍：常用的风险预测与评估方法包括逻辑回归分析、支持向量机、决策树、随机森林等。

这些方法可以根据历史数据进行训练，从而对未来的风险进行预测和评估。

第四部分：小微企业贷款风险预测与评估模型的应用案例分析1. 数据收集与预处理：收集小微企业的历史贷款数据以及相关的风险指标数据，并进行数据清洗和特征选择。

小微企业贷款调查报告篇一：小微企业融资难调研报告小微企业融资难调研报告小型企业和微型企业数量大、活力强，对增进经济增加、扩大就业和增加居民收入贡献大，是推动我国经济发展的重要力量。

目前，影响小微企业发展的主要因素之一是融资难问题，中小企业融资难主如果指小微企业融资难，减缓小微企业融资难、增进小微企业健康快速发展，是我国经济领域的一项重要任务。

一、小微企业的融资难问题XX 年7 月，国家制定了《中小企业划型标准规定》，将我国中小企业划分为中型、小型、微型三种类型。

这既有利于与国际接轨，又有利于区分中小微企业的不同情况，实施更有针对性的政策办法，特别是加大对小微企业的扶持力度。

在我国，除在高新区的小微企业能够取得较多的科技金融创新政策支持外，小微企业普遍突出地存在融资渠道狭小、融资量少、融资困难的问题。

主要表现为：一、内部融资不足。

目前，我国大多数小微企业发展的资金主要靠自身的积累，内部融资是小微企业融资的主要渠道，但受利润率和积累期的限制，其融资能力相当有限。

据统计，我国私营企业资金来源的26%是依托内部留存收益积累的资金，私营企业中的小微企业这一比例更高。

二、通过金融机构融资困难。

有关资料反映，当前70%以上小微企业的主要资金来源是自筹，通过银行取得所需资金的不到20%。

银行普遍存在对大中企业尤其是大企业“挣贷”和对小微企业“惜贷”的现象。

在证券市场上，已经推出的中小企业板和创业板是小微企业融资的良好机缘，但高门坎、高本钱成为小微企业上市融资的障碍。

正在发展的小额贷款公司、风险投资基金、村镇银行等非银行金融机构，均有利于小微企业筹集发展资金，但规模不大、作用有限。

3、非正式金融融资比例大、风险高。

我国的储蓄率高，民间资本丰裕，特别是在一些经济发达地域，民间的借贷市场很活跃。

小微企业融资难的现状使非正式金融融资活动得以客观地存在。

但非正式金融融资多为地下或半地下状态，缺乏必要的法律和制度的规范和制约，具有很高的风险。

《邢台银行小微企业贷款风险管理研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展，小微企业已成为推动经济增长的重要力量。

然而，由于小微企业规模小、经营风险大等特点，其融资难、融资贵的问题一直困扰着企业主。

邢台银行作为一家地方性银行，为满足小微企业的融资需求，推出了小微企业贷款业务。

然而，随着业务的快速发展，贷款风险管理问题逐渐凸显。

本文旨在研究邢台银行小微企业贷款风险管理的现状、问题及优化策略，以期为银行的风险管理提供参考。

二、邢台银行小微企业贷款风险管理现状1. 风险管理体制邢台银行建立了较为完善的风险管理体制，包括贷款审批、风险评估、风险监控等环节。

在贷款审批环节，银行对借款人的信用状况、经营能力、还款能力等进行综合评估。

在风险评估环节，银行采用定性和定量方法对贷款项目的风险进行评估。

在风险监控环节，银行对贷款项目进行持续跟踪和监控，及时发现和应对风险。

2. 风险识别与评估邢台银行在风险识别与评估方面，主要依靠人工和信息系统。

人工方面，银行通过与客户沟通、了解其经营状况和财务状况，识别潜在风险。

信息系统方面，银行利用大数据、人工智能等技术，对客户的信用状况、行业风险等进行自动识别和评估。

3. 风险应对与处置在风险应对与处置方面，邢台银行主要采取以下措施：一是加强贷款项目的持续跟踪和监控，及时发现和应对风险；二是建立风险预警机制，对可能出现风险的贷款项目进行提前预警；三是采取多种方式处置风险，如催收、重组、诉讼等。

三、邢台银行小微企业贷款风险管理存在的问题1. 风险管理意识不足部分员工对风险管理的重要性认识不足，存在重业务轻管理的现象。

此外，部分客户对银行的信任度不高，存在欺诈行为，增加了银行的信贷风险。

2. 风险评估体系不完善虽然邢台银行已经建立了一套风险评估体系，但在实际操作中仍存在一些问题。

例如，部分指标的设定不够科学合理，导致评估结果不准确；部分员工对评估体系的理解不够深入，导致评估结果存在偏差。

小微企业信贷风险预测模型的研究与应用小微企业信贷风险是指在小微企业的借贷过程中，因各种因素导致借款人无法按时偿还的可能性。

针对这一问题，研究和开发小微企业信贷风险预测模型是非常必要的。

一、小微企业信贷的风险特点小微企业的规模小、融资难度大、信息扭曲等特点导致了小微企业的信贷风险较大。

第一，小微企业数量众多，而信贷市场的竞争激烈，使得小微企业难以获得低成本的融资。

第二，小微企业的规模小，经营和管理水平不够，导致其在借款能力、还款能力、风险承受能力等方面都较为脆弱。

第三，小微企业中存在不少信息不对称的问题。

相对于大型企业、公司等，小微企业的信息披露水平较低，信用记录较少，这使得评估其信用状况变得困难。

二、小微企业信贷风险预测模型的研究现状目前，国内外对小微企业信贷风险预测模型的研究较多，多数研究主要依据传统的金融信贷模型来研究，如通过其中的财务指标等因素，来预测小微企业信贷的风险。

但是，传统的金融信贷模型具有不少局限性。

一方面，传统的金融信贷模型普遍忽视了除财务因素之外的其他重要因素，例如宏观经济状况、市场环境等等。

另一方面，传统模型过于依赖历史数据，并无法适应未来的变化和非线性关系。

为此，国内外的研究机构和学者们不断开展新的探索和尝试，拟合更多不同类型、更丰富的数据源，例如社交媒体数据、互联网交易数据等来改进和优化预测模型。

近年来，随着人工智能、大数据分析等技术的不断发展，也出现了一些基于机器学习、深度学习等技术的小微企业信贷风险预测模型。

三、小微企业信贷风险预测模型的应用场景小微企业信贷风险预测模型既可以应用于传统金融机构的资金融通服务、信用评估等业务领域，还可以用于新兴的互联网金融平台、供应链金融等领域。

例如，对于小微企业信用评估领域，利用小微企业信贷风险预测模型，可以对小微企业的风险分析和信用评估进行更全面、准确的评估。

在金融机构推出相关金融产品时，还可利用此预测模型进行核心风险控制和投资的决策制定。