（四）地區(qū)性民間融資信用風(fēng)險指標(biāo)計算

信用風(fēng)險是指借款人違約造成貸款人損失的風(fēng)險，判斷社會信用對市場風(fēng)險的影響程度，具體包括兩類細(xì)化指標(biāo)：不良貸款指標(biāo)、逾期負(fù)債指標(biāo)。

1.信用風(fēng)險不良貸款指標(biāo)的計算。不良貸款指標(biāo)由不良貸款率來體現(xiàn)：金融機(jī)構(gòu)不良貸款占總貸款余額的比重比例越高，相應(yīng)貸款風(fēng)險就越大，計算過程如下：將貸款按風(fēng)險基礎(chǔ)分為正常、關(guān)注、次級、可疑和損失五類，后三類屬于不良貸款，計算每月不良貸款表示為lm，每月總貸款額為LM，則不良貸款率用如下公式計算：LS=lm/LM。計算出樣本中不良貸款率的均值記為，則不良貸款風(fēng)險指標(biāo)LR貸款=LS。進(jìn)一步計算其標(biāo)準(zhǔn)差為SD貸款，則不良貸款指標(biāo)可以劃分為四個風(fēng)險區(qū)間：風(fēng)險較低區(qū)間：LR貸款≤1；風(fēng)險較高區(qū)間：11+2*SD貸款。

2.信用風(fēng)險逾期負(fù)債指標(biāo)的計算。逾期負(fù)債指標(biāo)利用逾期負(fù)債率來體現(xiàn)，反映在金融機(jī)構(gòu)的負(fù)債總額中的逾期負(fù)債額度，一般該指標(biāo)越大表明再進(jìn)行融資的風(fēng)險越大。設(shè)各月逾期負(fù)債金額為ELt，負(fù)債總額為TLt，則各月逾期負(fù)債率為：LTt=ELt/TLt。計算其平均值LT，則可以比較計算得出逾期負(fù)債風(fēng)險指標(biāo)的變動狀況，即ER逾期 =LTt/LT，計算其標(biāo)準(zhǔn)差SD逾期，將信用風(fēng)險逾期負(fù)債指標(biāo)劃分為以下四個區(qū)間：風(fēng)險較低區(qū)間：ER逾期≤1；風(fēng)險較高區(qū)間：1

設(shè)兩指標(biāo)權(quán)重相等，則民間融資信用風(fēng)險指標(biāo)可表示為：

CR信用=（LR貸款+ER逾期）/2 （5）

三、民間融資市場風(fēng)險狀態(tài)監(jiān)測評估體系的構(gòu)建

（一）民間融資借貸風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重及綜合評價值的確定

四、小結(jié)

有效防范民間金融危機(jī)，對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展[14-15]尤為重要，這不僅需要合理的體系，更需要保障樣本的多樣化和采集途徑的可靠性。本文模型的有效性對數(shù)據(jù)依賴度高，需要盡可能獲取地區(qū)民間融資市場的相關(guān)數(shù)據(jù)，并保障數(shù)據(jù)采集的全面性與真實(shí)性，否則會對模型的精確性產(chǎn)生影響。

另外，該模型在實(shí)際運(yùn)行的過程中極具靈活性，可以結(jié)合地方融資特點(diǎn)在本文的基礎(chǔ)模型上進(jìn)行特色性調(diào)整。這不只需要對市場各方面因素有更深層次的把握，也需要隨著市場的反應(yīng)做出相應(yīng)的完善措施，通過仔細(xì)分析被監(jiān)測融資市場與相關(guān)各類影響因素之間的關(guān)系，逐步按市場需求對基礎(chǔ)模型相關(guān)因素進(jìn)行調(diào)整、增加、細(xì)化等操作，使得模型能夠與時俱進(jìn)，增加其市場適應(yīng)度的同時，也能夠使其更具靈敏性。

參考文獻(xiàn)

[1]李建軍，盧少紅.區(qū)域民間金融風(fēng)險預(yù)替方法與實(shí)證分析： 以浙江省為例.金融監(jiān)管研究.2013， （2）：81-95.

[2]夏雪.我國民間金融風(fēng)險預(yù)警監(jiān)控研究[D].武漢：武漢理工大學(xué).2013.

[3]許經(jīng)勇，任柏強(qiáng).溫州民間借貸危機(jī)與溫州金融綜合改革的深層思考[J].農(nóng)村金融研究.2012（8）：23-26.

[4]吳成頌.我國金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系研究.技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究[J].2011（1）：19-24.

[5]陳晨.我國小額貸款公司風(fēng)險預(yù)警體系研究[D].安徽：安徽財經(jīng)大學(xué).2013.

[6]葉茜茜.影響民間金融利率波動因素分析——以溫州為例[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家.2011：66-73.

[7]陳晨.我國小額貸款公司風(fēng)險預(yù)警體系研究[D].安徽：安徽財經(jīng)大學(xué).2013.

[8]趙大坤.運(yùn)用Logit模型建立我國的金融危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)[D].吉林大學(xué).2005.

[9]陳偉，夏建華.綜合主、客觀權(quán)重信息的最優(yōu)組合賦權(quán)方法.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識.2007，37（11）：17-22.

[10]宋海洲，王志江.客觀權(quán)重與主觀權(quán)重的權(quán)衡.技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究.2003 （3）： 62-62.

[11]彭國甫，李樹丞，盛明科.應(yīng)用層次分析法確定政府績效評估指標(biāo)權(quán)重研究[J].中國軟科學(xué).2004（6）：136-139.

[12]尹亮.金融危機(jī)預(yù)警方法與應(yīng)用研究——基于“相似度”分析法的金融風(fēng)險狀態(tài)測評[D].西南財經(jīng)大學(xué).2008.

[13]閔國斌.民間金融風(fēng)險管理體系研究[D].浙江師范大學(xué).2012.

[14]馬威.金融危機(jī)預(yù)警指數(shù)構(gòu)建及其應(yīng)用研究[D].湖南：湖南大學(xué).2013.

[15]唐少景.建立企業(yè)金融融資風(fēng)險預(yù)警機(jī)制的思考[J].建立企業(yè)金融融資風(fēng)險預(yù)警機(jī)制的思考.浙江金融.2014（3）：19-22.

基金項(xiàng)目：基于大數(shù)據(jù)分析的“溫州民間融資利率指數(shù)”應(yīng)用研究（項(xiàng)目代碼：3162014034）。

作者簡介：張曉芳（1991-），女，漢族，山西朔州人，溫州大學(xué)碩士，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)；洪振杰（1965-），男，漢族，浙江溫州人，溫州大學(xué)教授，研究方向：運(yùn)籌學(xué)與控制論；葉永（1984-），男，漢族，浙江麗水人，溫州醫(yī)科大學(xué)講師，研究方向：管理決策。

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