朱兆迪 尚林波 吳婷 賈玉林

[摘 要] 大數(shù)據(jù)時(shí)代下，小微企業(yè)的繁多數(shù)據(jù)依附于互聯(lián)網(wǎng)而存在。建立小微企業(yè)的信用評(píng)價(jià)體系，便于小微企業(yè)與銀行的貸款交易。小微企業(yè)規(guī)模小，其主要經(jīng)營(yíng)者的信用水平至關(guān)重要，在很大程度上影響了小微企業(yè)的信用水平。本文選取小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者基本信息、社交人脈、消費(fèi)行為、App使用、銀行記錄五個(gè)方面分別運(yùn)用logistic回歸、主成分分析、RFMS模型、App得分和ROC曲線等方法來對(duì)其按期還款概率進(jìn)行刻畫，用雷達(dá)圖給出了小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的信用畫像，結(jié)合企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、發(fā)展?jié)摿Φ绕渌蛩?，運(yùn)用層次分析法和專家分析法確定了所有因素在信用評(píng)價(jià)中的權(quán)重，構(gòu)建出大數(shù)據(jù)下的小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系。

[關(guān)鍵詞] 計(jì)算機(jī)；云計(jì)算；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)；分析

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 09. 080

[中圖分類號(hào)] TP315 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2019）09- 0177- 02

1 時(shí)代背景與信用分析意義

近年來，國(guó)家大力推行普惠金融政策，鼓勵(lì)扶持小微企業(yè)的發(fā)展，然而在其迅速發(fā)展的同時(shí)也面臨著融資難、貸款難的瓶頸。相比于大中型企業(yè)，小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)大，缺乏擔(dān)保物，財(cái)務(wù)體系不規(guī)范，使得銀行難以核實(shí)其信用水平，無法按照原有的信貸體系向其發(fā)放貸款。因此，鑒于小微企業(yè)的獨(dú)特特征，亟須建立區(qū)別于大中企業(yè)的信用評(píng)價(jià)體系。該信用評(píng)價(jià)體系主要用于彌補(bǔ)銀行現(xiàn)有信用評(píng)價(jià)體系無法準(zhǔn)確評(píng)估小微企業(yè)信用的問題。準(zhǔn)確評(píng)價(jià)小微企業(yè)的信用，可以合理降低銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)，增加銀行對(duì)小微企業(yè)貸款額度，有效解決小微企業(yè)貸款與銀行利益之間的問題。

2 小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系的建立

2.1 信用評(píng)價(jià)體系的評(píng)價(jià)主體

對(duì)于小微企業(yè)的評(píng)價(jià)體系，應(yīng)主要從小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者和企業(yè)自身發(fā)展?fàn)顩r兩方面來評(píng)價(jià)小微企業(yè)的基本狀況。其中，企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者代表的信用水平至關(guān)重要，在很大程度上影響了小微企業(yè)本身的信用水平。

2.1.1 小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的信用評(píng)價(jià)

針對(duì)小微企業(yè)的信用評(píng)價(jià)體系應(yīng)能夠體現(xiàn)出企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的信用水平，本文從企業(yè)經(jīng)營(yíng)者的基本信息、社交人脈、消費(fèi)行為、App使用、銀行還款記錄五個(gè)方面進(jìn)行分析，建立小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的信用畫像。

（1）基于主要經(jīng)營(yíng)者基本信息的信用分析

小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者基本信息的信用分析是構(gòu)建個(gè)人信用畫像最基礎(chǔ)的一步，主要經(jīng)營(yíng)者基本信息應(yīng)具有能夠反映個(gè)人基本生活情況的特性，本文選取年齡，性別，學(xué)歷，未婚/已婚，未育/已育五個(gè)指標(biāo)作為主要經(jīng)營(yíng)者的基本信息，這五個(gè)指標(biāo)與主要經(jīng)營(yíng)者是否按期還款之間的關(guān)系是本文所研究的。

將主要經(jīng)營(yíng)者是否按期還款作為因變量，基本信息的五個(gè)指標(biāo)作為自變量，對(duì)各變量隨機(jī)生成1 000個(gè)樣本點(diǎn)，通過建立Logistic回歸模型進(jìn)行研究，此處因變量具有兩個(gè)分類0和1，所要建立的則是一個(gè)二分類Logistic回歸模型：

得到函數(shù)：

當(dāng)t的取值足夠大的時(shí)候，可以看成0或1兩類問題，即：p>0.5時(shí)，預(yù)期結(jié)果y=1，按期還款；p<0.5時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果y=0，不按期還款將各變量隨機(jī)生成的1 000個(gè)樣本點(diǎn)通過SPSS進(jìn)行Logistic回歸預(yù)測(cè)，可算出主要經(jīng)營(yíng)者在基本信息給定情況下的按期還款概率。

（2）基于主要經(jīng)營(yíng)者社交人脈的信用分析

小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的社交人脈在一定程度上反映了個(gè)人的信用水平。本文將挖掘社交人脈的大小與小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者信用水平之間的關(guān)系。本文選取qq好友數(shù)，微信好友數(shù)，微博粉絲數(shù)三個(gè)變量作為主要經(jīng)營(yíng)者的社交人脈，對(duì)各變量隨機(jī)生成1 000個(gè)樣本點(diǎn)，通過主成分分析構(gòu)建與主要經(jīng)營(yíng)者是否按期還款之間的關(guān)系模型。

（3）基于主要經(jīng)營(yíng)者消費(fèi)行為的信用分析

主要經(jīng)營(yíng)者消費(fèi)行為能夠反映其資金水平，一個(gè)較好的資金水平，可以理解為貸款人有較好的還債能力，那么其按時(shí)還款率就應(yīng)該很高。

隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的發(fā)展，尤其現(xiàn)在支付寶，微信支付的廣泛應(yīng)用，使的這些數(shù)據(jù)都一一被記載在了網(wǎng)絡(luò)之中，那么便可利用這些數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)人的消費(fèi)行為進(jìn)行分析，進(jìn)而挖掘出與其信用水平之間的關(guān)系。

本文我們用RMFS模型對(duì)主要經(jīng)營(yíng)者的消費(fèi)行為進(jìn)行分析。如果R和S越小，F(xiàn)和M越大，則說明主要經(jīng)營(yíng)人的財(cái)務(wù)狀況良好，還款能力越強(qiáng)，那么其還款概率就會(huì)越高。

（4）基于主要經(jīng)營(yíng)者App使用的信用分析

首先，定義App得分：

著重對(duì)熱門App進(jìn)行分析，按期還款用戶更喜愛安裝理財(cái)類、招聘類、教育類APP，而非按期還款用戶更喜愛安裝借貸類、虛擬類、娛樂類App，這對(duì)于銀行甄別按期還款用戶和非按期還款用戶提供了一種方法。

計(jì)算所有App中得分最高的App，將此得分定義為極優(yōu)值，則可計(jì)算用戶極優(yōu)指數(shù)，現(xiàn)將用戶極優(yōu)指數(shù)定義如下：

顯然用戶極優(yōu)指數(shù)越高，該用戶的按期還款率就越高，即有較高的信用水平。通過用戶極優(yōu)指數(shù)，銀行則可定量的衡量來貸款的小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的得分，以此來判斷是否要貸款給此用戶。

（5）基于主要經(jīng)營(yíng)者銀行記錄的信用分析

小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者銀行記錄是指?jìng)鹘y(tǒng)模式下銀行對(duì)用戶已有的數(shù)據(jù)，包括上次用戶是否按時(shí)還款，信用卡還款情況，用戶自身銀行卡級(jí)別。這些指標(biāo)在一定程度上都能反映用戶信用程度，本文這里采用Logistic回歸挖掘這些數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)系，并用ROC曲線刻畫對(duì)用戶是否按時(shí)還款預(yù)測(cè)錯(cuò)誤概率與預(yù)測(cè)正確概率之間的關(guān)系。

此Logistic回歸仍是一個(gè)二分類回歸，對(duì)各變量隨機(jī)生成1 000個(gè)樣本點(diǎn)，通過SPSS進(jìn)行分析可算出對(duì)給定一組自變量值時(shí)的預(yù)測(cè)按期還款概率。

可以模擬數(shù)據(jù)生成ROC曲線。其中，特異度即為將不按期還款的人預(yù)測(cè)為按期還款的人的概率；靈敏度為將按期還款的人預(yù)測(cè)為按期還款的人的概率。

易知ROC曲線以下的面積越大，則說明這個(gè)預(yù)測(cè)模型越好，將ROC曲線以下的面積定義為AUC值，AUC值的計(jì)算如下：

其中，M為預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)，N為預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的樣本數(shù)。

銀行可通過不斷選取用戶在銀行已有的數(shù)據(jù)作為自變量，通過比較不同自變量所得到的ROC曲線以下的面積大小來選擇出一個(gè)預(yù)測(cè)能力最優(yōu)的模型，從而精確找尋到那些信用水平較高的小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者。

2.1.2 建立小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的信用畫像

通過對(duì)小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者基本信息、社交人脈、消費(fèi)行為、App使用、銀行記錄五個(gè)方面分析，可構(gòu)建出小微企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)者的信用畫像，此信用畫像可以用雷達(dá)圖表示。

各指標(biāo)數(shù)據(jù)越接近1，用戶的信用水平就越高，通過各指標(biāo)期望和方差可以定量的描述一個(gè)人的綜合信用水平。銀行自然希望貸款人按期還款概率的期望越高越好，方差越小越好。

2.2 小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

根據(jù)小微企業(yè)的特點(diǎn)，現(xiàn)選取以下指標(biāo)評(píng)定小微企業(yè)的信用。

小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的指標(biāo)分為法人代表方面的指標(biāo)（基本信息、社交人脈、消費(fèi)行為、App使用、銀行記錄）和非法人代表方面的指標(biāo)即企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力（企業(yè)技術(shù)先進(jìn)性、產(chǎn)品替代性、品牌信譽(yù)、經(jīng)營(yíng)狀況）、企業(yè)發(fā)展?jié)摿Γㄕ?、行業(yè)狀況）、企業(yè)發(fā)展能力（總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、利潤(rùn)增長(zhǎng)率）、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況（企業(yè)盈利能力即成本費(fèi)用利潤(rùn)率）。

2.3 計(jì)算各層次因素的權(quán)重

對(duì)于影響小微企業(yè)指標(biāo)的權(quán)重確定是非常重要的，小微企業(yè)的資料較難獲得，大多數(shù)都沒有公開，可以采用層次分析法和專家分析法對(duì)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定。

首先，構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)。構(gòu)建小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系需要結(jié)合小微企業(yè)的特點(diǎn)，參照其他信用評(píng)價(jià)體系，列出一級(jí)、二級(jí)指標(biāo)，準(zhǔn)確表示出相對(duì)關(guān)系，構(gòu)建框架。其次，構(gòu)建判斷矩陣。表示每一個(gè)層次及元素的相對(duì)重要性程度。對(duì)每一層次的指標(biāo)進(jìn)行重要性評(píng)分，確定該層元素的重要性排序情況，代表對(duì)上層次元素的相對(duì)重要性程度。再次，層次單排序。根據(jù)矩陣計(jì)算出每個(gè)判斷矩陣的最大特征值和特征向量并檢驗(yàn)其一致性指標(biāo)和一致性比例。若滿足一致性檢驗(yàn)，則將特征向量進(jìn)行歸一化即該判斷矩陣的權(quán)向量。最后，層次總排序。利用層次單排序的結(jié)果進(jìn)一步計(jì)算得出總排序結(jié)果。

小微企業(yè)數(shù)據(jù)信息較少，無法使用通常的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，所以再采用專家打分法。依靠專家對(duì)每一個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要性評(píng)價(jià)進(jìn)行相對(duì)重要性評(píng)價(jià)從而得出重要性判斷矩陣，再進(jìn)行運(yùn)算得出特征向量。根據(jù)一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)判斷矩陣的分析。應(yīng)用層次分析法和專家評(píng)分法可得出小微企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系及權(quán)重。

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