張向陽(yáng) 王藝文 陳柳霖

摘 要：由于新冠疫情對(duì)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和線下消費(fèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響比較大，因此中小微企業(yè)在新冠疫情情況下的生存充滿著考驗(yàn)，前景不容樂(lè)觀。通過(guò)層次分析法分析新冠病毒疫情、企業(yè)收益、企業(yè)穩(wěn)定性和信譽(yù)評(píng)級(jí)對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，接著對(duì)企業(yè)交易記錄利用Topsis進(jìn)行量化分析，將123家企業(yè)分為可提供貸款的98家企業(yè)以及不可提供貸款的24家企業(yè)。然后對(duì)可提供貸款的98家企業(yè)進(jìn)一步分析，將得到的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行歸一化處理，將結(jié)果wi乘以固定貸款額c，得到每個(gè)企業(yè)可以得到的貸款cwi。對(duì)可貸款公司通過(guò)信譽(yù)評(píng)級(jí)分類，求出各個(gè)組的最優(yōu)利率和，利用貸款利率總和等于貸款的企業(yè)數(shù)乘以相應(yīng)的貸款利率，求出各信譽(yù)評(píng)級(jí)企業(yè)合理的貸款利率，信譽(yù)評(píng)級(jí)A類、B類、C類的企業(yè)貸款利率分別為0.0465、0.0465和 0.0585。

關(guān)鍵詞：疫情影響;層次分析;Topsis法

一、問(wèn)題分析

中小微企業(yè)因?yàn)楸旧硪?guī)模小，缺少抵押物的屬性，銀行要依據(jù)信譽(yù)、信貸風(fēng)險(xiǎn)等評(píng)判是否要對(duì)中小微企業(yè)進(jìn)行貸款，如果銀行可以對(duì)部分中小微企業(yè)貸款，如何貸款才能合理是我們要解決的。在一些突發(fā)狀況發(fā)生時(shí)要怎么調(diào)整信貸策略。

突發(fā)事件對(duì)銀行貸款的策略有所影響，以新冠病毒疫情這一事件來(lái)分析。通過(guò)查找資料和數(shù)據(jù)可以大概推斷新冠病毒疫情對(duì)中小微企業(yè)影響較大，特別是實(shí)體經(jīng)濟(jì)，但還需要進(jìn)一步的模型建立，算出突發(fā)事件新冠病毒疫情對(duì)銀行、對(duì)中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的影響程度。利用層次分析的建模方法構(gòu)建目標(biāo)層信貸風(fēng)險(xiǎn)對(duì)準(zhǔn)則層新冠病毒疫情、企業(yè)收益、企業(yè)業(yè)務(wù)穩(wěn)定性、信譽(yù)評(píng)級(jí)的判斷矩陣，求出準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重。

解決企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的量化分析，由于企業(yè)數(shù)量大、數(shù)據(jù)多而復(fù)雜，先剔除評(píng)級(jí)為D的企業(yè)，再采用Topsis的建模方法，利用Topsis綜合評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)對(duì)象離最優(yōu)方案的接近程度這一原理，對(duì)123家企業(yè)的票據(jù)交易數(shù)據(jù)中的信息整合成企業(yè)收益，進(jìn)項(xiàng)（銷項(xiàng)）有效票比和金額比并與信譽(yù)評(píng)級(jí)一起進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)的排序。根據(jù)計(jì)算結(jié)果剔除與其他企業(yè)差距大信貸風(fēng)險(xiǎn)高的企業(yè)，剩下中小微企業(yè)即為可貸款企業(yè)。分別對(duì)貸款額度和貸款利率兩方面解決，對(duì)于貸款額度，利用Topsis求解出的信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行歸一化處理，假設(shè)固定貸款金額為c，以信譽(yù)評(píng)級(jí)分組，歸一化結(jié)果的總和乘以固定貸款金額c就是企業(yè)可貸得的資金。對(duì)于貸款利率，可以使貸款人數(shù)乘以貸款利率得到的貸款利率總和最大，則對(duì)應(yīng)的貸款利率即為所求。

二、基本假設(shè)

1.假設(shè)題目所給的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠;

2.假設(shè)信貸風(fēng)險(xiǎn)與信譽(yù)評(píng)級(jí)、企業(yè)收益和企業(yè)業(yè)務(wù)穩(wěn)定有關(guān);

3.假設(shè)進(jìn)項(xiàng)（銷項(xiàng)）有效金額比和有效票比能反映企業(yè)業(yè)務(wù)穩(wěn)定。

三、符號(hào)說(shuō)明

四、模型建立與求解

據(jù)公開(kāi)數(shù)據(jù)，改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)的中小企業(yè)數(shù)量占到了中國(guó)企業(yè)總數(shù)的90%，中國(guó)稅收的50%和GDP的60%來(lái)自于中小企業(yè)的貢獻(xiàn)。在疫情防控的特殊關(guān)鍵時(shí)期，中小企業(yè)受到的沖擊更大，開(kāi)工延遲、訂單萎縮、產(chǎn)品積壓和現(xiàn)金流吃緊等現(xiàn)象正在蔓延，若不采取斷然支持措施，將會(huì)加劇疫情過(guò)后經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻力。中小微企業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要支柱，但隨著疫情的爆發(fā)，我國(guó)中小微企業(yè)生存面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)，很多中小微企業(yè)貸款變得更加困難，這也對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)造成重大的沖擊。下面通過(guò)層次分析法以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)重新評(píng)估新冠病毒疫情對(duì)中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，也從新的模型結(jié)果中可以看出中小微企業(yè)的貸款難度。

1.層次分析

收集相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)層次分析法分析新冠病毒疫情、企業(yè)收益、企業(yè)業(yè)務(wù)穩(wěn)定性、信譽(yù)評(píng)級(jí)對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，目標(biāo)層和準(zhǔn)則層如下表。

構(gòu)建收集數(shù)據(jù)做出如下判斷矩陣：

對(duì)判斷矩陣進(jìn)行檢驗(yàn)，先用特征根法確定相對(duì)權(quán)重向量：

再進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，一致性指標(biāo)為：

隨機(jī)一致性指標(biāo)為RI。

通常RI由實(shí)際經(jīng)驗(yàn)給定，如表1所示：

當(dāng)CR<0.10時(shí)，人物判斷比較矩陣可以被接受，根據(jù)上表的比較矩陣B，利用maTlab求出目標(biāo)層對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重以及是否通過(guò)一致性檢驗(yàn)。結(jié)果如表2。

CR=0.0819<0.1通過(guò)一致性檢驗(yàn)，由此可以看出新冠病毒疫情很大程度上會(huì)影響企業(yè)的信貸，使中小微企業(yè)信貸更為困難，而中小微企業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要支柱。由此可見(jiàn)銀行的貸款降低對(duì)中小微企業(yè)貸款的準(zhǔn)入門檻具有一定的意義。

2.綜合評(píng)價(jià)

Topsis法，即距離綜合評(píng)價(jià)法，是一種以空間統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的評(píng)價(jià)方法，它是通過(guò)將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多維坐標(biāo)系中的點(diǎn)，在空間中確定出參考點(diǎn)（即政府理想解點(diǎn)），然后計(jì)算各樣點(diǎn)到參考點(diǎn)的距離來(lái)分析評(píng)價(jià)的方法。

根據(jù)題意首先對(duì)中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，根據(jù)資料和經(jīng)驗(yàn)可知道影響中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的有信譽(yù)評(píng)級(jí)、收益情況和業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性，業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性可以利用附件中交易票據(jù)整合出的進(jìn)項(xiàng)（銷項(xiàng)）有效金額比和有效票比間接代表。借助Topsis法對(duì)除信譽(yù)等級(jí)為D的中小微企業(yè)的信譽(yù)評(píng)級(jí)、收益情況和業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性對(duì)中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)與最優(yōu)解和最劣解的距離進(jìn)行排序。通過(guò)排序的結(jié)果對(duì)中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整體分析和篩選。為響應(yīng)國(guó)家扶持中小微企業(yè)的號(hào)召，盡量為中小微企業(yè)提供幫助，我們只篩選掉最后與其他企業(yè)有很大差距、信貸風(fēng)險(xiǎn)很高的企業(yè)。

剔除信譽(yù)為D后的中小微企業(yè)，將信譽(yù)等級(jí)A，B，C變換成數(shù)字3，2，1。對(duì)所有原始數(shù)據(jù)作如下處理：

由上述數(shù)據(jù)根據(jù)公式（1-1）計(jì)算附件1中除信譽(yù)為D的企業(yè)的選取的數(shù)據(jù)到最優(yōu)方案與最劣方案的距離D+和D-，計(jì)算公式如（1-2）和（1-3）：

得到D+和D-，通過(guò)公式（1-4）判斷評(píng)價(jià)對(duì)象即中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)和最優(yōu)的接近程度：

結(jié)果見(jiàn)表3：

從排序結(jié)果來(lái)看排序在前98個(gè)公司之間Ci相差較小，而排序在第99位的公司Ci遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于上面的公司，信貸風(fēng)險(xiǎn)過(guò)大，所以不能給予貸款。

五、結(jié)果分析

對(duì)于銀行如何安排貸款金額和貸款利率，貸款金額可以利用信貸風(fēng)險(xiǎn)給出，一般來(lái)說(shuō)信貸風(fēng)險(xiǎn)越低，可貸到的金額就越大，銀行的貸款總額是固定金額c，將求出的信貸風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行歸一化處理得到wi，各個(gè)公司可貸到的金額也就是歸一化的結(jié)果乘以銀行可貸的固定金額c得到貸款金額cwi。

銀行的貸款利率可以通過(guò)求企業(yè)貸款利率總和最大。先根據(jù)企業(yè)信譽(yù)評(píng)級(jí)分類，再分別求同一類信譽(yù)評(píng)級(jí)下貸款利率和最大。假設(shè)Yi（i=A，B，C）代表利率總和，v代表附件3中的客戶流失率，X代表著附件3所對(duì)應(yīng)的貸款利率，Si（i=A，B，C）代表i組可貸款的企業(yè)數(shù)。

列出方程得MaxYi= X×（1-v）Si，用Excel可求得各組企業(yè)貸款利率總和并篩選出最大值。得到信譽(yù)評(píng)級(jí)為A類企業(yè)的貸款利率為0.0465;信譽(yù)評(píng)級(jí)為B類企業(yè)的貸款利率為0.0465;信譽(yù)評(píng)級(jí)為C類企業(yè)的貸款利率為0.0585。

參考文獻(xiàn)：

[1]夏杰長(zhǎng)，肖宇.新冠肺炎疫情對(duì)中小企業(yè)的沖擊及對(duì)策建議[J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2020（03）：31-38.

[2]德芬.基于熵權(quán)TOPSIS法的房地產(chǎn)投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)模型研究[J].國(guó)際商務(wù)財(cái)會(huì)，2020（03）：77-81.

[3]林晶晶，周國(guó)華.基于工序不確定性的關(guān)鍵鏈緩沖設(shè)置方法研究[J].科技管理研究，2011（02）227-230.

[4]徐莉，李國(guó)銀，劉浪.物業(yè)管理企業(yè)顧客滿意度測(cè)評(píng)研究——基于改進(jìn)的TOPSIS法[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009（01）：118-121.

[5]張俊.信貸風(fēng)險(xiǎn)模型設(shè)計(jì)入門[M].北京：經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)出版社，2014.

[6]張森.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理模型方法與建議[M].2005.

[7]陳樹(shù)松.農(nóng)村信用社法律制度及風(fēng)險(xiǎn)防范實(shí)務(wù)[M].石家莊：河北人民出版社，2012.

作者簡(jiǎn)介：張向陽(yáng)（1998.10- ），女，河南省許昌人，本科在讀，河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，研究方向：數(shù)據(jù)分析;王藝文（2000.03- ），女，河南省新鄉(xiāng)人，本科在讀，河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)，金融學(xué)專業(yè)，研究方向：金融經(jīng)濟(jì);陳柳霖（2000.05- ），女，河南省鄭州人，本科在讀，河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)，金融學(xué)專業(yè)，研究方向：金融經(jīng)濟(jì)