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        農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險評估及控制研究

        2021-06-15 05:25:59劉霜晏玲瓏寧瑞穎鄧花蓮
        中國市場 2021年13期
        關(guān)鍵詞:補償機制小額信貸模糊綜合評價法

        劉霜 晏玲瓏 寧瑞穎 鄧花蓮

        [摘 要]農(nóng)戶小額信貸是促進農(nóng)村就業(yè)和脫貧的重要手段。近年來,農(nóng)戶對小額信貸需求的增加與經(jīng)濟下行帶來的放貸壓力增大的矛盾日益突出,如何解決信貸風(fēng)險分擔(dān)機制是解決該矛盾的關(guān)鍵。文章以高縣農(nóng)商銀行為研究對象,通過層次分析法構(gòu)建農(nóng)戶小額信貸信用風(fēng)險評估體系,利用模糊綜合評價法對該銀行信用風(fēng)險進行量化評估,最后從農(nóng)戶、金融機構(gòu)和政府風(fēng)險合理分擔(dān)的視角,構(gòu)建農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險補償機制,進而提出完善農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險管理的可行路徑及相關(guān)政策建議。

        [關(guān)鍵詞]小額信貸;風(fēng)險評估;補償機制;層次分析法;模糊綜合評價法

        [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.13.069

        1 引言

        農(nóng)戶小額信用貸款指的是發(fā)放給信譽良好的農(nóng)戶,在核定的額度和期限內(nèi),不需抵押或擔(dān)保的貸款。我國在20世紀(jì)80年代中后期開始注意到國外這種扶貧貸款模式,并于90年代初期逐步引進我國。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,我國農(nóng)戶小額信貸規(guī)模持續(xù)增長,農(nóng)戶貸款需求增多。但是,商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社等金融機構(gòu)在貸款過程中也面臨著農(nóng)村信用基礎(chǔ)薄弱、農(nóng)民風(fēng)險控制能力有限等風(fēng)險。文章以高縣農(nóng)商銀行為實證研究對象,運用層次分析法和模糊綜合評價法評估出該銀行的農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險,探討高縣農(nóng)商銀行農(nóng)戶小額信貸發(fā)展過程的問題,最終構(gòu)建風(fēng)險補償機制。進行該項研究有助于農(nóng)商銀行開發(fā)更適合農(nóng)戶的信貸產(chǎn)品,降低銀行農(nóng)戶小額信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險,解決農(nóng)戶資金難題,促進農(nóng)村金融發(fā)展。

        2 研究對象情況

        四川高縣農(nóng)村商業(yè)銀行成立于2007年11月09日。截至2019年6月,高縣農(nóng)商銀行共有28處分支機構(gòu),遍及全縣19個鄉(xiāng)鎮(zhèn),是高縣存貸款市場占比最高、資金實力最強、營業(yè)服務(wù)網(wǎng)點最多的金融機構(gòu)。

        高縣農(nóng)商銀行結(jié)合縣域經(jīng)濟情況,投放農(nóng)戶類信用貸款,大大提高了小額貸款普及率。2016年至2018年,高縣農(nóng)商銀行每年投放的小額農(nóng)貸分別為100618萬元、125222萬元、144604萬元,小額農(nóng)貸增速分別為39.67%、24.45%、15.48%,均遠(yuǎn)高于同期各項貸款增速。截至2018年9月末,高縣農(nóng)商銀行累計發(fā)放扶貧小額貸款6297戶,金額達21549.66萬元,余額為19536.64萬元,較年初凈增長了2218.93萬元。該銀行多年來,深耕“三農(nóng)”市場,大力投放農(nóng)戶類貸款。由于農(nóng)戶小額信貸受益主體經(jīng)營業(yè)務(wù)等情況的特殊性,高縣農(nóng)商銀行農(nóng)戶小額信貸業(yè)務(wù)在快速發(fā)展的同時,也存在著資金無法回收或無法按時回收等風(fēng)險。

        3 研究內(nèi)容

        3.1 層次分析法

        3.1.1 建立農(nóng)戶小額信貸信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系

        結(jié)合現(xiàn)有理論成果與高縣農(nóng)商銀行的實際情況,文章從農(nóng)戶基本信息情況、信用狀況、還款能力、貸款情況和經(jīng)營環(huán)境五個要素出發(fā),構(gòu)建農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險評估指標(biāo)體系如表1:

        3.1.2 構(gòu)造判斷矩陣

        采用德爾菲法建立判斷矩陣,由相關(guān)專家對比層次結(jié)構(gòu)模型中列出的準(zhǔn)則層、指標(biāo)層中各個指標(biāo)之間的相對重要程度,然后做出判定,具體標(biāo)度如下表2:

        3.1.3 一致性檢驗

        為了盡可能確保對結(jié)果進行相對客觀的描述,文章使用一致性檢驗來分析判斷矩陣的合理性。隨機一致性比率用CR來表示,一般一致性指標(biāo)用CI表示,平均隨機一致性指標(biāo)用RI表示。

        檢驗使用公式為:CR=CIRI,其中CI=λmax-nn-1

        下表是1~9階判斷矩陣的相應(yīng)RI值,RI代表的是平均隨機一致性指標(biāo):

        若判斷矩陣P 的CR<0.1或λmax= n,CI=0,則認(rèn)為P具有滿意的一致性,否則需調(diào)整P中的元素,使其滿足一致性要求。

        求解P矩陣,解得其λmax=5.3241,CI= 0.0810,CR= 0.0723,所以該判斷矩陣的一致性可以接受;

        同理,解得P1的λmax= 5.0766,CI= 0.0192,CR1= 0.0171;P2的λmax=4.0310,CI=0.0103,CR2= 0.0116;P3的λmax=5.0278,CI= 0.0070,CR3= 0.0062;P4的λmax=2,CI= 0,CR4=0;P5的λmax=2,CI= 0,CR5=0;由上可知判斷矩陣均通過一致性檢驗。

        3.1.4 局部權(quán)重計算

        使用特征值法求取各級指標(biāo)之間的權(quán)重。根據(jù)上述構(gòu)造的判斷矩陣,利用 MATLAB 計算出矩陣的特征值與特征向量,然后對特征向量進行歸一化處理,得到各級指標(biāo)的權(quán)重,最終計算結(jié)果如下:

        Wi=(0.0852, 0.2797, 0.3695, 0.1844, 0.0812;W1i=(0.1553, 0.0688, 0.1169, 0.4079, 0.2511);W2i=(0.3370, 0.4018, 0.1640, 0.0972);W3i=(0.0824, 0.4266, 0.2537, 0.1507, 0.0866);W4i=(0.8333, 0.1667);W5i=( 0.7500, 0.2500)

        3.1.5 組合權(quán)重計算及排序

        對農(nóng)戶小額信貸信用風(fēng)險研究目標(biāo)層的結(jié)果分析:采取上一級的指標(biāo)乘以下一級各指標(biāo)權(quán)重進行得分排序,詳見表4:

        3.2 模糊綜合評價法

        3.2.1 建立評語集

        為衡量評價結(jié)果的優(yōu)劣程度,對農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險建立一個評語集 V,V=(V1,V2,V3,V4,V5),分別代表“低”“較低”“合理”“較高”“高”。對評語集賦值,設(shè)分?jǐn)?shù)列向量H=(100,85,70,55,40)。

        3.2.2 單因素模糊評價

        通過發(fā)放調(diào)查問卷得出每一個二級指標(biāo)的得分,抽取高縣農(nóng)商銀行的十個網(wǎng)點和分行,向相關(guān)部門的內(nèi)部員工發(fā)放了100份調(diào)查問卷,問卷發(fā)放的對象包括銀行員工、信貸管理部、風(fēng)險管理部總經(jīng)理、副總經(jīng)理、資深客戶經(jīng)理等,最終收集到有效問卷90份。將問卷數(shù)據(jù)通過隸屬度函數(shù)處理,得到各指標(biāo)隸屬度向量。使用公式如下:

        Ri=ri1v1+ri2v2+…+rimvm

        rim為每個指標(biāo) Uij隸屬于評語集 V 的評價次數(shù)占總評價次數(shù)的比例,vm為評價結(jié)果,Ri 表示單因素評判集(隸屬度向量),可簡單表示為:

        Ri=ri1,ri2,...,rim

        3.2.3 模糊綜合評價

        根據(jù)指標(biāo)權(quán)重集,綜合地考慮各個因素的影響,計算準(zhǔn)則層模糊綜合評價集Bi和最終評價集B:

        B1=W1i·R1

        =(0.1412,0.3234,0.2134,0.1980,0.1240)

        同理可算出:

        B2=(0.1578,0.2988,0.2555,0.2114,0.0765);B3=(0.1224,0.3212,0.1140,0.2904,0.1520)

        B4=(0.1335,0.2579,0.2462,0.2169,0.1455);B5=(0.2167,0.2810,0.2244,0.1997,0.0782)

        B=B1,B2,B3,B4,B5T=0.14120.32340.21340.19800.12400.15780.29880.25550.21140.07650.12240.32120.11400.29040.15200.13350.25790.24620.21690.14550.21670.28100.22440.19970.0782

        3.2.4 模糊綜合得分

        對評價集B去模糊計算,算出高縣農(nóng)商銀行農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險各準(zhǔn)則層的評分Vi和最終評價得分V:

        V1=B1·H=72.397;V2=B2·H=73.75;V3=B3·H=69.574;V4=B4·H=70.255;V5=B5·H=75.3745; 最終評價得分V=B·H=71.5795

        4 研究結(jié)論

        4.1 結(jié)論

        從以上分析可知,準(zhǔn)則層中,小額農(nóng)戶信貸風(fēng)險與農(nóng)戶的信用狀況和還款能力密切相關(guān),同時較多地受貸款情況影響,這三者情況越好,農(nóng)戶信貸風(fēng)險越低,按時還款的可能越大。指標(biāo)層中,農(nóng)戶經(jīng)營效益、貸款情況、借款歷史、征信情況以及經(jīng)營總資產(chǎn)是評估銀行借貸風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo),銀行在向農(nóng)戶貸款時,可以重點關(guān)注農(nóng)戶的這些基本情況。

        通過模糊綜合評判可知,高縣農(nóng)商銀行農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險較為合理,各項因素都對農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險具有相當(dāng)影響,其中經(jīng)營環(huán)境對農(nóng)戶信貸風(fēng)險影響最小,且在一定時期內(nèi)經(jīng)營環(huán)境相對穩(wěn)定,銀行可以減少對這方面的關(guān)注;相應(yīng)的農(nóng)戶還款能力對農(nóng)戶信貸風(fēng)險影響最大,銀行放貸時應(yīng)綜合考察農(nóng)戶經(jīng)營月收入、經(jīng)營總資產(chǎn)、經(jīng)營效益、家庭財務(wù)狀況和負(fù)債狀況,一般來說經(jīng)營狀況好,負(fù)債少的農(nóng)戶家庭有更充足的自由資金,可用于償還借款;同時貸款情況也是影響信貸風(fēng)險的一項關(guān)鍵因素,農(nóng)戶的貸款金額越大、貸款期限越長,農(nóng)戶小額信貸的風(fēng)險就越大,所以貸款情況也是銀行放貸時需要著重考慮的因素。

        4.2 對策及建議

        4.2.1 金融機構(gòu)方面

        (1)優(yōu)化機構(gòu)內(nèi)部管理。近年來,我國經(jīng)濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化進程加快,現(xiàn)有農(nóng)村金融機構(gòu)的農(nóng)村資金大量流出,金融支持力度與農(nóng)戶發(fā)展要求不匹配,且金融機構(gòu)普遍存在著分工不明確、責(zé)任不清晰等問題,相關(guān)金融機構(gòu)應(yīng)當(dāng)通過加強內(nèi)部控制、人才建設(shè)、資本約束等方式完善機構(gòu)內(nèi)部管理,立足于農(nóng)村金融市場,助推農(nóng)戶發(fā)展。

        (2)完善風(fēng)險評估機制。經(jīng)調(diào)查研究,我們了解到農(nóng)戶經(jīng)營業(yè)務(wù)單一、收入不穩(wěn)定等情況構(gòu)成了較大的信貸風(fēng)險,金融機構(gòu)應(yīng)及時對農(nóng)戶相關(guān)信息變化做出反應(yīng),圍繞農(nóng)戶信貸需求積極推進多元化的農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險評估機制建設(shè),以政策、環(huán)境、農(nóng)戶經(jīng)濟狀況等要素為核心對農(nóng)戶信貸風(fēng)險進行較為全面、合理的評估,根據(jù)評估結(jié)果設(shè)定放貸方案。

        4.2.2 農(nóng)戶方面

        (1)提升農(nóng)戶認(rèn)知水平。多數(shù)農(nóng)戶文化水平偏低,不能充分、深刻地認(rèn)識并理解農(nóng)戶小額信貸政策和不及時償還貸款或不償還貸款等行為對政府、金融機構(gòu)、經(jīng)濟環(huán)境等的影響。因此,農(nóng)村合作社或相關(guān)宣傳單位可根據(jù)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶需求適時召開宣講會議等,加深農(nóng)戶對小額信貸的理解;有對應(yīng)信貸業(yè)務(wù)的金融機構(gòu),在評估信貸風(fēng)險或者發(fā)放貸款前,也可針對貸款對象開展相關(guān)普及性會議、講座等。

        (2)增強農(nóng)戶技能素養(yǎng)。以農(nóng)戶為貸款對象的小額信貸的風(fēng)險主要來源于農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務(wù)單一,收入渠道狹窄,經(jīng)濟收益不穩(wěn)定。當(dāng)?shù)卣跋嚓P(guān)部門或其他組織機構(gòu)可以開展農(nóng)戶技能培訓(xùn),提高農(nóng)戶自身技能素養(yǎng),調(diào)動農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營積極性,幫助農(nóng)戶拓寬經(jīng)濟收入渠道,充分利用已有產(chǎn)品達到財富最大化,改善農(nóng)戶經(jīng)濟收益狀況。

        4.2.3 政府方面

        (1)維護農(nóng)戶合法權(quán)益。積極推進農(nóng)戶及其他新型經(jīng)營主體評估信息體系構(gòu)建,根據(jù)農(nóng)戶信貸需求及時開展有效措施,制定相關(guān)的法律法規(guī),為農(nóng)戶小額信貸提供政策保障,營造良好的信用環(huán)境,加大農(nóng)戶權(quán)益保護力度,切實保障農(nóng)戶合法權(quán)益。

        (2)推動機構(gòu)有序競爭。鼓勵各金融機構(gòu)開展并不斷探索能夠滿足農(nóng)戶發(fā)展需求和農(nóng)村金融服務(wù)點持續(xù)發(fā)展的業(yè)務(wù),根據(jù)不同金融機構(gòu)為農(nóng)村金融做出的貢獻或支農(nóng)責(zé)任的履行情況,實行多層次、差別化的機構(gòu)信貸保障政策,并及時接收內(nèi)外部環(huán)境狀況信息,在金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域建立激勵和考核制度,促進農(nóng)村金融機構(gòu)良性競爭。

        參考文獻:

        [1]高楓.蘇州農(nóng)行A分行農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險評價研究[D].南京:南京航空航天學(xué),2018.

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        [3]蘭恒軍.新疆農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險控制問題研究[D].烏魯木齊:新疆農(nóng)業(yè)大學(xué),2015.

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        [基金項目]2020年國家級大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目“新冠疫情沖擊下農(nóng)戶小額信貸風(fēng)險評估及最優(yōu)補償機制研究”(項目編號:202010626046)

        [作者簡介]劉霜,女,漢族,四川宜賓人,研究方向:資產(chǎn)評估;晏玲瓏,女,漢族,四川自貢人,研究方向:資產(chǎn)評估;寧瑞穎,女,漢族,四川廣元人,研究方向:資產(chǎn)評估;鄧花蓮,女,漢族,四川德陽人,研究方向:市場營銷。

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