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一、數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于不同行業(yè)間的企業(yè)信貸策略存在明顯不同，因此本節(jié)將對(duì)123家企業(yè)的行業(yè)性質(zhì)進(jìn)行判別。首先采用TF-IDF算法提取行業(yè)特征詞，并將文本值轉(zhuǎn)化為向量。TF表示特征詞出現(xiàn)的頻率，IDF表示文本逆向頻率。IDF的具體計(jì)算公式如下：

使TF與IDF相乘，即可得到詞條重要程度：

TF-IDF=TF*IDF

基于所提取的行業(yè)特征詞，將123家企業(yè)歸為6類行業(yè)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行K-means聚類分析，不斷迭代求解，進(jìn)而得出具體結(jié)果。6類行業(yè)分別是：制造業(yè)（30家）、建筑業(yè)（20家）、批發(fā)零售業(yè)（17家）、信息通訊業(yè)（12家）、服務(wù)業(yè)（29家）與其他行業(yè)（15家）。

二、基于SVM模型計(jì)算違約概率

（一）提取特征值

選取企業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、企業(yè)信譽(yù)等級(jí)與上下游影響這三個(gè)因素作為衡量企業(yè)是否違約的主要因素，并結(jié)合數(shù)據(jù)對(duì)三方面因素進(jìn)行量化處理。用營(yíng)業(yè)收入額、收入增長(zhǎng)率與利潤(rùn)增長(zhǎng)率衡量企業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力，用與企業(yè)交易的企業(yè)個(gè)數(shù)與企業(yè)頻數(shù)反映上下游影響力。為更加直觀地表示該因素體系，作圖如下：

圖1 衡量企業(yè)是否違約的主要因素

（二）模型構(gòu)造

利用5個(gè)不同的特征值（營(yíng)業(yè)收入額、收入增長(zhǎng)額、利潤(rùn)增長(zhǎng)額、交易企業(yè)個(gè)數(shù)與交易企業(yè)頻數(shù)），構(gòu)建超平面，違約概率為每個(gè)點(diǎn)到超平面的距離，違約閾值為閾值點(diǎn)到超片面的距離。數(shù)據(jù)得到最好分離的目標(biāo)方程和約束條件為：

將5個(gè)特征值與企業(yè)是否違約情況導(dǎo)入超片面中，即可計(jì)算違約概率與閾值。123家企業(yè)的違約概率具體為：

E1-E123=（0.11，0.23，…，0.56，0.59）

（三）結(jié)果分析

違約閾值為0.5。當(dāng)違約概率大于0.5時(shí)說明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高;當(dāng)違約概率小于0.5時(shí)說明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低。計(jì)算各行業(yè)中各類型企業(yè)的平均違約概率，得結(jié)果如下：

表1 不同行業(yè)、等級(jí)企業(yè)的平均違約概率

分析表1可知，微型企業(yè)中除服務(wù)業(yè)之外，其他行業(yè)的微型企業(yè)的平均違約概率都大于0.5，處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài);小型企業(yè)中低風(fēng)險(xiǎn)程度的行業(yè)為制造業(yè)與建筑業(yè)，其余行業(yè)中小型企業(yè)的平均違約概率都大于0.5，處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài);中型企業(yè)所有行業(yè)中企業(yè)平均違約概率都小于0.5，均處于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。

三、基于時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)期望貸款額

已知所求違約概率代表企業(yè)的不同風(fēng)險(xiǎn)程度，將大于0.5的違約概率導(dǎo)入風(fēng)險(xiǎn)保守型信貸利率模型中，將小于0.5的違約概率導(dǎo)入風(fēng)險(xiǎn)喜好型信貸利率模型中，并在不同額度的基準(zhǔn)利率范圍內(nèi)上下調(diào)整，即可得出信貸利率。具體123家企業(yè)信貸利率如下：

E1-E123=（13.95%，12.74%，…，10.46%，9.95%）

進(jìn)一步對(duì)企業(yè)的信貸利率進(jìn)行分析，計(jì)算各行業(yè)中各類型企業(yè)的平均信貸利率，得結(jié)果如下：

表2 2020年不同行業(yè)、等級(jí)的企業(yè)平均信貸利率

觀察表2可知，無論企業(yè)等級(jí)為中型、小型或微型，信息通訊行業(yè)內(nèi)企業(yè)的平均信貸利率均高于其他行業(yè)。這是由于信息通訊行業(yè)違約概率超過0.5，屬于高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，銀行為降低信貸風(fēng)險(xiǎn)二提高信貸利率。