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        商業(yè)銀行中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評分模型初探

        2021-07-20 09:17:14黃小璐
        科技經(jīng)濟導(dǎo)刊 2021年19期
        關(guān)鍵詞:信譽度總金額資金流

        榮 洽,黃小璐

        (暨南大學(xué)伯明翰大學(xué)聯(lián)合學(xué)院,廣東 廣州 511443)

        中小微企業(yè)是我國企業(yè)發(fā)展的重要力量,隨著我國營商環(huán)境不斷改善,總量規(guī)模不斷擴大,產(chǎn)業(yè)分布更趨合理。在落實政府加大支持中小微企業(yè)政策時,銀行需要對其進行信貸風(fēng)險評估,合理制定信貸策略,在防范化解重大風(fēng)險的同時,盡可能向企業(yè)提供資金。

        1.模型建立

        文章選擇穩(wěn)定性、流動性、安全性、信譽度、營利性、成長性六個影響因素,分別對應(yīng)企業(yè)規(guī)模、資金流、廢票比、紅單比、銷供應(yīng)方數(shù)、銷售收入環(huán)比增長率六項原始指標,對應(yīng)量化方式及符號如表1所示。

        表 1 指標符號及含義

        企業(yè)規(guī)模x1由平均年銷項總數(shù)來表示,則:

        資金流x2與資金回流可能不一致,本文默認資金回流為資金流,用銷項發(fā)票總額xo∑ 減進項發(fā)票總額x∑I來表示,則每年:

        廢票比x3出現(xiàn)在企業(yè)經(jīng)營期間合同終止中,此時開具發(fā)票作廢。計算發(fā)票作廢比能在一定程度上體現(xiàn)改企業(yè)的風(fēng)險狀況。

        紅單比x4體現(xiàn)的是紅單金額占總金額的比率,可以有效反映該公司的信譽程度。

        銷供應(yīng)方數(shù)量x5可替代年均客戶保持率,通過企業(yè)客戶量的大小來反映供求關(guān)系的穩(wěn)定性。

        其中,Pi代表供銷應(yīng)方的數(shù)量。

        銷售年環(huán)比增長率x6可用總金額的年均環(huán)比增長率來表示:

        其中,Si代表年總金額。

        2.模型求解

        基于優(yōu)劣解距離法對企業(yè)信用進行評級的過程如圖1所示。對任意一個企業(yè)i,其對應(yīng)的六項指標記作,構(gòu)成矩陣。

        圖1 優(yōu)劣解距離法TOPSIS模型求解示意圖

        2.1 原始數(shù)據(jù)正向化及標準化處理

        由于信用評分越高,企業(yè)的信用等級越高,而 43,xx為極小型指標,因此需要將其轉(zhuǎn)化成極大型,得到共性指標。為平衡各指標在量綱上的差異,我們對已正向化的數(shù)據(jù)采用標準化形式。具體如下:

        2.2 計算各指標的信息熵

        2.3 計算綜合得分

        利用MATLAB軟件,得到這六項指標的對應(yīng)權(quán)重jw,如表2所示。

        表2 指標對應(yīng)權(quán)重數(shù)值

        表2 排名倒數(shù)企業(yè)得分

        E103 0.00720 D 是0.00664 C 否

        可以看出,指標對應(yīng)的穩(wěn)定性、信譽度及企業(yè)成長性對總體評分影響較大;營利性指標影響較弱;流動性和安全性幾乎對評分無貢獻[2]。

        將各企業(yè)對應(yīng)的得分進行排名,截取排名靠前及排名倒數(shù)的企業(yè)各五家,分別列出其得分jG及對應(yīng)違約情況,如表1、表3-2所示。

        表1 排名靠前企業(yè)得分

        據(jù)此,得分越高、排名越靠前的企業(yè)有更高的還貸能力和更高的可信度,銀行貸款策略也將根據(jù)企業(yè)得分評估排序,從高到低發(fā)放貸款和考慮貸款策略。

        3.結(jié)論

        文章通過將企業(yè)績效狀況量化為六項評價指標,定性分析,從而得到每家企業(yè)對應(yīng)的得分狀況。在保證準確率的前提下,建立一套信貸風(fēng)險量化體系,為銀行提供貸款提供了有效的參考數(shù)據(jù)。信貸策略的確定需要銀行重視各企業(yè)的資信情況,如財務(wù)經(jīng)營狀況、信用等級及違約情況。同時制定有利于信譽度高企業(yè)的利率政策,更好地促進中小微企業(yè)發(fā)展。對模型進行分析時,考慮到層次分析法的主觀性太強,因此選用計算信息熵進行客觀賦權(quán)。TOPSIS模型的使用,直接分析數(shù)據(jù)內(nèi)在的關(guān)聯(lián),評價更為準確。

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