朱浩然,顧嘉俊,孫夢晴
(徐州工程學院,江蘇 徐州 221000)
我國信貸市場有著與發(fā)達國家信貸市場不同的獨特特征,具體表現為擔保偏好行為、信貸羊群行為等。目前我國中小企業(yè)貸款難已經成為長期關注的焦點,這些企業(yè)雖然具有較好的發(fā)展?jié)摿Γ窍胍@得銀行貸款仍然是較為困難的。而信貸決策作為商業(yè)銀行信貸投資的方向,它的基礎是對借款人信息的掌握。信貸決策堅持的是風險、效率、盈利、全局和發(fā)展的觀念,主要解決信貸的結構問題,秉承著風險、依靠對信貸投向的引導,進一步調整產業(yè)結構、產品的結構,盡量避免重復建設和盲目建設。
本文結合行業(yè)(經濟行業(yè)分類與代碼2002版)生命周期以及社會效益等多方面的綜合考慮,將銀行無信貸記錄客戶企業(yè)分為五級,如下表所示:
表1 經濟行業(yè)分類
銀行對于信貸企業(yè)的歷史信用的觀察數據是離散而非連續(xù)的,即”是”或”否”,對應的為1或0。此時可以按照二分類變量來測量,即Logistic回歸。其主要用來根據企業(yè)實力預測其未來的違規(guī)概率。本文認為同一行業(yè)企業(yè)具有貸款的相似性,結合行業(yè)以及上述分類,分別構建每個等級的預測函數。Logistic模型表達式如下所示:
其中:ix為選取的指標即解釋變量,iβ為待估參數,P為違約狀況此時認定違約是P的值為1,反之為0。
銀行是以追求利潤的金融機構,其發(fā)放貸款的本質以較小的代價或風險獲得最大的收益。結合違規(guī)風險預測的規(guī)律,計算風險最小、收益最大的信貸政策。因此建立目標函數為:
式中:iQ為銀行對第i個企業(yè)的信貸規(guī)模即貸款額度;pi為銀行對第i個企業(yè)的實力以及行業(yè)生命周期等制定的貸款利率。而iP為第i個企業(yè)的違約概率。由此目標函數可以得到銀行的綜合收益的期望值最大。
由銀行相關政策條件得知,銀行對于企業(yè)的貸款年利率只能為4%~15%。故得到利率的約束條件為:
本文將企業(yè)按照相似行業(yè)、相似業(yè)績等原則劃定等級,并進行分等級進行擬合。其中個人經營最多,占比39.5%。其次是一級企業(yè),占比為20.4%。最終綜合選擇企業(yè)規(guī)模1x、收益x2、產品滿意度x3、銷售額x4、產品供應單位數x5。得到擬合結果如下表所示:
從上表可以發(fā)現:各個等級的判別效果均較好,最低的效果也達到了86.6%I級類企業(yè)客戶的違約概率基本為0,說明銀行可以放心地對其進行貸款。而第III級的企業(yè)的平均違約風險概率最高,達到34.9%。而V級客戶也出乎意外得比預期低。
求得最終的分配策略為:
從上表可以得知:級別越高的企業(yè)稅率越大,總額度相對較高。而III類多為重工業(yè)企業(yè),資金需求量大,資金風險較大,故貸款利率定價偏高,貸款總額數量較大。
級別越高的企業(yè)稅率越大,總額度相對較高。而III類多為重工業(yè)企業(yè),資金需求量大,資金風險較大,故貸款利率定價偏高,貸款總額數量較大。V類企業(yè)大部分是個體經營企業(yè),貸款利率跨度較大,其主要原因是企業(yè)信用風險的大小很大程度上取決于企業(yè)法人的經營能力、還款意愿等,因此不同企業(yè)的信用風險相差較大。本文建立的信貸風險評估決策模型可以進行相應的適當推廣,一定程度上緩解現狀,有利于今后銀行對此類企業(yè)的合理信貸決策。