小微企业信用评价研究
小微企业信用评价指标体系研究综述
年， 于 １ ９ ９ ５年 推 出 的小 企 业 信 用 评 分 服 务 系 统
（ Ｓ ｍ ａ ｌ ｌ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｃ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ，Ｓ Ｂ Ｓ Ｓ ） 。 开 发 这 一
用逻辑 回归方法构建 了小企业评分卡 』 。之后 ， 又
・
６ ７・ ຫໍສະໝຸດ 【 征信与小微企业 】 李
恩， 刘立新
小微企业信用评价指标体系研究 综述
模 型对 小微 企业 进行 评分 的研 究 。 鉴于 可用 于评 分 卡 模 型 的方 法 较 多 ， 一 些 学 者 对这 些方 法进 行 了 比较 。Ｚ ｅ ｋ ｉ ｃ ． Ｓ ｕ ｓ ａ ｃ等利 用 克 罗地
１ ９ ９ ９年 ， Ｓ ｃ ｈ ｒ ｅ ｉ ｎ ｅ ｒ 利 用玻 利维 亚微 型金 融债 权 人 的 ３ ９ ９ ５ ６个 样 本 ， 使 用 逻 辑 回归 模 型建 立 了评 分 卡并 进 行 了验 证 【 。Ａ ｌ ｔ ｍａ ｎ等 利 用美 国 １ ９ ９ ４～２ ０ ０ ２年 间２ ０ １ ０个 小企 业 （ 包括 １ ２ ０个 违 约样 本 ） 的数 据 ，
关键词 ： 小微 企 业 ； 信 用； 评 价 指 标
中图分类 号 ： Ｆ ８ ３ ２
文献标志码 ： Ｂ
文章编号 ：１ ６ ７ ４— ７ ４ ７ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ｌ 一 ０ ０ ６ ７— ０ ４
一
、
小微 企 业信 用评 价指 标体 系构 建 方 法
亚、 布基 纳法 索 、 哥 伦 比亚 、 智利、 墨 西哥 、 巴拿 马 、 秘
要有 三种 ： 一种是专家判断法 ， 一 种 是 模 型方 法 ， 一 种 是 专家 判 断加模 型方法 。
小微企业贷款信用风险评估模型
THANKS
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模型应用步骤
模型应用
将建立的模型应用于实际贷款审批流程中 ，对申请贷款的小微企业进行信用风险评 估。
数据收集
收集小微企业历史贷款数据、经营状况、 征信信息等数据，为建立评估模型提供数 据基础。
特征提取
从收集的数据中提取与信用风险相关的特 征，如企业财务状况、经营状况、征信记 录等。
模型验证与优化
通过历史数据对模型进行验证，并根据验 证结果对模型进行优化调整，提高模型的 准确性和稳定性。
模型建立
利用提取的特征，采用适当的机器学习算 法建立信用风险评估模型。
模型应用案例
案例一
某银行利用小微企业贷款信用风险评 估模型对申请贷款的小微企业进行信 用风险评估，成功筛选出高风险客户 ，避免了潜在损失。
案例二
某金融机构利用建立的信用风险评估 模型优化了信贷资源配置，提高了贷 款审批效率和风险控制水平。
研究意义
推动小微企业融资服务创新
通过研究小微企业贷款信用风险评估模型，有助于为金融机构提供更为科学、准确的信用风险评估依据，推动小 微企业融资服务的创新与发展。
提升金融风险管理水平
准确评估小微企业贷款信用风险有助于降低金融机构的信贷风险，提升金融风险管理水平，保障金融系统的稳定 运行。
02
小微企业贷款信用风险概述
05
小微企业贷款信用风险评估模 型效果分析
模型效果评价指标
准确率
衡量模型预测准确性的指标，值越高表示预 测越准确。
精确率
衡量模型预测坏账的精确度，值越高表示预 测越精确。
召回率
衡量模型找出坏账的能力，值越高表示模型 能找出更多的坏账。
论小微企业融资问题及中小企业信用体系建设
论小微企业融资问题及中小企业信用体系建设现今的金融系统中，小微企业融资问题是一个严重的难题。
银行贷款是小微企业获取融资的主要途径，但银行对小微企业的贷款审批十分严格。
对于小微企业而言，获得银行贷款的难度可想而知。
因此，中小企业信用体系建设的重要性越来越引起人们的关注。
一、小微企业融资问题小微企业在融资方面一直存在着很多问题。
首先，缺乏质押品。
银行根据小微企业拥有的资产进行贷款审批。
但是，小微企业资产一般很少，大多数是无形资产，而无形资产很难作为质押品。
这就导致了小微企业在申请贷款时经常被银行拒绝。
其次，小微企业由于资金和技术瓶颈，导致其营业收入不断下降，而营收的下降又导致了它们的扩张计划不能够得到有效的支持。
这个过程看似一个恶性循环，实际上却与小微企业的信用体系缺失密切相关。
再者，小微企业很难获得保证人。
银行贷款手续繁琐，需要提供足够的材料。
对于许多小微企业而言，他们并没有足够的人力、财力去准备这些材料。
因此，即使有愿意为其担保，也难以达到银行的贷款审批条件。
综上所述，小微企业融资面临的问题有诸多复杂性，缺乏质押品，营收下滑，缺乏保证人等等，都给小微企业融资带来了很大的压力。
二、中小企业信用体系建设中小企业信用体系建设，意味着对中小企业的信用状况进行全面评估，并建立相应的信用数据库。
通过数据采集、整合、分析等手段，可以有效评估中小企业的信用状况，为融资提供评估和参考标准。
首先，信用体系建设可以实现资信评估。
对于一些金融平台而言，被评定的中小企业将获得对应的借款利率，而不会被银行等金融机构所削弱自己的利润率；实现不同企业之间的风险比较。
将不同企业的信用信息进行相互比较可以有效地降低银行和中小企业之间的交易成本。
同时，信用体系建设还可以提高信贷效率。
建立一个统一的信用数据库可以有助于银行决策过程的自动化和规范化。
信用数据库能够提供有效的信用信息，帮助银行更快、更准确地处理中小企业的融资需求。
至于如何建设中小企业信用体系，可以通过以下方式：1.通过互联网技术和大数据技术进行信用信息采集、整理、分析和比对。
基于模糊集理论的科技型小微企业信用等级评估研究
究 中简单 打分 的缺 陷。 同时 ， 将 向 量 的 投 影 技 术 引 入 科 技 型 小微 企 业 信 用 等 级 计 算 ， 增 强 了 模 型 在 描 述 科
型企业信用倾 向 、 融 资 约 束 与 小 微 型 企 业 成 长 的 内 生
关 系 。 同时 ， 马 国 建 等 探 讨 了小 微 型 企 业 与 信 用 管 理 部 门之 间 的博 弈 过 程 ， 并 分 析 了 信 用 监 督 管 理 群 体 与 小 微 企 业 群 体 信 用 行 为 进 化 的 过 程 特 征 和 均 衡 状
刘 澄 ， 武 鹏 ， 郝 丹 洁
（ 北京科技 大学 东凌经 济管理 学院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘 要： 导 致 科 技 型 小 微 企 业 融 资 难 的 主 要 原 因是 其 信 用 状 况 不 确 定 性 大 ， 而 解 决 该 问题 的 可 行 途 径 是 建
立 针 对 科 技 型 小微 企 业 的 信 用 等 级 评 估 系统 。 在 深 入 分 析 我 国 科 技 型 小 微 企 业 信 用 风 险 特 征 的 基 础 上 ，
时， 信 息科 技 的 推 进 使 得 机 器 学 习 和 人 工 智 能 技 术 成 为 解 决 这 一 问 题 的有 效 方 法 。Ｓ ｔ ｊ ｅ ｐ ａ ｎ Ｏｒ ｅ ｓ ｋ ｉ 、 Ｂ ｏ Ｗ— ｅ ｎ Ｃ ｈ ｉ ［ ８ 使 用遗 传 算 法 与 人 工 神 经 网 络 建 立 了 信 用 风 险 评 估模 型 。Ｔｓ ｕ ｉ Ｃ ｈ ｉ ｈ 提 出 了 结 合 相 关 向量 和 决 策 树 的 加 强 决 策支 持 模 型 （ Ｅ ＤＳ Ｍ） ， 该 模 型 降 低 了信 用 分
基于改进动态组合评价方法的小微企业信用评价研究
Study on Small and Micro Businesses Credit Assessment Based on Improved Dynamic Combined
Evaluation Method
作者： 张发明[1];李艾珉[1];韩媛媛[1]
作者机构： [1]南昌大学经济管理学院,南昌市330031
出版物刊名： 管理学报
页码： 286-296页
年卷期： 2019年 第2期
主题词： 小微企业;信用评分;动态组合评价;成长因子
摘要：针对当前小微企业信用评价研究中存在多方法评价结论非一致性现象与静态评价的不足,提出一种基于改进动态组合评价方法的小微企业信用评价模型。
通过模糊聚类分析与SOM-K 算法确定初始方法的最佳分组,依据同质性、异质性与规模性原则,对组内与组间评价信息进行二次组合,并在定义成长因子的基础上,通过对组合评价值变化趋势的量化处理,求解最终的动态组合评价结果。
对11家制造业小微企业的信用评价进行了实证研究,研究表明:该方法可有效融合多种方法的评价信息,同时综合考虑了各期信用状况,所得结果与经客户经理交叉检验的结论相符,证明了该方法的可行性与有效性。
供应链金融视角下的小微企业信用风险评价
供应链金融视角下的小微企业信用风险评价摘要：近年来，随着小微企业融资难的问题日益凸显，供应链金融作为新的融资渠道，正受到越来越多的重视，科学、准确的风险评价对控制供应链金融中的信贷风险至关重要。
通过建立和完善小微企业信用风险评价指标体系，采用BP神经网络模型为小微企业信用风险评价开辟新途径。
BP神经网络是一种智能算法，它具有自我学习和自适应的特点。
通过实例，分析和检测了该BP神经网络模型，结果令人满意。
证明该模型确实可行，能够应用于供应链中各小微企业的信用风险评价。
关键词：供应链金融；BP神经网络；小微企业；信用风险评价中图分类号：TN911?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2014）12?0032?05Abstract：More attention to supply chain finance as a new form of financing channel is paid with the increasing highlightof the financing difficulty of small and medium?sized enterprises （SMEs）. It is crucial for scientific and accurate risk assessment to control the control of the credit risk of supply chain finance. BP neural network model is used to open up anew way for credit risk assessment of SMEs based on the establishment and improvement of an index system of credit risk evaluation for SMEs. BP neural network model is a smart algorithm with self?learning and adaptive characteristics. The BP artificial neural network model was analyzed and detected in a practical case. The feasibility of the model was proved. The result is satisfactory. The model can be used to assess SMEs′credit risk in the supply chain.Keywords：supply chain finance；BP neural network；SME；credit risk assessment0 引言小微企业融资难是长期存在的问题[1]。
宁夏小型微型工业企业成长性评价分析
量大 面广 的规模 以下工 业企业广泛参 与市场竞 争 ，对于 充 分利用地 方性资源 、促进 区内外经济资源 配置 、繁荣经济 市场 、推动 工业经济 发展、促进 转变经济 发展方式 、吸纳劳
动 力 就 业 和 改 善 民生 发 挥 着 重 要 的 作 用 。 目前 宁 夏 中 小 微 工
长 性 专 项 调 查 资料 ， 并 采 用 Ａ 统 Ｇ Ｐ ． 判 断 模 型 评 测 法 和 系 Ｅ Ｚ维
Ｂ 系统模糊数 学评价法 ，对随机抽 选的 １０ 中小工业企 业进 １家
一
行 了成长 性统计量化 综合测评 ，评 估出成长 型中小微企业 ４ ３
家 ， 其 中 ， 中 型 成 长 型 企 业 ２ 家 ， 小 型 成 长 ： 业 １ 家 ， 微 ２ 型企 ６ 型 成 长 型 企业 ５ 。 家
的 文化 素 质 。
中，４ 家成长性 企业预计完 成６ 亿元 ，年均增长３ ；２ 家 中 ３ ９ ％ ２
型成长 性企业预计 完成６ 亿 元，年均增长 １ ；１家 小型成长 １ ％ ６ 性企 业预 计完成８ 元 ，年均增 长２ ％ 家微型 企业 预计 完 亿 ５ ；５ 成０ １ ． 亿元 ，年均增长２ ％ ０ 。小微型工业 企业 以其 快速 增长潜 力和成 长发展 空间，成为 中小工业企业和 大型企业 发展的基 础力量和 根基所在 ，也是工 业经济健康 、快 速发展 不可忽视
成长 型企 业 的户均年 收入 是其他 企业 的３ 。户 均年 利润是 倍
其他 企业 的２ ４ 。四是成 长型 中小微 企业经 营管理 规范 。 ．倍 １０ 家企业 专项 调查 统计资 料的成 长性测 评结 果显示 ，成 长 １ 型企 业管理规 范，制度 比较健全 ，具有 良好 的内外部发展 环 境 。在４ 家成 长性企业 中，有４ 家 企业熟知所从 事行业 的市 ３ ２ 场发 展情况 ，４ 家企业 节能减排达标 ，３ 家 企业 产销 网络 健 １ ６ 全 ，３ 家企业 建立 了员 工绩效考核制度 ，２ 家 企业认为企业 ５ ９ 生存 与发展 的外 部环境有利 ，２ 家企业 的融资渠道 畅通 ，２ ６ ５ 家企 业 已拥有 Ｉ Ｏ Ｓ 质量 管理体 系认 证书 。五是 小微型 成长 型 工业 企业未来 发展速度 明显更快 。从 未来展望看 ，小型成 长 型企 业 将领 跑 主营 业务 收入 增长 速度 。预计 到２ １ 年 底 ， ０３ １ ０ 企业 主营业 务收入 将达到 １ ４ 家 １ ３ 亿元 ，年均 增长 １ ％ ２ 。其
小微企业信用贷款调研报告
小微企业信用贷款调研报告小微企业是指员工人数少于20人，年销售额低于300万元，资产总额低于500万元的企业。
由于小微企业规模小、融资渠道有限等原因，他们在融资方面面临较大的困难。
为解决这一问题，政府引入了小微企业信用贷款政策，旨在为小微企业提供更便利、灵活的融资渠道，并促进其发展。
近年来，小微企业信用贷款得到了广泛应用和推广。
本次调研旨在了解小微企业信用贷款的发展现状、存在的问题和解决办法，为进一步推动小微企业信用贷款的发展提供参考。
一、小微企业信用贷款的发展现状目前，小微企业信用贷款在我国已经取得了一定的成绩。
根据统计数据显示，截至2021年，全国范围内共有200多家金融机构提供小微企业信用贷款服务，累计发放贷款金额超过6000亿元。
此外，我国的信用体系建设也取得了长足的进步，信用评级机构的数量和质量不断提高，为小微企业提供了更为准确、全面的信用评估。
二、小微企业信用贷款存在的问题虽然小微企业信用贷款在我国发展迅速，但依然存在一些问题。
首先，由于小微企业经营风险较大，银行对于小微企业贷款存在较大的风险，导致银行在审批小微企业信用贷款时更为谨慎，审核程序较长，给小微企业的融资带来一定的困难。
其次，一些小微企业缺乏规范的财务报表和信用记录，无法提供给银行进行信用评估，这也成为银行审批小微企业贷款的障碍之一。
此外，小微企业信用贷款中存在的高利率和高担保要求也限制了小微企业的融资能力。
三、解决小微企业信用贷款问题的建议为解决小微企业信用贷款存在的问题，我提出以下几点建议。
一是加强信用体系建设，建立完善的小微企业信用评价体系，提高信用评级机构的准确性和可信度。
二是建立小微企业信用贷款担保机制，鼓励小微企业通过政府担保、企业联保等形式提供担保，降低银行的信贷风险。
三是优化审批程序，加强对小微企业信用贷款的专业化评审和审批团队建设，提高审批效率，减少时间成本。
四是降低小微企业信用贷款的利率，通过提供一定的贴息政策，减轻小微企业的融资负担。
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小微企业信用评价研究
作者：朱俊宇
来源：《市场周刊·市场版》2020年第08期
摘要：首先，分析了小微企业信用特点以及不同的信用评价方法适用性，其次，通过分析不同信用评价方法的优劣性，筛选出最适合小微企业特点的方法。
最后，提出当前小微企业信用评价面临的主要问题：缺乏针对性方法、数据量不足以及数据处理能力的不足。
关键词：小微企业、信用评价、层次分析法
一、引言
如今形势依旧严峻的情况下，小微企业为我国稳就业、稳定经济发展提供了巨大的帮助，不仅在促进经济体系全面多样性发挥作用，还带来了新的活力。
但是，小微企业在资金融通和借贷方面并不顺利，即使在国家政策的逐步开放和支持力度加大的背景下，银行等金融機构因为对小微企业贷款风险大、信用评价难度高等原因，意愿并不强，严重影响了小微企业拓展规模。
因此，如何选择合适的方法对小微企业进行信用评价，解决其资金周转难题，成为亟待解决的现实问题。
文章从小微企业自身特点出发，比较不同信用评价方法的优劣，通过分析后选择出最适合小微企业信用评价的方法。
借助最合适的方法，能够帮助金融机构筛选贷款风险最低的小微企业，提供指导性建议，增加其对小微企业贷款积极性，从而帮助小微企业克服的融资难题，增强企业的发展动力。
二、小微企业信用特点及信用评价方法
小微企业数量大，在我国经济社会中的比重越来越重要，是我国社会发展重要的助推力之一。
但是，小微企业的财务制度不健全，信息披露可信性低，使得外部机构或政府对其进行信用评价非常困难。
如果使用传统的统计分析方法以及现在非常火爆的机器学习的方法进行信用评价，难以解决小微企业数据量不足的这一困难。
（孟庆军，2015）认为如果能够帮助金融机构在对小微企业信用评价时尽可能降低双方的信息不对称，避免产生道德风险和逆向选择，便可以有效改善融资难题。
（高华，2018）通过实证研究得出运用层次分析法能将对财务指标和非财务指标一起分析，有效利用好小微企业披露的任何一条信用信息且不会遗漏任何一条信息，可以较好控制信息损失率。
（刘敏，2018）将财务指标和非财务指标分别采用主成分分析法和层次分析法处理后，建立了综合评价体系，能够对小微企业准确做出评价。
因为数据获取的难度较大以及缺失值的存在，使用层次分析法是一个很好的可以解决该难题的方法。
利用层次分析法将构建的信用评价指标体系进行分类，不仅能够避免专家打分发等赋权的主观性存在，还能考虑到小微的企业自身信用特点，将指标体系更好赋权。
因此，通过以上分析得出结论，运用层次分析法进行小微企业信用评价是目前的研究中比较适合的方法，能够在兼顾客观性的同时，兼顾解决对其信用评价所面临的困难。
如果，能够扩大信息来源和信息处理分类的
能力，相信可以大幅推进小微企业信用评价的进步。
在不同方法的选择之前，一定要考虑到企业的特点，结合不同企业所面临的实际情况，设计最合适的指标体系并且运用恰当的方法，才能做出比较精准的信用评价。
层次分析法的优势在于相对赋分等方法客观，和统计等方法相比在处理上又稍显不足，但是却能够在一定程度上解决数据的缺失带来的分析上面的困难。
研究对小微企业的信用评价有重要的现实意义，能够帮助我国金融机构对小微企业有更准确的定位，方便对其提供资金信贷支持，能够促进小微企业发展更加迅速。
三、目前研究存在的问题及建议
第一，没有切实有效的研究方法。
目前我国关于小微企业的信用评价方法还是没有专门的方法，依然是借鉴之前的学者对上市公司等大中型企业进行信用评价的方法，对于小微企业的专门研究比较少，使得模型的选择上面不能贴合小微企业的特点，分析方法的可信性不够;第二，数据严重不足。
小微企业自身的会计制度不健全，所以财务数据不足以支持对小微企业进行信用评价。
这主要因为企业自己披露的未经专业机构审核的数据可信性低，数据的时间跨度太短;第三，复杂数据的分析能力不足。
信用评价方法中最重要的三步就是数据的清洗、筛选与模型处理。
如何利用现有的大量数据发掘出有效数据，如何找出预测违约准确率最高的模型，目前仅有少数学者对其开始研究，还不够大规模应用，更没有找到学界和业界普遍接受的通用方法。
针对小微企业自身的信用特征构建信用评价方法。
应当将小微企业按行业进行分类，结合不一样行业的自身特点，逐一设计出适合其自身的信用评价方法。
充分利用好互联网等工具，广泛收集信息数据，弥补样本在数据少的不足为信用评价带来的困难。
政府还应当在发挥主导作用之余，引导市场发挥作用，鼓励私有机构参与企业信用评价，实现正常的市场化，带来发展新动力。
如果能够运用科学有效的方法解决小微企业信用评价的难题，必然可以促进我国征信行业整体向前进步。
参考文献：
[1]孟庆军，张洁，王效敏.科技型中小企业信用风险的可拓综合评价研究[J].科技管理研究，2015，35（5）：59-67.
[2]高华，王晓洁.智能制造中小企业信用评价[J].科技管理研究，2018，38（5）：87-92.
[3]刘敏.小微企业信用综合评级模型的构建[J].西南师范大学学报（自然科学版），2017，42（9）：90-96.
作者简介：朱俊宇，北方工业大学经济管理学院。