小微企业贷款信用评估模型研究
我国商业银行中小企业信贷风险管理的研究
我国商业银行中小企业信贷风险管理的研究1. 引言1.1 研究背景在当今社会，中小企业扮演着极为重要的角色，它们是经济持续增长的推动力量，也是就业增长和创新的主要源泉。
由于中小企业通常具有规模小、资金紧张、信息不对称等特点，它们在融资过程中更容易面临信贷风险。
商业银行是中小企业主要的融资渠道，但在为中小企业提供信贷服务的过程中，银行也面临着种种风险。
随着我国经济的不断发展和金融市场的不断完善，中小企业信贷风险管理逐渐成为学术界和实践界关注的热点问题。
如何有效管理中小企业信贷风险，平衡风险与回报，提高银行的信贷业务效率和风险控制能力，成为了商业银行急需解决的问题。
对我国商业银行中小企业信贷风险管理进行深入研究，不仅有助于完善我国金融体系，还能促进中小企业的健康发展，推动经济增长与稳定。
1.2 研究意义中小企业在我国经济发展中发挥着重要作用，是我国经济的重要支柱和创新动力。
由于其规模小、信用记录不足、经营不稳定等特点，小企业在融资方面面临着较大的困难。
商业银行是小企业主要的融资渠道之一，但小企业信贷风险管理一直是商业银行面临的难题。
本研究旨在深入探讨我国商业银行中小企业信贷风险管理的现状及存在的问题，分析影响因素并提出相应的风险管理策略，以提升商业银行对中小企业的信贷风险管理能力。
通过对案例的分析，可以进一步验证提出的风险管理策略的有效性，为商业银行实际工作中的中小企业信贷提供参考和借鉴。
研究的意义在于帮助商业银行更好地了解和应对中小企业信贷风险，促进商业银行与中小企业之间的合作与发展，推动中小企业的可持续发展，进而推动我国经济的健康发展。
希望通过本研究的深入探讨，可以为我国商业银行中小企业信贷风险管理提供新的视角和思路，为相关领域的研究和实践贡献力量。
2. 正文2.1 小企业信贷风险的特点1.信用风险：小企业通常缺乏资信记录，信用评级不高，容易导致借款人无法如约还款，从而带来信用风险。
2.经营风险：小企业市场竞争激烈，经营不稳定，面临行业波动和市场冲击，容易导致经营风险增加。
《微小企业贷款风险管理研究》范文
《微小企业贷款风险管理研究》篇一一、引言随着经济的发展和金融市场的日益活跃，微小企业贷款已成为支持小微企业发展的重要金融工具。
然而，由于微小企业规模小、经营风险大、财务信息不透明等特点，其贷款风险也随之增大。
因此，如何有效管理微小企业贷款风险，已成为银行业务发展中亟待解决的问题。
本文将对微小企业贷款风险管理进行研究，以期为金融机构提供参考。
二、微小企业贷款风险分析（一）信用风险微小企业由于规模小、经营不稳定，其信用状况难以准确评估。
一旦企业出现经营问题或破产倒闭，银行将面临贷款无法收回的风险。
（二）操作风险操作风险主要来自于银行内部管理不善、操作失误等方面。
如贷款审批不严格、贷款后管理不到位等，都可能导致贷款风险的发生。
（三）市场风险市场风险主要指因市场环境变化导致的贷款风险。
如利率、汇率等市场因素的变化，都可能对微小企业的经营产生影响，进而影响贷款的还款能力。
三、微小企业贷款风险管理策略（一）加强信用评估银行应建立完善的信用评估体系，通过综合分析企业的经营状况、财务状况、行业地位等因素，准确评估企业的信用状况。
同时，应定期对企业的经营情况进行跟踪评估，及时调整信用评级，以降低信用风险。
（二）优化贷款审批流程银行应优化贷款审批流程，提高审批效率。
在审批过程中，应注重对借款人的还款能力进行评估，确保借款人具备足够的还款能力。
同时，应加强与借款人的沟通，了解其真实需求和还款意愿。
（三）强化贷款后管理银行应加强贷款后管理，定期对借款人的经营情况和还款情况进行跟踪检查。
一旦发现借款人出现经营问题或还款困难，应立即采取措施，如调整还款计划、追加担保等，以降低贷款损失。
（四）引入科技手段银行应引入科技手段，如大数据分析、人工智能等，对微小企业的经营状况进行实时监测和分析。
通过分析企业的经营数据、财务数据等，预测企业的还款能力，为风险管理提供有力支持。
四、结论微小企业贷款风险管理是银行业务发展的重要课题。
通过加强信用评估、优化贷款审批流程、强化贷款后管理以及引入科技手段等措施，可以有效降低微小企业贷款风险。
小微企业贷款信用风险评估模型
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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。
基于logistic回归模型对中小微企业信贷风险研究
基于logistic回归模型对中小微企业信贷风险研究作者：陈大睿李颖李泽坤来源：《商场现代化》2022年第22期基金項目：2021年度山东省级大学生创新创业训练计划项目“基于logistic回归模型的中小微企业信贷风险研究”（S202113320130）摘要：文章主要是针对中小微企业信贷风险方面进行研究，建立金融信用风险评价指标体系，构建 logistic 回归模型对企业风险进行预测，以违约概率 P=0.5 为临界值，模型的预测准确率为 81.25%，针对剩余可贷款企业进行定性和定量分析，建立非线性规划函数。
求解该函数得到银行对六大类供应链金融体系中各个企业的信贷策略，如贷款额度高的企业，银行会适当降低贷款的年利率。
关键词：信贷风险；信贷策略；logistic 回归模型；非线性回归引言：在当前经济蓬勃发展的大环境下，中小微企业的规模占比已达到全部企业数量的98%，中小企业很好地满足了我国的民生需求，促进国内消费，推动产品出口销售，在我国经济结构布局中扮演越来越重要的地位。
不过小微企业却因为他们规模相对较小，又没有抵押资产等因素，所以一直面临着融资难的问题。
商业银行一般是根据信贷政策、企业的贸易票据信息以及上中下游企业的影响力，向能力强大、供求关系稳定的企业进行放贷，并可能对信用高、信贷风险小的企业予以利息优惠。
因此，我们主要从商业银行信贷风险视角出发探究中小微企业在银行贷款方面的投资问题。
一、数据的处理1.数据来源本文所采用的数据来源为2020全国大学生数学建模C题提供的123 家有信贷记录企业的相关数据。
2.数据预处理由于数据庞大且复杂，因此对数据进行预处理，剔除无效信息，利用 Python 软件进行数据归总：信誉评级为 D 的企业，银行不予考虑贷款资格，利用Excel软件直接剔除信誉评级为D 企业的相关数据；显示作废发票在本次交易中无实质意义，因此在进销项发票数据中将作废发票进行筛除；利用 Python 软件对筛选过后的进销项价税数据按照不同企业不同年度进行归总。
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
小额贷款公司的风险研究及应对措施
小额贷款公司的风险研究及应对措施【摘要】本文主要探讨小额贷款公司的风险研究及应对措施。
在我们分析了研究背景，研究目的和研究意义。
在我们详细分析了小额贷款公司风险因素，并提出了相应的风险防范措施，探讨了监管政策对小额贷款公司的影响，介绍了风险管理策略和风险评估模型。
在展望了小额贷款公司风险研究的未来发展，总结了应对措施，并提出了小额贷款公司的风险管理建议。
通过本文的研究，可以帮助小额贷款公司更好地认识和应对风险，提高其经营管理水平和风险防范能力，促进行业的健康发展。
【关键词】小额贷款公司、风险研究、风险因素、风险防范、监管政策、风险管理、风险评估模型、风险研究展望、风险管理建议。
1. 引言1.1 研究背景小额贷款公司是金融市场中的一种特殊类型机构，其主要业务是为个人和小微企业提供小额贷款服务。
随着金融市场的不断发展和金融创新的加速推进，小额贷款公司在中国的金融市场中扮演着越来越重要的角色。
小额贷款公司在发展的同时也面临着各种风险挑战。
由于小额贷款公司客户群体广泛，信用状况参差不齐，存在较高的信用风险；小额贷款公司的资金来源主要依赖于吸收存款和自有资金，缺乏多元化的资金来源，存在资金风险；小额贷款公司经营管理水平参差不齐，内部控制不严，存在管理风险等。
对小额贷款公司的风险进行研究并提出相应的应对措施，对于促进小额贷款公司的良性发展、维护金融市场秩序、保护投资者权益具有重要意义。
本文将对小额贷款公司的风险进行深入分析，并提出有效的风险管理策略和建议，以期为相关研究提供参考。
1.2 研究目的研究目的是通过对小额贷款公司的风险进行深入分析，找出其风险因素和影响因素，探讨风险防范措施和监管政策的有效性，为小额贷款公司提供更科学、可靠的风险管理策略和评估模型。
通过对小额贷款公司风险研究展望，总结应对措施和风险管理建议，为小额贷款公司的可持续发展提供指导和支持。
通过本研究，旨在对小额贷款公司的风险问题有更加全面、深入的了解，为行业提供实用的解决方案，促进小额贷款行业的健康发展和风险管理水平的提升。
小额贷款公司信用风险管理研究
小额贷款公司信用风险管理研究一、本文概述《小额贷款公司信用风险管理研究》一文旨在对小额贷款公司的信用风险管理进行深入探讨和研究。
小额贷款公司作为金融体系中的重要一环，为小微企业和个人提供了重要的融资途径，对于促进经济发展、缓解金融排斥、支持创新创业等方面具有积极的作用。
然而，随着小额贷款业务的快速发展，信用风险管理问题逐渐凸显，成为制约其健康发展的重要因素。
本文首先界定了小额贷款公司信用风险的概念，分析了信用风险的主要类型和特点，为后续研究奠定了理论基础。
接着，文章从内部和外部两个层面探讨了小额贷款公司信用风险的成因，包括公司内部控制机制不完善、人员素质参差不齐、信息不对称、经济环境不稳定等因素。
在此基础上，文章对小额贷款公司信用风险管理的现状进行了梳理和评价，指出了存在的问题和不足。
为了提升小额贷款公司的信用风险管理水平，文章提出了一系列针对性的对策建议。
这些对策包括完善内部控制机制、提升人员素质、加强信息披露和透明度、建立风险预警和处置机制等。
文章还强调了政策支持和监管的重要性，呼吁政府和社会各界共同关注小额贷款公司的健康发展，为其创造良好的外部环境。
文章通过案例分析的方式，对小额贷款公司信用风险管理的实际应用进行了深入剖析。
这些案例既包括了成功的管理经验，也包括了失败的教训，为其他小额贷款公司提供了宝贵的借鉴和参考。
通过本文的研究，期望能够为小额贷款公司信用风险管理提供有益的理论支持和实践指导，推动其实现可持续发展。
二、文献综述随着金融市场的深入发展和普惠金融政策的推进，小额贷款公司作为服务小微企业和“三农”的重要力量，其信用风险管理问题逐渐受到学术界的广泛关注。
国内外学者对小额贷款公司的信用风险管理进行了大量研究，涉及风险评估、风险识别、风险控制等多个方面。
在风险评估方面，国内外学者主要利用定性和定量两种方法进行研究。
定性方法主要依赖于专家的经验和知识，通过判断和分析来评估信用风险。
定量方法则更多地依赖于数学模型和统计技术，如信用评分模型、Logistic回归模型、神经网络模型等，以更精确地量化信用风险。
商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究
第37卷 第2期哈尔滨师范大学自然科学学报NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITYVol.37, No.2 2021商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究**操倩倩，陈彦如，张静雨，朱家明(安徽财经大学）【摘要】针对中小微企业融资难，选取实力、信誉两方面的9个指标，对中国123家中小微企业的信贷风险进行评估.首先利用熵权法确定每个指标的权重，并基于此建立TOPSIS模型，对123家企业的信贷风险计算得分并排序；其次，根据信贷得分将企业分为4种类型；最后，结合国家政策及实际情况明确信贷利率范围，并利用非线性回归确定不同类型企业的贷款利率.研究结果表明，企业信贷风险与其业务经营状况有着显著相关关系，且对不同类型企业可针对性地设计不同信贷策略，并根据结果给出商业银行信贷管理的合理化建议.【关键词】中小微企业；信贷风险;信贷策略;T0PSIS法；非线性规划【中图分类号】F832.4【文献标识码】A【文章编号】1000 -5617(2021)02 -0022 -06〇引言中小微企业是中国国民经济的重要组成部 分，是解决民生就业的重要载体.据相关调查报 告显示，中国中小微企业最终产品和服务价值占 G D P的60%以上；截止2018年末，中小微企业 拥有资产占全部企业资产的77. I%，吸纳就业 人员占全部企业就业人数的79. 4%.然而疫情 使许多中小微企业利润出现负增长，迫切需要融 资以度过此次疫情危机.虽然其在中国经济中占 据重要地位，但信贷风险大导致中小微企业一直 存在融资难的问题.因此，研究如何通过模型对 中小微企业的信贷风险进行评估，并针对性地实 施信贷策略，对解决中小微企业融资问题和促进 商业银行业务发展具有重要的意义•关于中小微 企业的信贷风险评估和信贷策略制定，中国学者从不同的角度出发，运用一系列定性和定量分 析，对中小微企业信贷风险及信贷策略进行研 究.王军锋通过收集威海地区小微企业相关数 据，利用L o g i t回归和因子分析构建小微企业信 贷风险评估体系m;王瞾亚采用案例分析法，通 过分析A银行的实际数据，对小微企业信贷风险 管理体系进行研究[21 ;苏蕙，郭炜以Z银行为例，通过建立评分卡模型，优化信贷风险评价指标[3];杨朋从E V A管理角度，以W银行为例对 中小企业贷款利率定价策略进行研究[4];曹清 山，部玉霞，王劲松综合考虑信用风险、综合收益 等5个因素，通过建立价格领导定价模型，最终 形成以客户盈利能力为参数的贷款定价机制[5].刘汉滨从企业的盈利能力、偿债情况、资产管理 能力和社会贡献等几个因素出发，综合运用了主 成分分析方法创建了信贷决策模型[6]_收稿日期:2021 -02-09*基金项目：国家自然科学基金(71974001);省级教学研究项目（2018jyxm l305);安徽财经大学教研项目（aC jyyb2020011) * *通讯作者第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究23图1信贷风险量化指标体系1.2风险量化体系构建为使风险评估结果更为准确，首先采用熵权 法对9个指标赋权，建立加权的标准化矩阵.其 次，根据TOPSIS 模型，确定各企业的理想解与负 理想解，再利用M A T L A B 计算出各企业的欧氏 距离以及相对贴近度，最终根据相对贴近度得分 对信贷风险进行排序 1.2.1熵权法确定权重(1)矩阵正向化假设有i 个评价指标，；个样本，构造原始数 据评价矩阵.通过观察可知9个指标的数据类型 不同,存在极大型和极小型2种.为了计算简便, 首先将原始矩阵正向化，即将所有指标类型全部 转换为极大型.令元为正向化后的数值，则转换 公式为= max -(2)矩阵标准化观察可知9个指标量纲不同，故需要将正向 化后的矩阵标准化.记正向化后的矩阵为夂标信贷风险最化指杈综上所述，对于企业的信贷风险研究大多都 从案例出发进行定性分析，缺乏数据支撑，且大 多信贷策略制定的研究都未和信贷风险评估体 系联系起来，存在不足之处.该文的熵权- t o p -sis 以及非线性规划将商业银行信贷业务的风险评估过程以及信贷决策过程紧密联系，能够使得 商业银行信贷业务更具科学性和有效性.1研究设计1.1指标选取该文通过中小微企业的实力以及信誉2个 方面对信贷风险评估.在实力方面，选取了进货 次数、销售次数、平均利润、平均负债、企业3种 类型发票数量累计7个指标；在信誉方面，选取 信誉评级以及是否违约2个指标.信誉评级由高 到低分别为A 、B 、C 、D ,为后续计算方便，依次令 为1，2,3,4;是否违约指标中不违约设为0,违约 设为1.各指标的计算方式见表1，指标体系的构建如图1所示.表1指标说明风险指标风险指标说明进货次数 销售次数 平均利润 平均负债 作废发票数量 普通发票数量负数发票数量信誉评级 是否违约中小微企业平均每年进货交易总次数 中小微企业平均每年销售交易总次数 中小微企业年销售额-年进货额 中小微企业年销项税额-年进项税额指在为交易活动开具发票后，因故取消了该项交易，使发票作废.指正常交易活动开具的发票指在为交易活动开具发票后，企业已人账记税，之后购方因故发生退货并退款开具的发票.即银行对于各企业的等级评定即企业是否曾出现过违约情况24哈尔滨师范大学自然科学学报2021年第37卷准化后的矩阵为A z中的每一个元素：2,…，4个评价未归一化的得分S, = D「/(A+ +(3) 计算指标的信息熵观察标准化后的矩阵Z可知，A均大于〇,故Z = 2.计算概率矩P，/3中每一个元素&的计算公式为％ = +•容易验证i>v= 1，即保T~ i =1i = \证了每一个指标所对应的概率和为1.对于第■/个指标而言，计算信息熵为:e; = -〇' =1(4) 计算指标的熵权信息效用值为沁=1沁越大，对应的信息越多.将信息效用值进行归一化，计算得到各m指标的熵权为：％ = = i，2，".,m). 1.2.2 多属性决策模型（TOPSIS)构建TOPSIS模型的基本步骤为：(1)构建加权标准化决策矩阵Z丨丨Z\2•*Z\mZn,m =^21Z22•*Z2m[Zn A Z n,2*'Z«,/n,其中m为指标个数^为样本个数.(2) 计算理想解与负理想解Z* - (Z*,Z*,■■■,Z+m)=(maxU,,,221,•••,之123,1 1，m a x j ，之22，…，之123,2 i，• • ■，m a x j Z19，Z29，>Z123,9 1= (Z「，Z2_，■••，Z9_)= (minU,,,z21,•••, zl23l1,max\zl2,zn,"-,z l23a\ ,•••,m i n|z I9,z29,■" >Z123,9 t )(3) 计算欧氏距离以及相对贴近度得分定义第个评价对象与Z+的距离A+为:A+ =〜/言％ (f - \)2•定义第i (i = 1，2,…，n)个评价对象与厂的距离Z)「为：£>「= -\)2•计算得出第 A = 1，〇「）.按照上述步骤利用M A T L A B计算得出；I个 评价对象的得分并进行归一化，降序排列后得到 中小微企业的风险得分排序，越小，企业的信 贷风险越大.1.3信贷策略模型设计为科学地制定银行信贷策略，首先根据信贷 风险得分通过聚类分析分为4类，分别为理想 型、信任型、可考虑型及危险型;再利用非线性规 划模型对不同类别的中小微企业确定是否放贷、贷款额度和贷款利率等信贷策略.首先对于危险型的企业不予放贷.令A、〜、和、r2A分别是银行对理想型、信任型和可 考虑型企业所投放贷款占年度信贷总额的比例 及所投放贷款的利率.通过银行以往客户流失率 与利率的关系，设定理想型类企业的信贷利率为 4%~ 4.85%，贷款额度不超过总额度的10% ;信任型企业的信贷利率为4%~ 5.45%，但该类 型企业数量稍多，因此贷款额度不超过总额度的 30%;可考虑型企业的信贷利率为4%~ 6.65% ,数量最多，信贷风险也相对较高，考虑降 低每家企业的贷款额度，综合来看可考虑型企业 的贷款额度不超过总额度的60%.接下来，给出在以上约束条件下的收益最大 化的非线性模型，具体如下：Max：/(^) = r,%, + r2x2 + r3x3x] +x2+ x2=\s.t.<0.04 < r, < 0.04850.04 <r2<0.05450.04 < r3< 0.0665<0.2x2 <0.3x3 < 0.62 实证分析该文选取了 123家现存的中小微企业为样 本，分别记为A~ £123,数据来源于2020年大学 生数学建模竞赛C题.首先利用熵权法赋予权 重，再结合TOPSIS模型计算信贷风险得分.然后第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究25根据得分对123家企业进行聚类，分为4个类别.解得到各指标的熵值和熵权，见表2.最后参考当前市场上贷款利率及相关国家政策， 2.2计算各企业风险得分及排序利用非线性规划模型给出银行的信贷策略.通过计算理想解与负理想解，欧式距离与相2. 1计算各指标的熵值与熵权对贴近度，最终得出〃个评价对象的得分并进行根据上述计算公式，利用M A T L A B 编程求归一化，降序排列后的部分结果见表3.表2指标权重进货销售平均普通发作废发负数发票 信誉是否指标平均负债次数次数利润票数量票数量数量评级违约权重0.3070.2770.003 0.0030.0060.2650.002 0.0750.062表3企业信贷风险得分及排名排名企业代号得分排名企业代号得分1E 20.0256452E 80.020972116E 1130.0029723E 30.018055117E 1170.0029664E 130.016319118E 1070.0029655E 70.016120119E 1200.0029646E 60.012769120E 1010.0029567E 10.012715121E 1110.0029568E 90.012138122E 1230.0029539E 170.011416123E 520.00295010E 180.010879———由表3结果可知，企业的得分越高，代表企数量149127业在实力以及信誉2方面的综合能力越强，信贷 风险越小.由表3可得出结论：在各指标占一定 权重的情况下，E 2的综合能力最强，信贷风险最 小;E 52的综合能力最小，信贷风险最弱.同时， 对比各企业的得分与信誉评级可知，排列在前企 业的信誉评级基本都为A ，而排列在后企业的信 誉评级均为D .虽然存在个别异常值，但相对于 123个样本来说可以忽略不计，评价结果与真实 情况基本相符，可靠性强.2.3按照信贷风险得分对企业分类使用SPSS 对企业信贷风险量化结果进行聚 类，并设定聚为4类，分析每类的企业特征并命 名，聚类结果见表4.表4聚类结果名称理想型信任型可考虑型危险型类别聚类1聚类2聚类3聚类4由聚类结果可知，第一类只有1家企业，第 二类有4家企业，第三类有91家企业，第四类有 27家企业.第一类企业即E 2,结合风险指标来看，E 2年 进货次数和年销售次数非常多，平均年利润达 1亿多人民币，且信誉等级为A ，无违约记录.因 此，把第一类命名为理想型，银行可分配给它很 高的贷款额度.第二类企业为4家，为E 3、E 7、E 8、E 13jtMn 信誉等级大多为A ，无违约记录，且企业实力较 为雄厚,其中有2家企业平均年利润达1亿多人 民币.因此，将第二类命名为信任型，银行可以分配给它们较高的贷款额度.第三类企业为91家，他们均无违约记录且26哈尔滨师范大学自然科学学报2021年第37卷信誉等级在C及以上，大部分综合实力一般.因 此，将第三类命名为可考虑型，银行需要综合考 虑再决定所分配贷款额度.第四类企业为27家，他们全部都有违约记 录且信誉等级大部分在D，大部分综合实力较 差.因此，将第4类命名为危险型,银行可直接拒 绝放贷.2.4 银行信贷策略制定结果通过非线性规划模型，最终得到的全局最优 解为6. 11%，即在年度信贷总额固定的前提下，银行的最大收益是信贷总额的6. 11%.此时，银 行对理想型类信贷利率为4. 85% ,贷款额度为总 额度的10% ;信任型类信贷利率为5.45% ,贷款 额度为总额度的30% ;可考虑型类信贷利率为 6.65%，贷款额度为总额度的60%.根据上述模 型，得出了该银行在年度信贷总额固定时对中小 企业的信贷策略，详见表5.表5信贷策略类型占总额度百分比/%利率/%期限/年理想型10 4.851信任型30 5.451可考虑型60 6.851危险型不予放贷3 结果分析和对策建议3.1结果分析从熵权结果看出，进货次数与销售次数所占 的权重分别为30. 7%和27. 7% ,2个指标的权重 之和大于50% ,说明企业的经营状况是影响其信 贷风险的重要因素.其次是作废发票情况，所占 比重为26. 6%.作废发票这在一定程度上反映了 企业的交易诚信度,也会对企业的信贷风险得分 造成影响.因此，对于商业银行来说，经营状况与诚信情况是银行在向企业放款时的重要考虑因 素[10-11]从得分情况和信贷策略可以看到，企业E2、E3、E"7、E8、E13 5家企业实力强劲，信誉较好，信 贷风险较小，是银行贷款时的理想和所信任的企 业.这两类企业给银行带去巨大收益的同时只需 银行承担较小的风险，因此银行对这两类企业的 平均放贷额度较高.但这类企业在现实中往往比 较少见，更多的是可考虑型的企业，这类企业实 力和信誉均一般，银行放贷需要承担一定的风 险，但这类企业的发展潜力较大，是银行信贷的 主要对象.因此，这类企业虽然平均放款额度较 低，但在总放款额度中的比重较大.因此，银行需 要针对不同类型的企业制定不同的信贷策略以 实现利益最大化，风险最小化.3.2 对策建议该文通过构建中小微企业信贷风险评估体 系和信贷策略制定模型，为商业银行中小微企业 信贷风险管理提供了参考.但信贷风险的防范还 需银行和企业的共同努力，才能实现二者的良性 互动.据此，为商业银行中小微企业信贷风险防 范提出以下建议.第一、创新商业银行中小微企业信贷模式. 中小微企业融资一般具有数额小、周期短的特 征，因此商业银行可以根据企业的具体情况细化 贷款业务，并针对性地制定合适的信贷模式.比 如银行可以把企业的经营状况、信誉度等信息作 为考核标准,并根据这些指标决定放款的多少，在一定风险的条件下做到收益最大化.第二、健全中小微企业风险评估体系.信贷 风险评估体系是商业银行信贷风险控制的核心 环节[7].信息不对称造成了信贷风险的出现，因此需要商业银行根据中小微企业的经营与发展 状况健全风险评估体系.首先，在信贷之前，要全 面考察企业的经营和财务信息，将企业实力和信 誉等因素纳人评估体系中.其次，在银行放贷之 后，要定期对企业进行信息搜集，监管企业是否 将资金用在了符合贷款要求的用途.一旦发现企 业存在较大风险，要及时清算贷款，做好预警措 施，避免更大损失.第三、完善信贷人员绩效考核制度.信贷员 导致的风险贯穿于贷款的申请、发放以及后续的 收回的整个过程中[8].如果信贷员只注重贷款规第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究27模，容易导致银行吸收大量高风险客户.因此，商业银行需要不断地完善信贷人员的绩效考核制 度，将信贷员的奖金与贷款回收率挂钩.例如奖金可以分为两部分，一部分是绩效奖金，另一部分等贷款回收后发放.通过这种制度，可以将信贷员的绩效工资直接与银行的损益联系起来，促使信贷员在贷款之前对企业进行全方位的了解，贷后密切关注，加强对企业的信贷风险管理，降低银行所承担的信贷风险.参考文献[1]王军锋.基于Logit模型的威海地区商业银行小微企业信贷风险研究[D].山东大学，2019.[2]王瞾亚.商业银行小微企业信贷风险管理研究[D].对外经济贸易大学,2018.[3]苏惠.郭炜.银行小微企业信贷风险评价指标优化[J].财会月刊,2020(01 ):27-32.[4]杨朋.中小企业贷款利率定价策略——基于W商业银行风险和EV A管理角度[J].中国集体经济,2020(25) :90[5]曹清山，邻玉霞,王劲松.商业银行贷款定价策略和模型设计[J].金融论坛,2005(02) :33 -37, +63.[6]刘汉滨.基于主成分分析的商业银行信贷决策模型[J].黑龙江大学自然科学学报,2008(04) :459 - 462, +468.[7]朱苗苗.商业银行小微企业信贷风险与防范管理研究[J].现代营销：信息版，2020(07) :76 -77.[8]宋华，苗凤.商业银行小微企业信贷风险管理分析——以民生银行为例[J].合肥学院学报:综合版,2018,35(03):27 -32.[9]许一帆,朱家明.基于熵权法改进的T0PSIS对中国医药类上市公司财务绩效评价[■)].高师理科学刊,2020,40(7):17-20.[10]朱家明，吴毓昱,袁文静.农村商业银行不良贷款率影响因素分析[]].河北科技大学学报：社会科学版，2020,20(2) ：10 - 15.[11]朱家明，吴自豪.中国商业健康保险需求影响因素的实证分析[J].西华大学学报:哲学社会科学版,2018,37(2):58 -65.Research on Credit Risk Assessment and Strategy of Small, Medium and Micro Enterprises in Commercial BanksC a o Q i a n q i a n,Chen Yanru,Z hang J i n g y u,Zhu J i a m i n g(Anhui University of Finance and Economics)Abstract ：I n v i e w o f t h e d i f f i c u l t y o f f i n a n c i n g f o r s m a l l,medium a n d m i c r o e n t e r p r i s e s,s e l e c t e d n i n e i n d i c a t o r s o f s t r e n g t h a n d r e p u t a t i o n,t h e c r e d i t r i s k o f 123 s m a l l,medium a n d m i c r o e n t e r p r i s e s i n my c o u n t r y i s e v a l u a t e d.F i r s t,t h e e n t r o p y m e t h o d i s u s e d t o d e t e r m i n e t h e w e i g h t o f e a c h i n d i c a t o r,a n d b a s e d o n t h i s,t h e TOPSIS m o d e l i s e s t a b l i s h e d t o c a l c u l a t e a n d r a n k t h e c r e d i t r i s k o f123 c o m p a n i e s.Second,t h e c o m p a n i e s a r e d i v i d e d i n t o f o u r t y p e s a c c o r d i n g t o t h e c r e d i t s c o r e.F i n a l l y,c o m b i n e d w i t h n a t i o n a l p o l i c i e s a n d t h e a c t u a l s i t u a t i o n c l a r i f i e s t h e r a n g e o f c r e d i t i n t e r e s t r a t e s,a n d u s e d n o n l i n e a r r e g r e s s i o n,t h e l o a n i n t e r e s t r a t e s o f d i f f e r e n t t y p e s o f e n t e r p r i s e s i s d e t e r m i n e d.T he r e s e a r c h r e s u l t s s h o w t h a t t h e r e i s a s i g n i f i c a n t c o r r e l a t i o n b e t w e e n c o r p o r a t e c r e d i t r i s k a n d i t s b u s i n e s s o p e r a t i n g c o n d i t i o n s,a n d d i f f e r e n t c r e d i t s t r a t e g i e s c a n b e d e s i g n e d f o r d i f f e r e n t t y p e s o f c o m p a n i e s.And r e a s o n a b l e s u g g e s t i o n s f o r c o m m e r c i a l b a n k c r e d i t mana g e m e n t a r e g i v e n b a s e d o n t h e r e s u l t s.Keywords ：S m a l l m e d i u m a n d m i c r o e n t e r p r i s e s；C r e d i t r i s k；C r e d i t s t r a t e g y；TOPSIS m e t h o d；N o n l i n e a r p r o g r a m m i n g (责任编辑:李家云）。
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小微企业贷款信用评估模型研究
作为国家经济发展的重要组成部分，小微企业在经济发展中扮演着重要的角色。
但是，由于它们往往没有足够的财务和业务数据，银行在评估它们的信用风险时会面临困难。
因此，建立一种科学、可靠的小微企业贷款信用评估模型成为当前银行和小微企业发展的热点问题。
一、小微企业贷款信用评估现状
小微企业作为国家经济发展的重要组成部分，银行在为其提供融资时，必须进
行信用评估。
但是，在国内，由于小微企业的数据收集困难、经营状况稳定性差等原因，银行在进行小微企业贷款信用评估时，面临种种挑战。
目前，国内银行对于小微企业贷款信用评估采取的主要方法仍然是基于业务和
人工判断。
这种方法虽然可以一定程度上判断客户的经营状况和能力，但是，人工判断也存在着主观性和不确定性。
随着大数据与人工智能等技术的发展，科学的小微企业信用评估模型也越来越引起行业和学术界的关注。
二、小微企业贷款信用评估模型特点
（一）样本量小，数据不完整，难以建立模型
小微企业的核心特点是规模小、运营状况不稳定、经营历史短，数据样本量难
以积累。
同时，由于小微企业在很多方面都没有规范的标准，各家公司的数据采集方式和分类标准各不相同，这些使得小微企业的数据质量难以保证。
（二）多项指标影响，难以确定权重
小微企业信用评估需要综合考虑多种因素，如财务状况、经营状况、市场环境
等多方面的信息，这些指标之间相互影响，彼此独立程度难以确定，指标权重也需要依据各小微企业的特点而定制化制定。
（三）缺失评估标准和共享数据
由于小微企业的数据来源分散，缺乏系统性，银行之间缺乏统一的贷款评估标准，难以对贷款对象进行综合评估。
同时，各家银行也缺乏有效的数据共享渠道，限制了共同制定统一评估标准的可能，这是当前小微企业贷款信用评估的主要问题之一。
三、小微企业贷款信用评估模型建立路径
（一）数据建设
小微企业的信用评估需要广泛收集、整合和分析各种信息，如财务数据、企业
经营数据、经营场地、资产情况、生产设备状况等各方面数据信息。
通过构建大数据平台，自主收集和掌握小微企业的重要数据，建立客户档案系统，创新数据挖掘技术，引入人工智能和云计算等技术，将各项数据整合成完整可靠的数据支撑体系。
（二）评估指标设计
评估指标是小微企业信用评估的一个重要环节。
针对小微企业的特点，银行应
当制定出一套严格的评估指标体系，每个指标应当能够科学、可靠地反映小微企业的财务状况、经营状况和市场环境等。
同时，各银行还应根据不同的企业特点和业务需求，对指标进行权重定义，以
确定评估向导。
（三）建立信用评估模型
基于数据挖掘技术和机器学习技术，建立小微企业贷款信用评估模型，采用多
元分析、KNN，逻辑回归和神经网络等模型进行建模分析。
同时，银行需采用合
理的模型评估方法和技术，如岭回归、拉索回归等，加强对信用模型的稳健性和鲁棒性。
（四）评估模型的应用
针对小微企业的信用评估模型应用，建立“模型+人工”相结合的评估体系，可以最大程度地提高信用评估精度。
同时，还应发扬技术优势，加强人工智能技术在评估领域的研究和应用，实现智能推荐和风险管理等领域的自动化。
四、结论
小微企业的发展是国民经济发展的重要保障，而小微企业的贷款信用评估模型是小微企业获得融资的前提。
本文主要介绍了小微企业贷款信用评估模型的现状、特点和建立路径，并对未来发展提出建议，希望对小微企业信用评估的研究和实践有所帮助。