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    基于熵值法的中小微企業(yè)信貸決策研究

    2021-08-16 09:54:22張鳴宇許瑞君田雨欣楊心睿康相龍
    中國商論 2021年13期
    關鍵詞:熵值法

    張鳴宇 許瑞君 田雨欣 楊心睿 康相龍

    摘 要:本文主要針對企業(yè)交易票據(jù)信息與企業(yè)信譽進行了相關研究,利用熵值法根據(jù)企業(yè)的實力和信譽建立企業(yè)信貸風險評價體系,做了熵值法的Topsis綜合評價模型,使企業(yè)信貸風險水平得以量化,得出銀行對不同信譽等級企業(yè)的信貸策略。首先研究有信貸記錄企業(yè)的信貸策略,通過對企業(yè)實力和信譽的分析,選擇衡量企業(yè)信貸風險的企業(yè)凈收入水平、下游企業(yè)實力、納稅能力、交易誠信度和發(fā)票有效度等9項指標,建立基于熵值法的Topsis綜合評價模型,得到各個企業(yè)的信貸逆風險指標值。其次根據(jù)企業(yè)的信貸風險水平對銀行是否放貸和期限進行決策。最后根據(jù)企業(yè)的信譽等級和貸款年利率與客戶流失率對應關系,將銀行每年可持續(xù)收入Q的最大值作為目標函數(shù),建立銀行每年可持續(xù)收入最大化模型,利用 matlab 求解給出銀行具體的貸款額度和利率的決策。

    關鍵詞:熵值法;Topsis;信貸策略;matlab

    本文索引:張鳴宇,許瑞君,田雨欣,等.<變量 2>[J].中國商論,2021(13):-137.

    中圖分類號:F832 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2021)07(a)--03

    在中小微企業(yè)進行貸款時,銀行考慮到企業(yè)的規(guī)模小、缺乏能夠抵押的資產,往往會根據(jù)企業(yè)的票據(jù)信息來衡量企業(yè)的貸款能力。銀行依據(jù)進項和銷項發(fā)票中的金額、稅額等信息,對企業(yè)的實力和信譽進行評估。根據(jù)企業(yè)的實力和信譽建立企業(yè)信貸風險的評價體系;建立基于熵值法的 Topsis 綜合評價模型,使企業(yè)信貸風險水平得以量化,建立銀行每年可持續(xù)收入最值模型,得出銀行對不同信譽等級企業(yè)的信貸策略。一般情況下,銀行會更愿意向實力強、信譽好的企業(yè)進行放貸,并且給予其一定的利率優(yōu)惠。根據(jù)量化分析后的信貸風險等多方面的數(shù)據(jù),銀行會針對不同等級的中小微企業(yè)確定是否放貸、放貸期限、貸款額度和利率等信貸策略。

    1 問題分析

    首先給出企業(yè)的信貸風險水平和銀行對其的信貸策略。根據(jù)企業(yè)的交易票據(jù)信息,考慮從企業(yè)實力和信譽兩個角度衡量企業(yè)的信貸風險水平。文章選取了企業(yè)凈收入水平、上游企業(yè)穩(wěn)定度、下游企業(yè)實力、交易誠信度等 9個指標。利用熵值法求解出各個指標的權值,接著用Topsis綜合評價法量化各個企業(yè)的信貸逆風險指數(shù)。從信貸逆風險指數(shù)給出銀行是否放貸和放貸期限的決策,利用信譽等級和信貸逆風險指數(shù),定義銀行每年可持續(xù)收入Q,將其最大值作為優(yōu)化的目標函數(shù),給出貸款額度和利率決策。

    2 模型的建立與求解

    從企業(yè)實力和信譽兩方面選取衡量企業(yè)信貸風險的指標,利用熵權法計算各指標間的權重,結合Topsis綜合評價法給出各企業(yè)的信貸逆風險指數(shù),并利用該數(shù)據(jù)給出銀行是否放貸及放貸期限的決策;利用企業(yè)信譽等級和銀行貸款年利率與客戶流失率的關系, 定義銀行每年可持續(xù)收入Q,將其最大值作為優(yōu)化的目標函數(shù),給出企業(yè)貸款額度和利率的決策。由于銀行是根據(jù)中小微企業(yè)的實力、信譽對其信貸風險做出的評估,故在建立信貸風險指標體系時,需要從企業(yè)實力、信譽分別分析,提取出能夠反映各自水平的指標。由于中小微企業(yè)規(guī)模相對較小,缺少抵押資產,銀行在放貸時會特別注意企業(yè)的實力。銀行更傾向于對實力強、供求關系穩(wěn)定的企業(yè)提供貸款。衡量企業(yè)的實力,需要結合企業(yè)的交易票據(jù)信息從多方面分析。通過對企業(yè)的交易票據(jù)信息的分析,結合企業(yè)代號、發(fā)票號碼、開票日期、購方銷方單位代號、金額、稅額、發(fā)票狀態(tài)7類已知數(shù)據(jù),選定衡量企業(yè)實力的指標如下:設共有i個企業(yè),9個指標。交易共有dac次有效銷項次數(shù), d-次負數(shù)發(fā)票次數(shù), da次總發(fā)票次數(shù), CSac次有效銷項稅收次數(shù),第C個月的有效進賬賬戶個數(shù)為Chac。企業(yè)凈收入水平指標,即該企業(yè)平均每個月的凈收入值(有效銷項發(fā)票金額與有效進項發(fā)票金額之差)??紤]到不同企業(yè)的凈收入總額量級差異明顯,需要對凈收入值取對數(shù)處理,降低數(shù)據(jù)差異性。其值越大,反映該企業(yè)的凈收入越大, 該企業(yè)的實力更強。

    企業(yè)收入穩(wěn)定指標,即該企業(yè)在整個時間段內收入值(有效銷項發(fā)票金額)的變異程度。其值越小,反映該企業(yè)的收入值變異程度越小,收入越穩(wěn)定,該企業(yè)的實力更強。

    銀行在放貸時,在考慮某一企業(yè)的實力情況的同時,還會考慮該企業(yè)的信譽水平。若某企業(yè)的實力很強,但是該企業(yè)的信譽極低,銀行也可能會拒絕對該企業(yè)放貸, 衡量企業(yè)的信譽水平,往往需要根據(jù)一些指標對該企業(yè)過去的一些交易票據(jù)進行分析。通過對企業(yè)的交易票據(jù)信息的分析,結合企業(yè)代號、發(fā)票號碼、開票日期、購方銷方單位代號、金額、稅額、發(fā)票狀態(tài)、是否違約8類已知數(shù)據(jù),選定衡量企業(yè)信譽的指標如下:交易誠信度指標,即該企業(yè)在有效進項發(fā)票中,負數(shù)發(fā)票的個數(shù)與總發(fā)票個數(shù)的比值。其值越小,反映該企業(yè)因故發(fā)生退貨并退款的情況越少,該企業(yè)在交易中的誠信度更高,該企業(yè)的信譽更好。研究有信貸記錄企業(yè)的信貸策略,通過對企業(yè)實力和信譽的分析, 選擇衡量企業(yè)信貸風險的企業(yè)凈收入水平、下游企業(yè)實力、納稅能力、交易誠信度和發(fā)票有效度等9項指標,建立基于熵值法的Topsis綜合評價模型,得到各個企業(yè)的信貸逆風險指標值;根據(jù)企業(yè)的信貸風險水平對銀行是否放貸和期限進行決策。另外, 根據(jù)企業(yè)的信譽等級和貸款年利率與客戶流失率對應關系,銀行每年可持續(xù)收入發(fā)票有效度指標,即該企業(yè)的有效發(fā)票個數(shù)與總發(fā)票個數(shù)的比值。其值越大, 反映該企業(yè)的作廢發(fā)票越少,該企業(yè)取消交易使發(fā)票作廢的情況越少,該企業(yè)在交易中的可信度更高,該企業(yè)的信譽更好。違約度指標,即該企業(yè)在向銀行借貸后是否有違約的情況發(fā)生。其值越小,反映該企業(yè)發(fā)生違約的情況越少,該企業(yè)的信譽更好。交易穩(wěn)定度指標,即該企業(yè)每個月總交易次數(shù)的變異程度。其值越小,反映該企業(yè)每個月的交易次數(shù)越穩(wěn)定,資金去留情況越簡單,該企業(yè)的信譽更好。

    在量化出各企業(yè)的信貸風險后,需要根據(jù)信貸風險等因素確定出各信譽等級企業(yè)是否放貸及貸款額度、利率和期限等信貸策略。銀行首先需要考慮是否對該客戶進行放貸,其次需要判斷貸款期限,最后需要依據(jù)利率、客戶流失率、貸款金額、信貸風險給出同一信譽等級企業(yè)的貸款策略。是否放貸,一般情況下,根據(jù)求解出的逆信貸風險值,設定某個是否放貸的最低閾值,只有高于該閾值的企業(yè)才可獲得銀行的貸款。該閾值的設定方法如下:記第i個企業(yè)求解得到的逆信貸風險值為少。對gt由大到小進行排序,對于信譽等級為D的企業(yè)的逆信貸風險值,取前Q%對應的信貸風險值作為是否放貸的閾值。即

    若9i < 9y,則不對i企業(yè)放貸;若gi > gy,則對i企業(yè)放貸。確定貸款期限銀行貸款期限通常分為短期借款、中期借款、長期借款,對應的具體貸款時間如表1所示。

    根據(jù)求解出的各企業(yè)信貸風險數(shù)據(jù)的最大值和最小值,在最小值到最大值的區(qū)間上, 采用線性插值的思想,利用3分位點將逆信貸風險水平化為三個區(qū)間,與企業(yè)信貸風險和貸款期限對應,如表2所示。

    首先分析123家企業(yè)的企業(yè)信息、進項發(fā)票信息、銷項發(fā)票信息,量化各企業(yè)的信貸風險,給出在銀行的年度信貸總額固定時的分類標準下對此類企業(yè)具體的信貸策略,其次給出了共302家企業(yè)的信息數(shù)據(jù),對其進行量化分析,需要對302家無信貸記錄的企業(yè)的信貸風險進行量化分析,并給出信貸策略,除了沒有信貸記錄,同時也沒有信譽等級,因為信貸記錄的缺失,不能再使用違約度指標,只要求解出這些企業(yè)的信譽等級,便可以使用同樣的模型。其次將各企業(yè)的交易誠信度、發(fā)票有效度、交易穩(wěn)定度作為輸入數(shù)據(jù),將信譽等級作為網(wǎng)絡的輸出數(shù)據(jù)進行訓練。待網(wǎng)絡訓練好后輸入 各企業(yè)的三個指標值,得到信譽等級。利用熵值法的 Topsis 信貸風險量化模型和基于信貸風險等級的信貸策略模型,給出銀行對不同企業(yè)的信貸策略。 給出在銀行的年度信貸總額為一億元時對該所有企業(yè)的信貸策略,考慮各企業(yè)的信貸風險和可能的突發(fā)因素對各企業(yè)的影響,給出在銀行的年度信貸總額為一億元時對該所有企業(yè)的信貸策略。

    3 結語

    本文針對銀行的信貸策略問題的研究,同樣用于一些缺少指標的優(yōu)化問題的處理,在解決此類問題時,只需要根據(jù)實際情況調整自身參數(shù)含義,應用模型來解決。優(yōu)化貸款期限,本文為了量化銀行每年的可持續(xù)收入,將各企業(yè)的貸款期限固定,但實際情況下銀行會對期限作出決策,因此可以加入風險、客戶流失率的目標函數(shù),與銀行每年的可持續(xù)收入一起組合成為多目標優(yōu)化問題,以使模型更貼合實際。量化信貸風險水平與信譽等級的關系,本模型研究的主要目的是為銀行得出信貸策略,當年利率固定時,不同信譽等級下的客戶流失率取值不同。每次求解目標函數(shù)時,都需要事先求解到各企業(yè)的信譽等級。如果能量化信貸風險水平與信譽等級的關系,就能減少繁瑣的工作。

    參考文獻

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    Research on Credit Decision of Small, Medium and Micro Enterprises Based on Entropy Method

    School of Economics and Management, Chongqing Jiaotong University? ?ZHANG Mingyu

    Hehai College, Chongqing Jiaotong University? ?XU Ruijun? TIAN Yuxin? YANG Xinrui

    School of Mechatronics and Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University? KANG Xianglong

    Abstract: This paper mainly conducts related research on corporate transaction bill information and corporate reputation, uses entropy method to establish a corporate credit risk evaluation system based on the strength and reputation of the enterprise, and builds a Topsis comprehensive evaluation model based on entropy method to quantify the level of corporate credit risk . The research draws out the bank's credit strategy for companies with different credit ratings. First, this article studies the credit strategies of companies with credit records. Through the analysis of corporate strength and reputation, nine indicators including corporate net income level, downstream corporate strength, taxation capacity, transaction integrity, and invoice validity to measure corporate credit risk are selected to establish a Topsis comprehensive evaluation model based on entropy method In order to obtain the credit reverse risk index value of each enterprise. Secondly, according to the credit risk level of the enterprise, the bank decides whether to lend or not and the lending period. Finally, according to the credit rating of the enterprise and the corresponding relationship between the annual loan interest rate and the customer churn rate, the maximum value of the bank's annual sustainable income Q is taken as the objective function, and the annual sustainable income maximization model of the bank is established, which is solved by MATLAB, and the bank's specific loan amount and interest rate decisions are given.

    Keywords: entropy method; Topsis; credit strategy; MATLAB

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