基于信貸風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行信貸策略的研究

董小紅，徐琳霄，汪文生

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

1 介紹

在宏觀經(jīng)濟(jì)的調(diào)控下，近年來我國中小微企業(yè)的數(shù)量迅速增長，他們?cè)趪窠?jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展過程中發(fā)揮著不可替代的作用。同時(shí)國家也出臺(tái)了大量政策來解決中小微企業(yè)的融資問題。但是由于資金供不應(yīng)求，銀行面對(duì)如此大的貸款壓力，就不得不在諸多前來貸款的中小微企業(yè)中慎重選擇。由于各中小微企業(yè)經(jīng)營能力、規(guī)模大小、償債能力、信譽(yù)度方面都各有不同，如果貸款的銀行對(duì)需要貸款的中小微企業(yè)不夠了解，就容易導(dǎo)致不良貸款的產(chǎn)生。如何減少貸款風(fēng)險(xiǎn)并設(shè)立合適的放貸策略是銀行等金融機(jī)構(gòu)亟待解決的問題。

本文根據(jù)搜集到的2019年上百家中小微企業(yè)的信貸相關(guān)數(shù)據(jù)，定量分析中小企業(yè)的聲譽(yù)和實(shí)力，并根據(jù)信貸風(fēng)險(xiǎn)和其他因素確定是否提供貸款，決定信貸額度，利率和到期策略。

2 文獻(xiàn)綜述

房斌在 《P銀行中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)》中通過功效系數(shù)法和層次分析法對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行改進(jìn)，并嘗試性提出了配套措施以期能對(duì)P銀行產(chǎn)生積極影響，改變現(xiàn)有的銀行針對(duì)中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)管控和貸款策略。王璐在《T商行中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理研究》中基于風(fēng)險(xiǎn)管理理論，單獨(dú)研究商行對(duì)中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀，也是利用模糊層次分析法建立信用評(píng)級(jí)體系，并驗(yàn)證其可行性。

本文試圖在建立合適的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和信譽(yù)等級(jí)后，將模糊層次分析法和功效系數(shù)法結(jié)合，構(gòu)建合理信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，優(yōu)化信貸策略。

3 模型分析

3.1 假設(shè)

3.1.1 中小微企業(yè)的進(jìn)項(xiàng)和銷項(xiàng)各金額數(shù)據(jù)均正常且合理；

3.1.2 進(jìn)項(xiàng)稅和銷項(xiàng)稅均符合抵扣規(guī)則；

3.1.3 總資產(chǎn)為銷項(xiàng)金額總和；

3.1.4 凈利潤只考慮銷項(xiàng)價(jià)稅與進(jìn)項(xiàng)價(jià)稅之差；

3.1.5 流動(dòng)資產(chǎn)與銷售收入相等，為銷項(xiàng)金額總和與進(jìn)項(xiàng)金額總和之差；

3.1.6 銀行對(duì)公司的貸款額度為1000萬元，年收益率為4%至15%。

3.2 符號(hào)說明

我們定量分析了123家公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，并顯示了當(dāng)固定年度總信用量時(shí)，銀行的信用策略應(yīng)該如何變化。 為了量化企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，本文提出將層次分析法和功能系數(shù)法相結(jié)合，建立中小企業(yè)和微型企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型。

表1 符號(hào)說明

首先通過使用層次分析法，將難以量化的定性指標(biāo)和定量指標(biāo)融合在一起，并參考相關(guān)專家分析和文獻(xiàn)對(duì)指標(biāo)之間進(jìn)行兩兩對(duì)比，確定出各項(xiàng)指標(biāo)的重要性水平。其次通過功效系數(shù)法的應(yīng)用將各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行類別的劃分，計(jì)算出各公司各指標(biāo)的得分，結(jié)合層次分析法得到的指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)模型，計(jì)算出綜合得分，從而實(shí)現(xiàn)信貸風(fēng)險(xiǎn)的量化。ABC三類企業(yè)的綜合得分將作為最終決策模型的企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)得分，而中小微企業(yè)在發(fā)展中并不具備大企業(yè)的自律管理與合規(guī)制度，在相關(guān)財(cái)務(wù)報(bào)表的處理上也缺少第三方核算部門的監(jiān)督。因此對(duì)于來源模糊、有限的企業(yè)數(shù)據(jù)，銀行往往只賦予少量的權(quán)重值后才將其納入決策環(huán)節(jié)。附件三中給出了三類企業(yè)在不同貸款利率下相應(yīng)的客戶流失率，而銀行的期望是在合適的利率下，降低客戶流失率并提高貸款收益，因此可以將賦予權(quán)重后的企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)得分與銀行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系結(jié)合，通過非線性規(guī)劃模型，得出銀行對(duì)三類企業(yè)的信貸決策方案以及的分配比例。

3.3 指標(biāo)的選擇

3.3.1 指標(biāo)選取原則

指標(biāo)選取時(shí)重視信譽(yù)指標(biāo)，適當(dāng)削減財(cái)務(wù)指標(biāo)的比重。由于搜集到的財(cái)務(wù)方面的相關(guān)指標(biāo)種類有限，我們能夠構(gòu)造的財(cái)務(wù)指標(biāo)也就相對(duì)有限，且存在概念替代現(xiàn)象，財(cái)務(wù)指標(biāo)的真實(shí)性較低，因此在構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型時(shí)可以適當(dāng)減少對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的考核比重。

3.3.2.財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)123家中小微企業(yè)的進(jìn)項(xiàng)銷項(xiàng)發(fā)票的定量數(shù)據(jù)，通過概念等價(jià)替代的方式構(gòu)造出的企業(yè)與財(cái)務(wù)相關(guān)的指標(biāo)，其中資產(chǎn)負(fù)債率這一比率越低表明企業(yè)的償債能力越強(qiáng)，但是資產(chǎn)負(fù)債率若為負(fù)可能說明企業(yè)資金面充裕，償債壓力較小，但同時(shí)可能經(jīng)營上有所停滯?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和銷售凈利率均為數(shù)值越大，表明企業(yè)實(shí)力越強(qiáng)。如表2。

表2 中小微企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)各企業(yè)的發(fā)票狀態(tài)，包括有效和作廢兩種狀態(tài)，通過計(jì)算發(fā)票的作廢率可以得到一個(gè)衡量企業(yè)信譽(yù)的指標(biāo)，發(fā)票作廢率越小則說明該企業(yè)越嚴(yán)謹(jǐn)，經(jīng)營方面越有信譽(yù)。此外，進(jìn)銷商品的負(fù)值表示買方將因故退貨或退款。故銷項(xiàng)的負(fù)數(shù)發(fā)票可能表示由于公司產(chǎn)品存在問題，買方已退還了該產(chǎn)品。因此退款退貨率越高該企業(yè)的信譽(yù)越差。據(jù)此構(gòu)建中小微企業(yè)信譽(yù)評(píng)價(jià)指標(biāo)。如表3

表3 中小微企業(yè)信譽(yù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

3.4 模型的建立

將信貸風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)模型分為三個(gè)層次，第一層為目標(biāo)層M，即目標(biāo)企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)；第二層為準(zhǔn)則層C，包括財(cái)務(wù)指標(biāo)C1、信譽(yù)指標(biāo)C2兩個(gè)指標(biāo)；第三層為方案層P，即我們選取的五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率P1、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率P2、銷售凈利率P3、發(fā)票作廢率P4、銷售的退款退貨率P5。如圖一。

圖1 層次分析圖示

3.4.1 模型一的求解

3.4.1.1 構(gòu)造判斷矩陣S1

根據(jù)構(gòu)建的中小微企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)，參考相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較評(píng)分，得到一級(jí)指標(biāo)即準(zhǔn)則層指標(biāo)判斷矩陣S1：

表4 一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣

利用MATLAB求解判斷矩陣S1的最大特征根λMAX1=2，接著繼續(xù)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

表5 一級(jí)指標(biāo)權(quán)重

3.4.1.2 構(gòu)造二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)判斷矩陣S2

根據(jù)構(gòu)建的中小微企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)，參考相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)各二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較評(píng)分，得到判斷矩陣S2：

表6 二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)判斷矩陣

利用MATLAB求解判斷矩陣S2的最大特征根λMAX2=3.0330。為證明判別矩陣S2具有一致性，利用MATLAB進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：

CR<0.1，所以該判斷矩陣S2的一致性可以接受。

利用MATLAB軟件計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

表7 二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)權(quán)重

3.4.1.3 構(gòu)造二級(jí)信譽(yù)指標(biāo)判斷矩陣S3

根據(jù)構(gòu)建的中小微企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)，參考相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)各二級(jí)信譽(yù)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較評(píng)分，得到判斷矩陣S3：

表8 二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)判斷矩陣

利用MATLAB求解判斷矩陣S3的最大特征根λMAX3=2，計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

表9 二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)權(quán)重

最終得到評(píng)價(jià)指標(biāo)得權(quán)重匯總表如表10所示：

表10 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重匯總

3.4.2 信貸風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)模型

3.4.2.1 模型的準(zhǔn)備

本文對(duì)各指標(biāo)的得分用功效系數(shù)法進(jìn)行評(píng)定，對(duì)于不同指標(biāo)來說，有些指標(biāo)數(shù)值越大越好，有些指標(biāo)數(shù)值越小越好，有些指標(biāo)則是在某一范圍內(nèi)越好。功效系數(shù)法將不同指標(biāo)按照其結(jié)果特性的不同進(jìn)行類別劃分，進(jìn)而更好的進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)的綜合性得分計(jì)算，對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化。

結(jié)合指標(biāo)的概念和特性，對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行如下劃分：

(1)極大型指標(biāo)功效系數(shù)

這類指標(biāo)的數(shù)值結(jié)果越大越好，越大表明信貸風(fēng)險(xiǎn)越低?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、銷售凈利率屬于該類指標(biāo)的范疇。例如，資產(chǎn)投資規(guī)模與銷售水平之間配比情況是用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率來衡量的，定義為企業(yè)一定時(shí)期的銷售收入凈額與平均資產(chǎn)總額之比，比值越大，則說明銷售凈收入所占比例越大，企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)就越低。

表11 極大型指標(biāo)功效系數(shù)

（2）極小型指標(biāo)功效系數(shù)

這類指標(biāo)的數(shù)值結(jié)果越小越好，越小表明信貸風(fēng)險(xiǎn)越低。屬于該類指標(biāo)的有發(fā)票作廢率、銷售的退款退貨率。發(fā)票作廢率越小則說明該企業(yè)越嚴(yán)謹(jǐn)，經(jīng)營方面越有信譽(yù)。另外進(jìn)銷項(xiàng)的負(fù)值表示之后購方因故發(fā)生退貨并退款，因此銷項(xiàng)中的負(fù)數(shù)發(fā)票可能表示購方因?yàn)樵撈髽I(yè)產(chǎn)品的問題進(jìn)行退款退貨，因此退款退貨率越高該企業(yè)的信譽(yù)越差。

表12 極小型指標(biāo)功效系數(shù)

(3)區(qū)間型指標(biāo)功效系數(shù)

有些指標(biāo)需要在某一范圍內(nèi)才能達(dá)到最佳，太大不好，太小也不好。例如資產(chǎn)負(fù)債率大于0時(shí)越小越優(yōu)，因?yàn)橘Y產(chǎn)負(fù)債率越小表明該企業(yè)的償債能力越強(qiáng)，但是資產(chǎn)負(fù)債率若為負(fù)可能說明企業(yè)資金面充裕，償債壓力較小，但同時(shí)可能經(jīng)營上有所停滯。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和銷售凈利率均為數(shù)值越大，表明企業(yè)實(shí)力越強(qiáng)。

表13 區(qū)間型指標(biāo)功效系數(shù)

3.4.2.2 模型的建立

根據(jù)上述層次分析法得到的各指標(biāo)權(quán)重，以及功效系數(shù)法計(jì)算得到的各指標(biāo)得分，構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型：

Qi(i=1,2,3,4,5):表示經(jīng)功效系數(shù)法計(jì)算出的5的指標(biāo)得分；

wi(i=1,2,3,4,5):表示二級(jí)指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重；

αj(j=1,2):表示一級(jí)指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重；

W：企業(yè)信貸綜合評(píng)價(jià)綜合得分。

因此最后企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)模型為：

3.4.2.3 模型的求解

首先剔除信譽(yù)評(píng)級(jí)為D的企業(yè)，一方面因?yàn)樾抛u(yù)等級(jí)為D，不予發(fā)放貸款，另一方面因?yàn)樾抛u(yù)等級(jí)為D的企業(yè)數(shù)據(jù)不完善，予以剔除。另，在計(jì)算相關(guān)指標(biāo)時(shí)某些指標(biāo)的由于提供數(shù)據(jù)的不完整和殘缺，產(chǎn)生了數(shù)據(jù)過大的異常值，都予以剔除。

在確定功效系數(shù)中的滿意值與不允許值時(shí)，我們分別計(jì)算出A、B、C三個(gè)等級(jí)的企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)的平均值，根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，確定其滿意值與不允許值。如下表:

表14 滿意值與不允許值

根據(jù)上述數(shù)據(jù)以及模型，代入數(shù)據(jù)計(jì)算篩選出的所有信譽(yù)評(píng)級(jí)為A、B、C企業(yè)的綜合評(píng)級(jí)得分，作為企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的量化得分，其中得分越高，企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)越低。

3.4.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型

對(duì)于得出的三類企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)綜合得分，依據(jù)各類商業(yè)銀行對(duì)于中小微企業(yè)的信貸政策，分析后統(tǒng)一對(duì)企業(yè)的綜合得分賦予30%的權(quán)重。同時(shí)，對(duì)于決定放貸的企業(yè)，銀行的貸款額度在10—100萬元，利率在4%—15%，根據(jù)銀行間市場的經(jīng)驗(yàn)可歸納出：A等級(jí)企業(yè)額度為70—100萬元，利率在4%—8%范圍；B等級(jí)企業(yè)額度為40—70萬元，利率在8%—12%；C等級(jí)企業(yè)額度為10—40萬元，利率在12%—15%范圍。在3類等級(jí)下，放貸利率與客戶流失率的關(guān)系，通過散點(diǎn)圖即可發(fā)現(xiàn)利率與客戶流失率有強(qiáng)相關(guān)性，利率越高，客戶流失率越大，由于散點(diǎn)圖近似直線，可用直線斜率的均值近似表達(dá)利率與流失率的關(guān)系。

依此條件建立非線性規(guī)劃模型：

放貸決策變量：

引入概念“綜合風(fēng)險(xiǎn)得分”：

Zi為第i家企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)綜合得分，pi為第i家企業(yè)的借貸利率，k為對(duì)應(yīng)信譽(yù)等級(jí)下利率與客戶流失率的平均乘數(shù)。

已知年度貸款總額固定，ai以表示A信譽(yù)等級(jí)中對(duì)第i家企業(yè)的放貸額度，則表示銀行在A類企業(yè)中的貸款總額。

最佳信貸決策應(yīng)為銀行放貸收益最高且承受風(fēng)險(xiǎn)最小的方案，所以問題歸結(jié)為總資金固定，決策變量（0或1）的限制條件下，ai*pi,Si均達(dá)到最大值的情況。

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖表：

圖2 放貸利率與客戶流失率趨勢圖

進(jìn)一步分析可得三類斜率均值數(shù)據(jù)分別為7，6，5.

（1）首先求出三類企業(yè)在固定貸款總額時(shí)各類的資金占比：

“1-piki”為客戶留存率，vi為三類企業(yè)對(duì)應(yīng)綜合得分加權(quán)后的權(quán)重值，

限制條件：

代入Lingo軟件求解得下圖：

表15 三類企業(yè)信貸分配額度

由結(jié)果可得出:100萬元；：70萬元；：40萬元，其對(duì)應(yīng)信貸比為 10：7：4。

（2）對(duì)于各信譽(yù)級(jí)別中得公司進(jìn)行具體分配：

A類中：多目標(biāo)規(guī)劃模型

限制條件：

4 結(jié)論

經(jīng)Lingo運(yùn)算得出，在相應(yīng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分及放貸額度下，銀行對(duì)A類企業(yè)放貸利率為8%可獲利最大，對(duì)B類企業(yè)放貸利率為12%，對(duì)C類企業(yè)可放貸利率為15%。根據(jù)此方法和結(jié)果，可以為銀行向中小微企業(yè)的放貸提供策略建議，對(duì)符合要求的中小微企業(yè)提供合適的放貸標(biāo)準(zhǔn)。