基于二阶模糊评判法的助学贷款风险评估

钟之华

摘要：本文针对高校助学贷款的风险问题，提出了由信用风险指标、政策风险指标、管理风险指标、环境风险指标构成的高校助学贷款综合评价指标体系，并细分各指标的子因素。在此基础上，本文建立了基于二阶模糊评判法的助学贷款风险评估模型，运用改进的层次分析法和熵权法分别得到各项指标的主观权重和客观权重，结合乘法集成原理得到最终的综合权重系数，提高了评估模型的可信性和精确性。最后，本文提出了规避高校助学贷款风险的对策。

关键词：模糊评判；风险评估；层次分析法；熵权法；助学贷款

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）44-0067-02

一、引言

国家助学贷款是当前解决高校家庭经济困难学生学费生活费等问题的重要途径[1-5]。随着高校助学贷款规模的不断扩大，助学贷款违约现象便凸显出来。助学贷款的数目很多，单笔金额较少，学生毕业后流动频繁，银行、学校对其进行追踪并回收贷款的成本相对较高、风险大、实施起来有一定的难度。总体而言，由于我国诚信体系的缺失、高校助学贷款制度自身存在缺陷等原因，高校助学贷款出现了高违约率现象，结合我国高校的实际情况，以定性和定量相结合的方法对高校助学贷款风险进行评估，并提出规避高校助学贷款风险的相关对策，具有十分重要的现实意义。

本文结合当前我国高校的发展情况，通过分析调查、专家咨询等方式，本着客观科学、完整规范和简洁实用的基本原则，建立了一套包括信用风险指标、政策风险指标、管理风险指标、环境风险指标构成的高校助学贷款综合评价指标体系。助学贷款风险产生的机理和原因非常复杂，加之实际因素的复杂性，风险评估结果和影响因素之间表现出一种非常复杂的关系，这种关系很难用精确的数学模型来表示。在此基础上，建立了基于二阶模糊综合评判法的高校助学贷款风险评估模型。由于评估过程隐含了专家和评价人员的经验意见，且有效地避免了评价目标权重和确定风险时的人为偏好，实现了对高校助学贷款客观、科学的综合评价。

二、高校助学贷款风险评估指标体系

选取16项高校助学贷款风险评估指标进行研究，包括信用风险指标：学生信用度c■、学生还款能力c■、学校信用度c■、学校开展诚信教育程度c■；政策风险指标：贷款担保c■、还款政策c■、风险补偿政策c■、还款约束政策c■；管理风险指标：贷款银行管理方式c■、学校管理方式c■、学生毕业后管理方式c■、政府部门管理方式c■；环境风险指标：经济环境c■、社会环境

c■、政治环境c■、高校环境c■。高校助学贷款风险评估的评定结果分为优秀d■、良好d■、一般d■、差d■四个等级。各指标的等级界限值如表1所示。

将m项评估指标记为I={I■，I■，…，I■}，h个评估等级记为Q={Q■，Q■，…，Q■}。假设有b个待评样本，记为S={S■，S■，…，S■}，样本S■分项指标I■对应的评价值记为v■。为统一各指标值的变化范围，消除量纲影响便于分析，必须对各等级标准及样本的评价值进行标准化处理。

三、建立综合评估模型

（一）评估指标权重的确定

综合评价指标体系中各评价指标的权重系数对最终的评估结果有较大的影响，本文运用无需一致性检验的改进的层次分析法[6]确定各指标的主观权重W，能够较好地引入专家经验和评估者的个人偏好信息；采用熵权法确定各指标的客观权重V，可以客观、充分地反映实际数据之间的固有信息。

根据熵的定义，第j个指标的熵值为：

H■=-■■x■lnx■ （1）

式中：x■=s■ ■s■，i=1～b，j=1～m，特别地，令x■=0时，x■lnx■=0。但是当x■=1时，x■lnx■也等于零，不符合熵的定义。因此需对上式进行修正，令

H■■=1-H■=1+■■x■lnx■？摇 （2）

最后得出第j个指标的客观权重为：

v■=H■■■H■■？摇？摇 （3）

式中：0≤v■≤1，■v■=1。

结合改进的层次分析法和熵权法得出各项指标的综合权重Z为：

z■=w■■v■■w■■v■ （4）

式中：w■、v■、z■分别表示指标j的主观权重、客观权重、综合权重。

（二）二阶模糊评判法

本文考虑的评价指标较多，采用一级模糊评判法时部分指标的权重值较小，会淹没这些指标的作用，影响最终的评估结果，因此本文采用二级模糊评判法。对每个子指标建立单因素评判，得到一级模糊矩阵，结合综合权重信息得到第一级因素的评估结果；将第一级因素评估结果作为评估因素，构成二级模糊矩阵，得到最终的综合评估结果[5]。

四、应用实例

本文以某高校3位进行了助学贷款的学生数据为例进行分析，数据如表2所示。

利用改进的层次分析法得到各项指标的主观权重，基于各项实际数据，运用熵权法得到客观权重，通过乘法集成原理得出最终的综合权重，限于篇幅，给出信用风险指标的权重信息，结果见表3。

运用二级模糊评判法求得最终的评判结果，结果如表4所示。

结合表4的结果，根据最大隶属度原则，贷款学生1～3的风险评估结果分别属于一般、差、优秀。加强高校学生信用制度建设，建立健全信用保障体系是当前高校、社会、银行必须高度重视的一个课题。为使诚信的作用落到实处，有效规避助学贷款的风险，提出以下措施。

1.建立学生管理数据库，并且对数据库进行动态管理，全方位地建设和维护好现代化的通讯联络体系，通过各种渠道及时通知没有按期还款的学生。

2.与学生家长、用人单位以及学生本人保持联系，指导学生正确还款。

五、结论

本文综合改进的层次分析法和熵权法确定各项指标的权重值，既体现了决策者的主观意志又避免了随意性，较好地克服了传统单一赋权法的缺点，使得评估结果更科学、合理。影响高校助学贷款风险的因素多而复杂，具有模糊性的特点，本文运用二阶模糊综合评判法得到最终的评判结果，为合理解决高校助学贷款风险评估提供了有效途径。

致谢：文章作者感谢广西大学科研基金项目（XGS120021）的资助。

参考文献：

[1]杜安国，高海燕，徐征.当前助学贷款违约率偏高现象分析[J].南方金融，2007，（6）：44-45.

[2]陈媛，龚曦.国家助学贷款风险防范对策研究[J].山西财经大学学报，2010，32（2）：81.

[3]李鹏雁，谢晓晨.基于层次分析方法的助学贷款风险评价[J].哈尔滨工业大学学报，2009，41（12）：301-304.

[4]孙居文，曹颖，王训，等.用二级模糊评判模型评价环境质量状况[J].中国环境监测，2000，16（2）：58-60.

[5]岳意定，王小兵.助学贷款风险的社会化承担机制[J].系统工程，2011，29（5）：80-84.

[6]李娜娜，何正友.主客观权重相结合的电能质量综合评估[J].电网技术，2009，33（6）：55-61.endprint

摘要：本文针对高校助学贷款的风险问题，提出了由信用风险指标、政策风险指标、管理风险指标、环境风险指标构成的高校助学贷款综合评价指标体系，并细分各指标的子因素。在此基础上，本文建立了基于二阶模糊评判法的助学贷款风险评估模型，运用改进的层次分析法和熵权法分别得到各项指标的主观权重和客观权重，结合乘法集成原理得到最终的综合权重系数，提高了评估模型的可信性和精确性。最后，本文提出了规避高校助学贷款风险的对策。

关键词：模糊评判；风险评估；层次分析法；熵权法；助学贷款

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）44-0067-02

一、引言

国家助学贷款是当前解决高校家庭经济困难学生学费生活费等问题的重要途径[1-5]。随着高校助学贷款规模的不断扩大，助学贷款违约现象便凸显出来。助学贷款的数目很多，单笔金额较少，学生毕业后流动频繁，银行、学校对其进行追踪并回收贷款的成本相对较高、风险大、实施起来有一定的难度。总体而言，由于我国诚信体系的缺失、高校助学贷款制度自身存在缺陷等原因，高校助学贷款出现了高违约率现象，结合我国高校的实际情况，以定性和定量相结合的方法对高校助学贷款风险进行评估，并提出规避高校助学贷款风险的相关对策，具有十分重要的现实意义。

本文结合当前我国高校的发展情况，通过分析调查、专家咨询等方式，本着客观科学、完整规范和简洁实用的基本原则，建立了一套包括信用风险指标、政策风险指标、管理风险指标、环境风险指标构成的高校助学贷款综合评价指标体系。助学贷款风险产生的机理和原因非常复杂，加之实际因素的复杂性，风险评估结果和影响因素之间表现出一种非常复杂的关系，这种关系很难用精确的数学模型来表示。在此基础上，建立了基于二阶模糊综合评判法的高校助学贷款风险评估模型。由于评估过程隐含了专家和评价人员的经验意见，且有效地避免了评价目标权重和确定风险时的人为偏好，实现了对高校助学贷款客观、科学的综合评价。

二、高校助学贷款风险评估指标体系

选取16项高校助学贷款风险评估指标进行研究，包括信用风险指标：学生信用度c■、学生还款能力c■、学校信用度c■、学校开展诚信教育程度c■；政策风险指标：贷款担保c■、还款政策c■、风险补偿政策c■、还款约束政策c■；管理风险指标：贷款银行管理方式c■、学校管理方式c■、学生毕业后管理方式c■、政府部门管理方式c■；环境风险指标：经济环境c■、社会环境

c■、政治环境c■、高校环境c■。高校助学贷款风险评估的评定结果分为优秀d■、良好d■、一般d■、差d■四个等级。各指标的等级界限值如表1所示。

将m项评估指标记为I={I■，I■，…，I■}，h个评估等级记为Q={Q■，Q■，…，Q■}。假设有b个待评样本，记为S={S■，S■，…，S■}，样本S■分项指标I■对应的评价值记为v■。为统一各指标值的变化范围，消除量纲影响便于分析，必须对各等级标准及样本的评价值进行标准化处理。

三、建立综合评估模型

（一）评估指标权重的确定

综合评价指标体系中各评价指标的权重系数对最终的评估结果有较大的影响，本文运用无需一致性检验的改进的层次分析法[6]确定各指标的主观权重W，能够较好地引入专家经验和评估者的个人偏好信息；采用熵权法确定各指标的客观权重V，可以客观、充分地反映实际数据之间的固有信息。

根据熵的定义，第j个指标的熵值为：

H■=-■■x■lnx■ （1）

式中：x■=s■ ■s■，i=1～b，j=1～m，特别地，令x■=0时，x■lnx■=0。但是当x■=1时，x■lnx■也等于零，不符合熵的定义。因此需对上式进行修正，令

H■■=1-H■=1+■■x■lnx■？摇 （2）

最后得出第j个指标的客观权重为：

v■=H■■■H■■？摇？摇 （3）

式中：0≤v■≤1，■v■=1。

结合改进的层次分析法和熵权法得出各项指标的综合权重Z为：

z■=w■■v■■w■■v■ （4）

式中：w■、v■、z■分别表示指标j的主观权重、客观权重、综合权重。

（二）二阶模糊评判法

本文考虑的评价指标较多，采用一级模糊评判法时部分指标的权重值较小，会淹没这些指标的作用，影响最终的评估结果，因此本文采用二级模糊评判法。对每个子指标建立单因素评判，得到一级模糊矩阵，结合综合权重信息得到第一级因素的评估结果；将第一级因素评估结果作为评估因素，构成二级模糊矩阵，得到最终的综合评估结果[5]。

四、应用实例

本文以某高校3位进行了助学贷款的学生数据为例进行分析，数据如表2所示。

利用改进的层次分析法得到各项指标的主观权重，基于各项实际数据，运用熵权法得到客观权重，通过乘法集成原理得出最终的综合权重，限于篇幅，给出信用风险指标的权重信息，结果见表3。

运用二级模糊评判法求得最终的评判结果，结果如表4所示。

结合表4的结果，根据最大隶属度原则，贷款学生1～3的风险评估结果分别属于一般、差、优秀。加强高校学生信用制度建设，建立健全信用保障体系是当前高校、社会、银行必须高度重视的一个课题。为使诚信的作用落到实处，有效规避助学贷款的风险，提出以下措施。

1.建立学生管理数据库，并且对数据库进行动态管理，全方位地建设和维护好现代化的通讯联络体系，通过各种渠道及时通知没有按期还款的学生。

2.与学生家长、用人单位以及学生本人保持联系，指导学生正确还款。

五、结论

本文综合改进的层次分析法和熵权法确定各项指标的权重值，既体现了决策者的主观意志又避免了随意性，较好地克服了传统单一赋权法的缺点，使得评估结果更科学、合理。影响高校助学贷款风险的因素多而复杂，具有模糊性的特点，本文运用二阶模糊综合评判法得到最终的评判结果，为合理解决高校助学贷款风险评估提供了有效途径。

致谢：文章作者感谢广西大学科研基金项目（XGS120021）的资助。

参考文献：

[1]杜安国，高海燕，徐征.当前助学贷款违约率偏高现象分析[J].南方金融，2007，（6）：44-45.

[2]陈媛，龚曦.国家助学贷款风险防范对策研究[J].山西财经大学学报，2010，32（2）：81.

[3]李鹏雁，谢晓晨.基于层次分析方法的助学贷款风险评价[J].哈尔滨工业大学学报，2009，41（12）：301-304.

[4]孙居文，曹颖，王训，等.用二级模糊评判模型评价环境质量状况[J].中国环境监测，2000，16（2）：58-60.

[5]岳意定，王小兵.助学贷款风险的社会化承担机制[J].系统工程，2011，29（5）：80-84.

[6]李娜娜，何正友.主客观权重相结合的电能质量综合评估[J].电网技术，2009，33（6）：55-61.endprint

摘要：本文针对高校助学贷款的风险问题，提出了由信用风险指标、政策风险指标、管理风险指标、环境风险指标构成的高校助学贷款综合评价指标体系，并细分各指标的子因素。在此基础上，本文建立了基于二阶模糊评判法的助学贷款风险评估模型，运用改进的层次分析法和熵权法分别得到各项指标的主观权重和客观权重，结合乘法集成原理得到最终的综合权重系数，提高了评估模型的可信性和精确性。最后，本文提出了规避高校助学贷款风险的对策。

关键词：模糊评判；风险评估；层次分析法；熵权法；助学贷款

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）44-0067-02

一、引言

国家助学贷款是当前解决高校家庭经济困难学生学费生活费等问题的重要途径[1-5]。随着高校助学贷款规模的不断扩大，助学贷款违约现象便凸显出来。助学贷款的数目很多，单笔金额较少，学生毕业后流动频繁，银行、学校对其进行追踪并回收贷款的成本相对较高、风险大、实施起来有一定的难度。总体而言，由于我国诚信体系的缺失、高校助学贷款制度自身存在缺陷等原因，高校助学贷款出现了高违约率现象，结合我国高校的实际情况，以定性和定量相结合的方法对高校助学贷款风险进行评估，并提出规避高校助学贷款风险的相关对策，具有十分重要的现实意义。

本文结合当前我国高校的发展情况，通过分析调查、专家咨询等方式，本着客观科学、完整规范和简洁实用的基本原则，建立了一套包括信用风险指标、政策风险指标、管理风险指标、环境风险指标构成的高校助学贷款综合评价指标体系。助学贷款风险产生的机理和原因非常复杂，加之实际因素的复杂性，风险评估结果和影响因素之间表现出一种非常复杂的关系，这种关系很难用精确的数学模型来表示。在此基础上，建立了基于二阶模糊综合评判法的高校助学贷款风险评估模型。由于评估过程隐含了专家和评价人员的经验意见，且有效地避免了评价目标权重和确定风险时的人为偏好，实现了对高校助学贷款客观、科学的综合评价。

二、高校助学贷款风险评估指标体系

选取16项高校助学贷款风险评估指标进行研究，包括信用风险指标：学生信用度c■、学生还款能力c■、学校信用度c■、学校开展诚信教育程度c■；政策风险指标：贷款担保c■、还款政策c■、风险补偿政策c■、还款约束政策c■；管理风险指标：贷款银行管理方式c■、学校管理方式c■、学生毕业后管理方式c■、政府部门管理方式c■；环境风险指标：经济环境c■、社会环境

c■、政治环境c■、高校环境c■。高校助学贷款风险评估的评定结果分为优秀d■、良好d■、一般d■、差d■四个等级。各指标的等级界限值如表1所示。

将m项评估指标记为I={I■，I■，…，I■}，h个评估等级记为Q={Q■，Q■，…，Q■}。假设有b个待评样本，记为S={S■，S■，…，S■}，样本S■分项指标I■对应的评价值记为v■。为统一各指标值的变化范围，消除量纲影响便于分析，必须对各等级标准及样本的评价值进行标准化处理。

三、建立综合评估模型

（一）评估指标权重的确定

综合评价指标体系中各评价指标的权重系数对最终的评估结果有较大的影响，本文运用无需一致性检验的改进的层次分析法[6]确定各指标的主观权重W，能够较好地引入专家经验和评估者的个人偏好信息；采用熵权法确定各指标的客观权重V，可以客观、充分地反映实际数据之间的固有信息。

根据熵的定义，第j个指标的熵值为：

H■=-■■x■lnx■ （1）

式中：x■=s■ ■s■，i=1～b，j=1～m，特别地，令x■=0时，x■lnx■=0。但是当x■=1时，x■lnx■也等于零，不符合熵的定义。因此需对上式进行修正，令

H■■=1-H■=1+■■x■lnx■？摇 （2）

最后得出第j个指标的客观权重为：

v■=H■■■H■■？摇？摇 （3）

式中：0≤v■≤1，■v■=1。

结合改进的层次分析法和熵权法得出各项指标的综合权重Z为：

z■=w■■v■■w■■v■ （4）

式中：w■、v■、z■分别表示指标j的主观权重、客观权重、综合权重。

（二）二阶模糊评判法

本文考虑的评价指标较多，采用一级模糊评判法时部分指标的权重值较小，会淹没这些指标的作用，影响最终的评估结果，因此本文采用二级模糊评判法。对每个子指标建立单因素评判，得到一级模糊矩阵，结合综合权重信息得到第一级因素的评估结果；将第一级因素评估结果作为评估因素，构成二级模糊矩阵，得到最终的综合评估结果[5]。

四、应用实例

本文以某高校3位进行了助学贷款的学生数据为例进行分析，数据如表2所示。

利用改进的层次分析法得到各项指标的主观权重，基于各项实际数据，运用熵权法得到客观权重，通过乘法集成原理得出最终的综合权重，限于篇幅，给出信用风险指标的权重信息，结果见表3。

运用二级模糊评判法求得最终的评判结果，结果如表4所示。

结合表4的结果，根据最大隶属度原则，贷款学生1～3的风险评估结果分别属于一般、差、优秀。加强高校学生信用制度建设，建立健全信用保障体系是当前高校、社会、银行必须高度重视的一个课题。为使诚信的作用落到实处，有效规避助学贷款的风险，提出以下措施。

1.建立学生管理数据库，并且对数据库进行动态管理，全方位地建设和维护好现代化的通讯联络体系，通过各种渠道及时通知没有按期还款的学生。

2.与学生家长、用人单位以及学生本人保持联系，指导学生正确还款。

五、结论

本文综合改进的层次分析法和熵权法确定各项指标的权重值，既体现了决策者的主观意志又避免了随意性，较好地克服了传统单一赋权法的缺点，使得评估结果更科学、合理。影响高校助学贷款风险的因素多而复杂，具有模糊性的特点，本文运用二阶模糊综合评判法得到最终的评判结果，为合理解决高校助学贷款风险评估提供了有效途径。

致谢：文章作者感谢广西大学科研基金项目（XGS120021）的资助。

参考文献：

[1]杜安国，高海燕，徐征.当前助学贷款违约率偏高现象分析[J].南方金融，2007，（6）：44-45.

[2]陈媛，龚曦.国家助学贷款风险防范对策研究[J].山西财经大学学报，2010，32（2）：81.

[3]李鹏雁，谢晓晨.基于层次分析方法的助学贷款风险评价[J].哈尔滨工业大学学报，2009，41（12）：301-304.

[4]孙居文，曹颖，王训，等.用二级模糊评判模型评价环境质量状况[J].中国环境监测，2000，16（2）：58-60.

[5]岳意定，王小兵.助学贷款风险的社会化承担机制[J].系统工程，2011，29（5）：80-84.

[6]李娜娜，何正友.主客观权重相结合的电能质量综合评估[J].电网技术，2009，33（6）：55-61.endprint