基于模糊综合评价法的中小微企业信贷风险评估研究

摘 要：开展中小微企业贷款业务是商业银行优化信贷资产结构的重要举措，如何高效地评估企业信贷风险是商业银行亟须解决的问题。本文基于中小微企业内在特征，从企业实力和企业信誉两个方面进行评估，选取了进项税额合计、销项税额合计、进项有效发票比例和销项有效发票比例共4个指标，建立了适用于我国中小微企业信贷风险评估体系。基于构建的指标体系，运用模糊综合评价法来量化每家企业的信贷风险，最后通过实证分析，以银行借款期望值最大化与客户流失率最小化为目标，构建非线性多元函数，寻找最优信贷策略，为商业银行信贷决策提供参考。

关键词：信贷风险;信贷决策;模糊综合评价法;AHP分析;曲线拟合

本文索引：汪淳慧.基于模糊综合评价法的中小微企业信贷风险评估研究[J].中国商论，2021（13）：079-082.

中图分类号：F832.4  文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）07（b）--04

1 文献回顾

随着普惠金融的推及，中小微企业在市场占据的地位越发不容小觑，中小微企业在促进改革、调整经济结构、惠及民生方面发挥着举重轻重的作用。然而由于中小微企业自身的规模较小、抵押物不足、波动大等特性，导致中小微企业融资困难，难以从银行获得贷款，严重阻碍了企业的发展。对于银行来说，贷款给中小微企业必然要承受较大的风险，因此，如何建立科学完善的信贷风险评估体系，向实力雄厚、供需关系稳定的企业发放贷款，并给予信誉高、信用风险低的企业利率优惠是银行借贷面临的难题。本文旨在探索用科学合理的方法对中小微企业的信贷风险进行评估，以帮助中小微企业获得融资和发展，促进银行实现安全性和盈利性的统一。

从现有理论研究和实践来看，相对于已经比较成熟的大型企业信用评估，中小微企业在信贷风险评估方面的发展起步较晚，没有建立起完善的评价体系。国外学者主要针对信贷风险评估指标完善和评估模型构建两个角度展开研究。在评估指标体系完善方面，学者着重于研究如何加入更有效的评价指标。例如Minnis M， Sutherland A（2015）讨论了一系列财务数据指标在分析中小微企业违约情况的有效性;Roy Mersland（2011）认为不仅要做好信贷风险评估体系的建设，还要加强贷款前后环节的管理，以构建完整的风险控制体系。

国内学者对信贷风险评估的研究主要通过以下两个途径展开：一是对特定的信贷风险评估模型进行改进，如陆爱国等（2012）基于改进的SVM学习算法，对比原SVM模型的检验结果，证明改进算法的先进性和有效性;二是改进信贷风险评估模型的评估基础，如胡威等（2011）尝试通过引入拒绝推论，避免由于众多企业基于信息安全的考量而未公开与信贷评价相关的重要数据，造成模型的参数估计存在偏差，影响模型的精确度。

现有对中小微企业信贷风险评估方法的研究主要不足在于没有真正结合中小微企业自身特点，其信贷风险评估指标体系的构建大多基于传统的大型企业指标体系，未能很好地体现中小微企业经营特点。本文旨在从中小微企业特点出发，构建针对中小微企业的信贷风险评估指标体系，建立具有实际应用价值的模型，通过模糊层次分析法科学客观地评估企业的信贷状况，避免商业银行放贷的盲目性，加强商业银行信贷资产管控和预防不良贷款的能力。

2 模型的建立

2.1 中小微企业信贷风险的特征分析

目前，中小微企业的信贷风险主要表现在信贷支持不够、融资成本较高、渠道单一等方面。现有的信贷风险评估模型多针对大型企业，并没有完全适合我国中小微企业信贷风险的评估体系。依据我国中小微企业的特点，结合我国经济发展状况和企业外部环境，综合分析企业信贷状况与现存的风险，是建立中小微企业信贷风险评估模型的基础。

与大型上市企业不同，中小微企业信贷风险主要来源于宏观经济影响、金融机构的风险和企业内部的风险。

宏观经济一方面表现为宏觀政策调整导致的不可抗力市场风险，如信贷政策紧缩时，银行首先考虑发放贷款给大型企业，因为大型企业具有信息优势，有利于银行分散经营风险;另一方面表现为利率风险，当贷款利率由于较为宽松的财政和货币政策降低时，中小微企业融资成本降低，融资风险较小。

针对金融机构风险，商业银行方面表现在信息不对称，主要原因是中小微企业内部控制制度不够完善，财务管理制度不规范导致财务报表失真、信息透明度较低，所以银行不敢轻易发放贷款给中小微企业;担保公司方面，我国的担保体系尚不完善，存在担保公司数量少、资金短缺、抵御风险能力不强等问题，不能很好地满足中小微企业信贷担保需求。

企业的内部风险主要包括经营风险以及信誉风险。经营风险方面，中小微企业由于经营规模较小、承担风险能力较差，导致经营风险较高、持续经营能力较弱，因而中小微企业在经营过程中难以取得相应的信贷资金支持;信誉风险方面，中小微企业的贷款偿还通常取决于所有者的个人信誉，中小微企业往往信用观念淡薄、信用可靠度低，很难如约偿还贷款本金，导致不良贷款率显著高于大型企业，所以中小微企业不能获得足够的信贷支持。

2.2 中小微企业信贷风险评估的模型构建

目前传统信贷风险评估方法较为成熟，国内外信贷决策应用较多的有专家制度法，但这类传统方法普遍存在量化标准不统一、评估的财务数据不足等缺陷。现代评估更加注重精细量化，统计模型能够提供较为统一的评估标准，同时充分挖掘数据。因此，本文借助模糊综合评价法对信贷风险量化分析。

设为刻画被评价对象的m种因素，即评价指标;其中元素代表影响评价对象的第i个因素，本文取i=4，=（进项税额合计，销项税额合计，进项有效发票比例，销项有效发票比例）。

确定评价指标后，设为刻画每一因素所处状态的n种评语，即评价等级。本文设企业实力的评价集为，分别表示A、B、C、D四个等级，其中A为企业实力雄厚，D为企业实力薄弱。

确定评价等级后，对每个评价指标逐一进行模糊评价，确定各指标的隶属度。设单因素评价矩阵：

（1）

由于销项税和与进项税和的统计情况均为越大越好，而销项发票作废比和进项发票作废比为越小越好。因此和的隶属度均采用模糊分步法中的偏大型方法计算，和则采用偏小型方法计算。考虑到各因素对企业的重要性不同，所以在目标中所占权重不同，设权重向量为，运用层次分析法（AHP）对各个指标权重进行赋值，计算得到A=（0.2，0.2，0.3，0.3）。选择评价的合成算子，将A与R合成得到模糊综合评价向量，合成计算如下所示：

（2）

建立综合评价模型后，对系统进行等级量化，即，其中F为系统总得分，S为V中各因素的得分。确定企业的实力评级后，通过有效发票的比例，利用该评价体系，求得各企业的信誉评价结果。

本文中，银行依据中小微企业的实力、信誉对其信贷风险进行评估，由于数据已消除量纲影响，故加权平均法可以按照合理比例处理原始数据，对中小微企业的实力和信誉进行加权平均，得到企业的信贷风险评估等级。根据评估结果，银行选择合适企业发放贷款时，应当剔除等级评价中含D等的企业，尽可能地降低坏账风险。

2.3 评估模型的适应性分析

在基于层次分析法的模糊综合评价模型建立过程中，以E01为例，对企业信贷风险与企业实力进行适应性分析。由层次分析法求得权重向量A=（0.2，0.2，0.3，0.3），由公式，于是根据，计算得到CR=0.0176<0.1，通过一致性检验。

针对各指标的模糊隶属度，运用隶属度公式，计算得到因素集U与评价集V的单因素评价矩阵以及U与V的模糊综合评价判断矩阵R：

=（0.85，0.25，0，0），=（0.07，0.21，0.09，0）（3）

=（0.65， 0.21， 0.21， 0.3），=（0.20， 0.35， 0.25， 0.20）（4）

以為第i行构成判断矩阵，如下式：

（5）

根据得到的单因素判断矩阵对每一级指标进行模糊评价计算，并对模型的适应性进行分析，得到以下评价结果矩阵：

（6）

根据最大隶属度原则，，对应于评价等级为“基本适应”。综上所述，评估企业信贷风险是满足适应性要求的。

3 信贷风险评估模型在W银行的应用

以某银行W的一个实际应用案例说明上文构建的中小微企业信贷风险评估体系使用过程。W银行对确定要放贷企业的贷款额度为10万～100万元，年利率为4%～15%，贷款期限为1年，分析该银行在年度信贷总额为1亿元时对302家无信贷记录企业的信贷策略。

W银行选择的企业样本是123家有信贷记录企业和302家无信贷记录企业，包括企业的信用记录和发票信息。其中企业的信用记录分为信用评级和违约记录，企业的发票信息分为进项发票信息和销项发票信息。根据以上分析结果，可知发票数据量巨大，必须对数据进行预处理，筛除无效的作废发票，由于原则上不对D级企业予以放贷，因此在计算时予以剔除。

根据构建的实力评价模型，设，计算得到层次分析法下企业总得分如表1所示。

利用该评价体系，通过有效发票的比例求得各企业的信誉评级，并将企业信誉评级转换为得分，评级A为100分、B为75分、C为50分、D为0分，结果如表2所示。

依据求得的企业实力和信誉得分，进行加权平均后得到企业的信贷风险评估等级如表3所示。

经统计，按照实力和信誉指标，风险评估A级的企业共有52家，B级的企业共有204家，C级的企业共43家。得到各企业的信贷风险评估等级后，在这里引入新的变量客户流失率来描述企业对W银行是否具有吸引力;考虑到W银行本年度除了要承担企业违约偿债的风险之外，还要计算客户流失给银行造成的损失。通过对贷款年利率和客户流失率的拟合，寻求合适的函数，处理离散的点集数据，分析信誉评级A、B、C，结果如图1所示。

由图1可知，其图像类似于二次函数，故使用二次函数进行曲线拟合效果较好，得到各等级函数表达式：

（7）

由于中小微企业的经营具有一定的不稳定性，银行同理，查阅相关金融资料可得，银行经营周期多为三年，故本例选择以三年为一个经营周期，对W银行的贷款期望进行分析。设向某企业借款1万元，该企业的风险评估等级为A，信誉为A，假设其利率为t，一年后还债的概率为100%，W银行收到的本息合计为（1+t）万元，第二、三年借款仍为最高利率，那么到第三年末，银行收到借款的期望为：

其中h（t）表示利率为t时的客户流失率，对比所有的t取最大值，利用MATLAB中的fmincon函数求解贷款策略结果如表4所示。

无信贷记录的企业没有信誉评级记录，为了给这部分企业放贷，W银行需要首先对企业信誉等级进行预估，再进行相应的信贷风险评估与信贷策略制定。最终的信贷策略从企业实力、企业信誉两个方面来考虑，具体针对各企业的贷款额度和贷款利率有所差异。

4 结语

中小微企业融资困境是一个世界性难题，本文以模糊综合评价法为基础，运用层次分析法建立了面向中小微企业的信贷风险评估体系。经过实证分析，证明了本文模型相较于传统的商业银行信贷决策方法的有效性，并得到以下几点结论与启示。

（1）构建充分体现中小微企业营运特征的指标体系。中小微企业往往经营规模较小、经营历史短，如果评价体系中包含抵押品数额或企业规模等指标，且被赋予较高的权重，得到的信贷评估结果可能失真。对中小微企业的评价应更注重考量企业的综合实力和偿债能力，以充分掌握企业的经营状况，并预测企业发展的潜力。

（2）选择合适的统计模型可以准确评估中小微企业信贷风险。传统的信贷评估方法普遍存在量化标准不统一、评估的财务数据不足等缺陷。现代评估更加注重精细量化，合适的统计模型能够提供较为统一的评估标准，同时充分挖掘数据。本文使用了模糊综合评价模型，并使用曲线进行拟合，含义明确、易于理解，通过实证分析证明该模型具有较高的判别正确率。

（3）建設良好的中小微企业生存环境。本文立足于商业银行视角，通过制定合理的信贷政策降低信贷风险、规避损失，但很难解决中小微企业由于自身经营状况不佳、偿债能力不足等外部因素导致的信贷风险问题。需要全社会协同努力，为建设普惠金融下公平、公正的中小微企业经营环境而努力，建设完整的信贷法规体系和失信惩罚制度，规范中小微企业的经营环境。

由于多数银行作为大型国有企业，其目标不应仅是盈利，而应当承担更多的社会责任，通过信贷策略调整确保自身利益的同时，推动合作伙伴和客户的发展，创造更多的社会利益。因此，未来可以考虑将社会效益因素量化，加入到本模型中，作为银行调整信贷策略的重要考量因素。

参考文献

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Minnis M， Sutherland A. Financial statements as monitoring mechanisms： evidence from small commercial loans [D]. Chicago Booth Research Paper， 2015.

Research on Credit Risk Assessment of Small， Medium and Micro Enterprises Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

Northeast Forestry University

WANG Chunhui

Abstract： It is an important measure for commercial banks to optimize the structure of credit assets to carry out the loan business of small， medium and micro enterprises. How to efficiently evaluate the credit risk of enterprises is the urgent problem for commercial banks to solve. Based on the internal characteristics of small， medium and micro enterprises， this paper evaluates the enterprise strength and enterprise reputation from two aspects， selects four indexes， namely total input tax， total output tax， proportion of effective invoice of input and proportion of effective invoice of output， and establishes a credit risk assessment system suitable for small， medium and micro enterprises in China. Based on the constructed index system， the fuzzy comprehensive evaluation method is used to quantify the credit risk of each enterprise. Finally， through empirical analysis， the nonlinear multivariate function is constructed to seek the optimal credit strategy with the goal of maximizing the bank's borrowing expectation and minimizing the customer churn rate， so as to provide reference for the credit decision-making of commercial banks.

Keywords： credit risk; credit decision; fuzzy comprehensive evaluation method; AHP analysis; curve fitting