基于目標(biāo)規(guī)劃的中小微企業(yè)信貸策略研究

嚴(yán)社燕，徐丹蕾，張 勇*

（吉首大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 吉首 416000）

0 引言

在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，中小微企業(yè)對國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重要的作用，國家和地方銀行給予一定的信貸支持，有利于促進(jìn)這類企業(yè)的發(fā)展。但由于中小微企業(yè)發(fā)展規(guī)模較小同時(shí)缺乏抵押資產(chǎn)，傳統(tǒng)的“稅金貸”模式進(jìn)行貸款的成本高、風(fēng)險(xiǎn)大。探索“發(fā)票貸”是一種新的中小微企業(yè)信貸模式，即銀行以企業(yè)交易票據(jù)信息為依據(jù)，向經(jīng)營能力強(qiáng)且供求關(guān)系穩(wěn)定的企業(yè)提供貸款，對信譽(yù)高、違約風(fēng)險(xiǎn)低的企業(yè)給予貸款利率優(yōu)惠。王志勇[1]構(gòu)建了企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的量化模型，并采用Logistic回歸模型對無信譽(yù)等級的企業(yè)進(jìn)行信用等級的評估，同時(shí)借助復(fù)合Poisson過程和對數(shù)正態(tài)分布對未來突發(fā)事件進(jìn)行刻畫，使模型能夠量化未來各種突發(fā)因素對不同類別企業(yè)的不同影響。岳東旭[2]通過建立銀行貸款決策模型對優(yōu)先級靠前的企業(yè)進(jìn)行放款，并利用TOPSIS方法對企業(yè)信用評級和違約記錄進(jìn)行評價(jià)打分，采用模糊綜合評價(jià)模型，選取優(yōu)先度排名靠前的企業(yè)作為評語集合。曹景怡[3]基于構(gòu)建的指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析法來量化每一家企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，并以銀行利息收益最大化與客戶流失概率最小化為雙目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)0-1規(guī)劃模型，同時(shí)運(yùn)用蒙特卡洛方法進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬，尋找最優(yōu)信貸策略。

本文針對銀行如何制定中小微企業(yè)放貸策略的問題，通過分析中小微企業(yè)的實(shí)力、信譽(yù)等因素對其信貸風(fēng)險(xiǎn)做出評估，來確定是否放貸、貸款額度及貸款利率等信貸策略，為商業(yè)銀行對中小企業(yè)的信貸管理工作提出相應(yīng)的參考與依據(jù)。

1 基于多目標(biāo)非線性規(guī)劃的信貸策略模型

基于信譽(yù)評價(jià)模型和已有數(shù)據(jù)，可以知道所有有無信貸記錄的企業(yè)的信譽(yù)模型，作為一家盈利性的銀行，對所有信譽(yù)等級為D等的企業(yè)均不放貸，由此貸款額度和貸款利率為0。

銀行放貸時(shí)，需要對各個(gè)企業(yè)進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)和信譽(yù)等級評判，由此高效分配企業(yè)的放貸額度。

2 算法求解

對銀行貸款年利率和客戶流失率數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以得到兩者間的數(shù)據(jù)顯現(xiàn)出線性關(guān)系，本文用貸款年利率對客戶流失率進(jìn)行擬合，利用spss擬合得到兩者的關(guān)系式：

利用MATLAB進(jìn)行求解得到銀行對于各企業(yè)的貸款利率結(jié)果如表1：

表1 銀行放貸策略

銀行可根據(jù)以上等級為中小微企業(yè)確定貸款年利率，而貸款額度將根據(jù)各企業(yè)的守約程度得出。

3 結(jié)論與建議

基于非線性規(guī)劃模型的最優(yōu)值求解結(jié)果，本文為銀行擬定各企業(yè)的最優(yōu)信貸策略，如圖1所示。

圖1 銀行信貸策略

本文中，銀行的信貸策略主要從是否放貸，貸款額度、貸款利率三個(gè)方面來考慮。在貸款總額不變的情況下，貸款額度和貸款利率針對不同企業(yè)而有所不同。在信譽(yù)等級分為A、B、C、D四等的前提下，等級越高，貸款利率越低，而對于D等企業(yè)將不發(fā)放貸款；若企業(yè)盈利能力越強(qiáng)，凈收益為負(fù)，貸款額度也將越高?；谝陨闲刨J策略，能夠保證銀行的貸款收益最大化，同時(shí)使已有客戶的流失率最小，違約風(fēng)險(xiǎn)最低，本文設(shè)定為最佳信貸策略。