评价中小企业的信贷决策基于支持向量Machine-Logistics回归

文摘

本文使用支持向量机、物流回归,和其他方法的综合评价信贷决策的小型,中型和微型企业,全面使用软件编程如MATLAB和SPSS Modeler来解决这个问题。结果,如信用风险评价指标体系,信用风险分类模型,和信贷决策综合评价模型。最后,本文从信用决定小、中、和微型企业提供理论和实践建议银行控制的风险小,中型和微型企业和自身发展。

1。介绍

在经济全球化的背景下,我国的经济正在蓬勃发展。中小企业,被称为“新经济转折点,”如雨后春笋。他们发挥了巨大的作用在国家的产业升级和经济建设和已逐渐成为各个地区的经济支柱。然而,消极的条件下如经济总量不足,宽松的经济体系,和高融资成本,小型、中型和微型企业逐渐处于弱势地位的背景下,竞争环境和面临的风险被合并公司在同一行业。他们迫切需要使血液通过直接融资和间接融资为企业解决融资困难的问题,这是一个发展的障碍小,中型和微型企业。

主要原因有以下两个方面:一方面,由于竞争环境的压力在同一行业,小、中、和微型企业不能提供准确和可靠的评估信息一样成熟企业,导致商业银行信贷风险管理面临的挑战;一方面,由于宽松的管理制度和管理经验不足、法律漏洞和道德危险出现,影响信贷市场和扰乱市场秩序的平衡。如今,鼓励和保护中小企业的积极开发已经成为一个新的经济趋势。银行迫切需要解决的问题是否贷款给企业和多少分配给企业。

本文中的数据来自2020年全国大学生数学建模竞赛问题C:银行的贷款额度,公司决心借100000至100万元;年利率是4%到15%;贷款周期是1年,这是已知数据之间的关系与信用记录和302公司123家公司没有信用记录和贷款利率和客户流失速率之间的关系在2019年。通过建立一个数学模型中,银行的信贷策略为小型,中型和微型企业是在特定条件下进行了研究。

2。文献综述

关于信用评价的决策为小,介质,和微型企业,创1]以山东省为例,分析信贷配给不当行为的原因和改正的方法,提供一种方法来提高信贷配给的效率,实现信贷资源配置的帕累托改进。小王和唐2)相比,银行融资机会的分配和预期的贷款企业,发现银行的信贷决策是基于理性的风险控制决策,而歧视中小企业贷款是由于银行和企业的认可,由差距在知识和认知滞后造成的。吴(3结合中小企业的实际特点,利用模糊层次分析法确定中小企业信用风险评价指标的权重,构建了一个科学、合理的对中小企业的信贷风险评价指标体系。李(4)认为,我国银行业对中小企业的信贷决策问题,如低preloan审查质量,长期贷款审批周期,并在实施postloan管理困难。商业银行应当控制中小企业的生产和财务状况。合理评价其担保能力将提高对中小企业的信贷支持决策的质量。

上述文件给所有相关意见银行的中小企业信贷,但他们中的大多数都是基于理论研究在特定的情况下,不给一个更通用的模型,包括动态因素。针对上述不足,本文试图建立一个相对通用的信用模型通过建立相关的数学模型。

3所示。基本假设

为了便于问题的处理,提出了以下假设:(i)假设当银行中小企业贷款决策,没有企业贷款失败;(2)假设没有宏观政策的变化当银行中小企业贷款决策;(3)假设:公司可以代表的平均供应和需求供给和需求的稳定值;(iv)假设意想不到的因素对企业的影响主要是影响企业的销售发票的数量;(v)假设的名声小,中型和微型企业仅仅是由本文研究变量。

4所示。基于多目标优化、中小企业的信用风险和战略研究银行的年度总学分是固定的

4.1。研究认为

应定量分析123家公司的信用风险在数据源借期是一年,当银行的年度总学分是固定的,和公司决定贷款,贷款的每家公司是100000到100万元,年利率是4% - -15%;给这些公司信贷策略。基于现有的研究文献,本文假设信贷战略由四部分组成:是否贷款,贷款金额,贷款利息和贷款期限。原则上,公司的信用评级D不会借。首先,根据相关数据,计算相关的索引值的上游和下游企业影响,强度、稳定供求关系,每个企业和客户流失率;然后构建一个基于非线性回归银行利润最大化模型,基于物流回归,信用风险最小化模型和基于主成分分析的综合评价系统。最后,上述三个优化模型转化为一个多目标优化模型来获得银行的信贷策略(5]。

4.2。分析过程

4.2.1。准备银行收入最大化模型基于非线性回归

(1)研究步骤。首先,处理相应的原始数据源中的数据。指相关书籍后,本文认为,上游和下游企业的公式每个公司的影响如下: 在哪里代表了上游和下游的影响我th公司j个月,代表的输出费用的总和我th公司j个月,代表的输入账单的总和我th公司j个月, 表明不同的公司不同的重点输出和输入。

为了全面评估每一个企业的综合实力,本文认为实际的收入,支出,税收金额,和企业的月度销量。现有文献研究的基础上,参考部分,每个公司的平均每月纳税获得作为一个指标来评估公司的综合实力,并得到以下公式: 在哪里代表的平均纳税我th公司j个月,代表的纳税我th公司的比尔的输出j个月,代表的纳税我th公司输入法案j个月,代表的销售的数量我th公司jth。

根据检查文献和实际生活的经验,一个企业的供需关系的稳定将极大地影响企业的收入,这也将影响银行企业的评价,所以供应稳定值系数G构造和需求稳定值。的系数问用于量化程度的稳定,具体公式如下(6- - - - - -8]: 在哪里代表的供应稳定我th公司j个月,代表的需求我th公司j个月,代表的需求稳定我th公司j个月,代表的供应我th公司j个月, 是一个平衡参数。

每月全面供应稳定程度和需求稳定程度的每个公司如下:

公司的客户流失率的公式

其中,米代表公司的客户流失率,R代表的数量空心输出公司的账单,和Z代表公司的销售账单的总数。

(2)结果分析。首先,从问题的意义,公司的信用评级D原则上不发放贷款,所以这种类型的企业数据排除在分配的贷款总额。然后,使用上面的公式来计算客户流失率,上游和下游企业的影响力,力量,稳定供需关系,客户流失率索引值,和其他数据的每个公司的信誉评级,B和c,银行的利润最大化的愿望是让银行扣除的贷款收入同期存款的利润收入。银行利润最大化的表达式根据已知条件如下:

其中,一个_我代表每个公司的贷款金额,r_我代表了每个公司的贷款的利率,r₀代表银行同期存款利率,z₀意味着客户流失率,一个代表了年度银行信贷总额固定的价值。

4.2.2。基于物流银行信用风险量化模型回归

(1)研究步骤。根据部分4.2.1,准备公司的声誉评级分为模拟、风险低,声誉评级是一个风险很高,信誉评级是d。本文使用默认为因变量。违约记录为1,默认的是记录为0。因此,一个公司的信誉评级的风险可以被指定一个0.2,一个公司的声誉B的风险可以被指定一个0.4,一个公司的声誉的风险可以被指定一个0.6加元,和公司的声誉D可以分配一个0.8的风险,不同信用风险量化的信用评级公司(9]。

在这一点上,基于物流回归的解决步骤如下:步骤1:收集相关数据根据业务目标;步骤2:标准化的数据;步骤3:分析数据,预处理数据;目的:训练算法找到最佳分类系数,①找到h函数(即,假设)。②构造J损失函数(函数)。③最小化J功能和获得回归参数(θ);第五:测试算法和模型评估;第六段:获取新数据并将它转换成相应的结构化的值。基于训练回归系数,可以对这些值进行简单的回归计算来确定新的数据属于哪一类。

(2)结果分析。假设银行贷款的风险R,值为0 <R< 1。越接近R值为0,降低公司的信用风险和更好的公司的信用评级;越接近R值为1时,财务风险越高的公司和公司的信用评级。上游和下游的影响因素是影响企业的影响、力量、稳定的供需关系,客户流失率索引值,和其他指标。银行应该最小化的风险贷款总额(10- - - - - -12]。

量化数据和原始的企业数据导入SPSS,正常测试和意义并通过测试。然后,进行主成分分析,结果如表所示1。

根据上述组件的筛查结果得分系数矩阵,定义主成分的名称:N₁的税收贡献,N₂是销售的相对波动。

在这个时候,两个主成分因素N₁和N₂作为研究变量,并使用SPSS向前逐步逻辑回归这两个变量。最后的模型数据如表所示2。

物流的声誉风险量化模型,可以建立基于上述结果如下:

4.2.3。量化模型,基于层次分析法的企业声誉风险

(1)主成分分析方法。步骤1:原始数据标准化和计算相关矩阵;步骤2:计算相关矩阵的特征值和特征向量;步骤3:第一个2 - 3基于主成分的累积贡献率达到85%;步骤4:解释主成分;第五步:计算主成分得分。即,规范每个样本数据的主成分计算公式,并将其纳入第三步计算第一主成分得分和第二主成分得分;第六步:把主成分得分作为一种新的因变量线性退化。(2)建立一个指标体系。本文总结了企业声誉风险分为三个维度,即偿债能力、信用担保的情况,和宏观政策。在此基础上,初步划分为10个特定的企业声誉风险指标体系,如图1。企业信用风险量化和原企业指数数据导入SPSS,及其正常测试和意义测试通过。根据组件的筛查结果得分系数矩阵,定义的名称前三个主要组件:N₁偿债能力,N₂是信用担保情况,N₃是宏观政策。(3)模型建设。在这个时候,三个主成分因素作为研究变量,和O_我作为企业声誉风险的大小,和SPSS是用于执行提出逐步逻辑回归这两个变量。基于上述结果,可以建立物流企业声誉风险预测模型:

4.2.4。银行收入最大化和最小化模型基于多目标优化的信用风险

根据利率之间的关系和客户流失率的数据源,贷款利率之间的关系和客户流失率的三种类型的信用风险公司,B和C。图像建立的秩序,B和C公司从上到下,结果如图2。

特定的方程的结果如下:

结合银行利润最大化的两个优化模型和企业信用风险最小化,优化的目标函数及其限制条件如下:

在这个时候,一个^∗b^∗c^∗代表的贷款总量,可以分配给公司,B和C,分别。整个函数的值应尽可能小。每个企业的索引值引入模型,贷款利率和贷款总额的每个企业。

5。研究中小企业的信用评级分类基于支持向量机和银行的信用风险和战略

5.1。研究认为

应量化信用风险的302家企业数据源和给银行的信贷策略时,这些公司年度信贷总额是1亿元。本文首先构造了一个支持向量机训练集分类每个公司的声誉评级数据来源;然后,根据每个公司的风险水平,之后删除公司的风险水平D,它被替换成模型构建部分4计算银行的信贷策略,302年公司年度信贷总额是1亿元。

5.2。研究方法

5.2.1。研究的步骤

步骤1:根据指标进一步过程相关数据在前一节中获得相应的指示值;步骤2:对所有数据进行归一化和聚类分析;步骤3:将处理过的数据分为训练集和测试集,并使用支持向量机集群分析结果来验证(13]。

5.2.2。模型建设

对标准化的数据进行聚类分析得到的比例的所有类型的公司贷款记录,如图3的比例,所有类型的公司没有贷款记录,如图4。

然后,相关的数据和分类结果导入MATLAB和执行支持向量机分析分类结果的准确性。聚类分析的准确性测试集是接近70%,并分类结果是可以接受的。分类和预测结果如图5(14- - - - - -16]。

基于声誉风险分类的结果,用多目标优化银行信用风险收益最大化和最小化模型在前一节中(15),部分企业和贷款利率的结果如表所示3。

6。信用调整战略模式的影响下,基于层次分析法的紧急情况

6.1。研究认为

这个问题需要综合考虑在前一节中每个企业的信用风险和可能的突发因素的影响如新皇冠病毒流行在每个企业和银行的信贷调整战略,年度信贷总额是1亿元。为了应对这一问题,本文将突发事件视为一个单一的整体影响因素,考虑它如何影响一级指标中选择部分4然后影响了二级指标。因此,使用层次分析法在紧急情况下给不同行业不同的调整计划。加工值分别计算相关的索引值和纳入现有的模型计算,和银行的信贷调整策略,年度信贷总额是1亿元可以获得意想不到的因素的影响下(17- - - - - -20.]。

6.2。研究方法

6.2.1。层次分析法

缩写为AHP层次分析法,是指一种决策方法,分解元素总是相关的决策为目标,指导方针和计划,然后在此基础上进行定性和定量分析。层次分析法的步骤如下:步骤1:建立层次结构模型;第二步:构造比较矩阵的一对;步骤3:计算权向量并做一致性检验;第四步:计算组合权向量并做组合一致性检验。

6.2.2。模型建设

基于指标体系的构建5和意外因素的影响(如流行)每个公司根据每个公司的行业特点,建立声誉风险评价体系和银行贷款策略为不同行业的公司。以流行为紧急因素作为一个例子,制药工业,增加的销售额将增加其利润。此时,更适合使用该公司的偿债能力的主要指标来评估该行业的企业的贷款策略;但对于制造业来说,由于流行,它将不可能继续工作和生产。在这个时候,更适当的评估公司的担保能力和宏观政策的有利形势。具体模型如图6(21- - - - - -24]。

将处理过的索引值带入最后一节多目标优化模型4信贷,并重新计算的结果调整策略,每个企业在年度信贷总额1亿元,如表所示4。

7所示。结论

节4,使用层次分析法量化企业声誉风险。这种方法可以扩展到一个未知风险的定量分析受到多种因素的影响,如企业的财务风险和股票交易的风险;利用非线性回归银行利润最大化的方法可以扩展到任何条件约束的解决方案。使用非线性回归银行收入最大化的方法可以扩展到任何条件约束解决最大值,如发现生产能力在资源约束下的最大价值。节5,由于支持向量机是一个小样本的学习方法,302家公司没有贷款记录的类别预测具有自然优势不同于其他机器学习算法。从算法原理的角度来看,这部小说非线性映射和最优超平面的想法大大简化许多传统分类和回归问题。此外,使用支持向量机的方法对中小企业的信用风险进行分类可以扩展到任何项目根据特定的属性进行分类,如葡萄酒质量和食品质量分类(分类25- - - - - -29日]。

然而,应该注意的是,在数据处理中,本文使用平均值代表稳定的供销企业的地位。如果公司的供销数据有一个大的极端值,平均值不代表稳定的供销状况。此外,在计算客户流失率的分析部分4使用绝对客户流失率,因为相对缺乏购买数量的流失客户数据源。针对这两个缺点,在计算供给和需求的波动值小、中、和微型企业,可以用来代替平均中位数代表稳定的供给和需求状况,从而减少极端值的影响,评估中小企业的声誉风险;当时,客户流失率可以使用相对客户流失率、计算和相对购买的体积相对客户流失是包括在计算,以便更客观和可靠的结果。

数据可用性

本文的数据来自中国问题C的2020全国大学生数学建模竞赛。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究由安徽省自然科学基金资助(1808085 mc88),教育部的教学与研究基金项目的安徽(2020 jyxm0017和2018 jyxm1305),“一流的课程”,安徽财经大学(acylkc202008)和教学与研究基金项目的安徽财经大学(acjyyb2020011和acjyyb2020014)。

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