信贷分析与公司贷款 pdf(信贷分析主要包括)

【摘要】：2018年6月以来,国家先后出台了一系列支持小微企业发展的政策。其中包括国务院常务会议上明确提出,要进一步解决“小微企业融资难、融资贵”的问题,并制定了各种部门政策。小微企业融资需求不断增加,但小微企业融资缺口仍然较大。小微初创企业缺乏自己的财务信息,信用贷款违约率偏高、商业银行难以抉择是否放贷,传统商业银行的信贷决策方法难以满足需求。工商、税务等相关部门具有信息不对称性,导致小微企业信用风险评估研究数据严重缺乏,尤其是银行的信贷资产业务,当然信贷资产业务也是商业银行业务中风险极大的一部分,其风险把控的质量和效率如何将直接影响到一个国家的金融秩序是否稳定,社会是否能够和谐科学发展。为了在当今复杂且多变的金融系统里求得银行资产的安全与稳定,西方国家或地区在信贷决策转型过程中,面临众多决策难点。为了提高商业银行面对初创客户时的信用贷款决策水平,瑞士信贷集团利用大数据整合信用风险价值法,来度量行业中的信用贷款风险。合理的运用好大数据给我们带来的便捷,有效保护信用贷款资产安全,提升金融市场运行效率。初创小微企业融资困境有望得以解决。基于此,本文针对大数据背景下商业银行小微企业信贷决策进行模型构建研究,主要包含以下四方面内容:第一,概念界定,从信贷决策、流程再造、信用评级等理论层面分析,主要为后文的进一步研究奠定理论基础;第二,对现阶段传统商业银行对小微企业所采用的信贷决策流程与在大数据影响下商业银行信贷决策流程进行对比分析;第三,构建小微企业信用风险评估指标体系,主要包含6个一级指标变量、13个二级指标变量。

第四,对小微企业的信用风险评估和信贷策略进行研究。首先,针对有信贷记录的小微企业,对数据进行主成分分析得到相应的信用风险评估体系,结合灰靶决策模型,在理论分析和小微企业信贷状况分析的基础上构建PCA-GTD综合决策模型,得出是否放贷和具体的放贷次序,再利用RAROC贷款定价模型计算出其具体的放贷额度和利率。其次,针对没有信贷记录的初创企业,利用大数据下的BP神经网络预测其信誉等级,后续放贷策略和前文所制定方法一致,最终通过风险-收益模型确定最优利率和额度,目的是确保银行不良贷款率保持在合理水平,满足小微企业的融资需求,以实现科学可持续发展的目标。本文选取了国内123家有信贷记录企业的相关数据、302家无信贷记录企业的相关数据以及银行贷款年利率与客户流失率之间的关系作为样本研究数据,利用SPSS软件对样本企业的数据进行主成分分析,构建小微企业信用风险评估模型。为商业银行进行信用贷款决策提供参考方案,助力有效配置资源,实现双赢。