基于直覺模糊TOPSIS法的小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險精準(zhǔn)評價研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景中小企業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著舉足輕重的地位，是推動經(jīng)濟(jì)增長、促進(jìn)就業(yè)、激發(fā)創(chuàng)新活力的關(guān)鍵力量。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2022年底，我國中小微企業(yè)法人單位數(shù)量達(dá)到5200萬家，占全部規(guī)模企業(yè)法人單位的99.8%。這些企業(yè)吸納就業(yè)人員超過3億人，占全部企業(yè)就業(yè)人員的比重達(dá)到80%。在營業(yè)收入方面，中小微企業(yè)全年營業(yè)收入總計達(dá)到200萬億元，占全部企業(yè)全年營業(yè)收入的70%。中小企業(yè)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、增加就業(yè)、推動創(chuàng)新等方面發(fā)揮著不可替代的作用。它們是市場經(jīng)濟(jì)的活躍參與者，能夠快速適應(yīng)市場變化，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入源源不斷的動力。在就業(yè)方面，中小企業(yè)提供了大量的工作崗位，尤其是對于吸納農(nóng)村勞動力和城鎮(zhèn)新增勞動力具有重要意義，有效緩解了社會就業(yè)壓力。同時，中小企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新等方面也表現(xiàn)出了較強(qiáng)的活力，許多新興產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)都源于中小企業(yè)的發(fā)展。然而，中小企業(yè)在發(fā)展過程中面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中融資難問題尤為突出。由于中小企業(yè)規(guī)模較小、資產(chǎn)有限、信用記錄相對不足，難以滿足傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的貸款要求，導(dǎo)致其融資渠道狹窄，資金短缺成為制約中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸。據(jù)相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)表明，約有70%的中小企業(yè)存在融資困難的情況，其中40%的企業(yè)認(rèn)為融資渠道狹窄是主要問題。在這種背景下，小額貸款公司應(yīng)運(yùn)而生，為中小企業(yè)融資提供了新的途徑。小額貸款公司以其貸款額度小、期限短、審批流程簡便等特點(diǎn)，能夠快速滿足中小企業(yè)的資金需求，成為中小企業(yè)融資的重要補(bǔ)充力量。截至2022年末，全國共有小額貸款公司5958家，貸款余額為9076億元，全年新增貸款133億元。這些小額貸款公司為眾多中小企業(yè)提供了資金支持，幫助它們解決了資金周轉(zhuǎn)難題，促進(jìn)了企業(yè)的發(fā)展。盡管小額貸款公司在支持中小企業(yè)融資方面發(fā)揮了積極作用，但其面臨的信用風(fēng)險也不容忽視。由于中小企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定性相對較差，受市場波動、行業(yè)競爭等因素影響較大，還款能力和還款意愿存在較大不確定性，這使得小額貸款公司的信用風(fēng)險較高。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，小額貸款公司的不良貸款率近年來呈現(xiàn)上升趨勢，2022年平均不良貸款率達(dá)到了5%，部分地區(qū)甚至更高。較高的不良貸款率不僅影響了小額貸款公司的資金流動性和盈利能力，也對金融市場的穩(wěn)定造成了一定威脅。因此，如何準(zhǔn)確評估小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款的信用風(fēng)險，有效防范和控制風(fēng)險，成為小額貸款公司可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問題。1.1.2研究意義準(zhǔn)確評估小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款的信用風(fēng)險，能夠幫助小額貸款公司更好地識別潛在風(fēng)險客戶，合理確定貸款額度和利率，優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)，從而降低不良貸款率，提高資金使用效率和盈利能力。通過科學(xué)的風(fēng)險評估，小額貸款公司可以避免向高風(fēng)險客戶發(fā)放貸款，減少貸款損失，保障自身的資產(chǎn)安全。同時，合理的貸款定價和額度控制也能夠提高貸款的收益水平，增強(qiáng)公司的市場競爭力。中小企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，其發(fā)展?fàn)顩r直接關(guān)系到經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和繁榮。通過準(zhǔn)確評估信用風(fēng)險，小額貸款公司能夠更精準(zhǔn)地為中小企業(yè)提供資金支持，幫助它們解決融資難題，促進(jìn)企業(yè)的健康發(fā)展。獲得充足的資金支持后，中小企業(yè)可以擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、更新設(shè)備、引進(jìn)技術(shù)人才，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和市場競爭力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。這不僅有助于企業(yè)自身的成長壯大，也能夠為社會創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長。小額貸款公司作為金融市場的重要參與者，其信用風(fēng)險狀況對整個金融市場的穩(wěn)定具有重要影響?？茖W(xué)的信用風(fēng)險評估能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，采取有效的風(fēng)險防范措施，避免風(fēng)險的擴(kuò)散和蔓延，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定秩序。如果小額貸款公司的信用風(fēng)險得不到有效控制，可能會引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致金融市場的不穩(wěn)定，影響整個經(jīng)濟(jì)體系的正常運(yùn)行。因此，加強(qiáng)小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險評估，對于維護(hù)金融市場穩(wěn)定、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1小額貸款信用風(fēng)險評價研究國外學(xué)者較早關(guān)注小額貸款信用風(fēng)險評價問題，在指標(biāo)選取和評價方法上進(jìn)行了深入研究。Schreiner（1999，2002）指出小額貸款信用風(fēng)險評估的難點(diǎn)在于評估自我雇傭者的貸款償還可能性，因其缺乏信用局和信用中介機(jī)構(gòu)提供的真實、可證實性數(shù)據(jù)，且與信用風(fēng)險有關(guān)的廉價、可觀測特征與信用風(fēng)險模型相關(guān)性不強(qiáng)，無法完全替代信貸員作用。在指標(biāo)研究方面，部分學(xué)者從財務(wù)和非財務(wù)角度構(gòu)建指標(biāo)體系。財務(wù)指標(biāo)涵蓋資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率等，用于衡量企業(yè)償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力，如Altman（1968）提出的Z評分模型，通過多個財務(wù)比率的加權(quán)計算來預(yù)測企業(yè)違約風(fēng)險；非財務(wù)指標(biāo)則涉及企業(yè)主信用狀況、經(jīng)營年限、行業(yè)前景等，如Stiglitz和Weiss（1981）研究發(fā)現(xiàn)信息不對稱會影響貸款決策，非財務(wù)信息有助于緩解這一問題。在評價方法上，Logistic回歸模型被廣泛應(yīng)用，它能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立違約概率模型，對貸款風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，如Petersen和Rajan（1994）運(yùn)用該模型分析中小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，取得了較好的預(yù)測效果。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國國情進(jìn)行了大量研究。在指標(biāo)體系構(gòu)建方面，考慮到我國中小企業(yè)的特點(diǎn)，增加了一些特色指標(biāo)。例如，企業(yè)的社會信用記錄，包括是否存在拖欠供應(yīng)商貨款、水電費(fèi)等情況，這些信息能反映企業(yè)的商業(yè)道德和信用意識；企業(yè)與上下游企業(yè)的合作穩(wěn)定性，穩(wěn)定的合作關(guān)系有助于保障企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和還款能力；企業(yè)在當(dāng)?shù)氐纳鐣曌u(yù)，良好的聲譽(yù)可能意味著企業(yè)在面臨困難時有更多的社會支持和資源獲取渠道。周好文和李輝（2005）構(gòu)建的信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系，涵蓋企業(yè)財務(wù)狀況、經(jīng)營管理水平、市場競爭力等多個方面，為我國小額貸款信用風(fēng)險評估提供了有益參考。在評價方法上，除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，還引入了機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)。支持向量機(jī)（SVM）因其在小樣本、非線性問題上的優(yōu)勢，被用于小額貸款信用風(fēng)險評估，如張玲和楊貞柿（2004）運(yùn)用SVM對企業(yè)信用風(fēng)險進(jìn)行分類，取得了較高的準(zhǔn)確率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也得到了廣泛應(yīng)用，它能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，對信用風(fēng)險進(jìn)行有效評估，如李萌和張慶翠（2010）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對小額貸款信用風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明該模型具有較好的適應(yīng)性和預(yù)測能力。1.2.2直覺模糊TOPSIS法研究直覺模糊TOPSIS法是在傳統(tǒng)TOPSIS法基礎(chǔ)上發(fā)展而來，用于解決多屬性決策問題。傳統(tǒng)TOPSIS法通過計算決策對象與理想解和反理想解的距離來進(jìn)行方案排序，但在實際決策中，決策信息往往具有模糊性和不確定性，直覺模糊集的引入能更好地處理這種情況。直覺模糊集不僅考慮了元素對集合的隸屬度，還考慮了非隸屬度和猶豫度，更全面地反映了決策者的不確定性和模糊性認(rèn)知。南江霞、李登峰和張茂軍（2008）給出了直覺模糊正、負(fù)理想方案的定義及其與每個方案的歐氏距離，進(jìn)而建立了每個方案與直覺模糊正理想方案的相對貼近度計算方法，拓展了TOPSIS法，使其能夠應(yīng)用于屬性值和權(quán)重都是直覺模糊集的多屬性決策問題，通過數(shù)值實例驗證了該方法的有效性和實用性。衛(wèi)貴武（2024）提出了一種基于傳統(tǒng)TOPSIS方法的決策分析新方法，用于處理屬性權(quán)重信息不完全的直覺模糊數(shù)多屬性決策問題。通過構(gòu)建單目標(biāo)最優(yōu)化模型，計算每個方案與正理想方案和負(fù)理想方案之間的加權(quán)海明距離，再計算方案與正理想方案的相對接近度，以此作為決策方案優(yōu)劣的指標(biāo)，對所有方案進(jìn)行排序，通過實例分析證明了該方法在實際決策場景中的有效性和在處理不完全信息多屬性決策問題上的優(yōu)勢。直覺模糊TOPSIS法在多個領(lǐng)域得到應(yīng)用，如供應(yīng)商選擇、項目評估、風(fēng)險評價等。在供應(yīng)商選擇中，考慮產(chǎn)品質(zhì)量、價格、交貨期、售后服務(wù)等多個屬性，且這些屬性可能存在模糊性和不確定性，運(yùn)用直覺模糊TOPSIS法可以綜合評估各供應(yīng)商的優(yōu)劣，為企業(yè)選擇合適的供應(yīng)商提供決策依據(jù)；在項目評估中，對項目的可行性、收益性、風(fēng)險性等屬性進(jìn)行評估，幫助決策者確定項目的優(yōu)先級和可行性；在風(fēng)險評價中，能夠更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險因素的不確定性和影響程度，為風(fēng)險控制提供科學(xué)依據(jù)。1.2.3研究現(xiàn)狀總結(jié)現(xiàn)有研究在小額貸款信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系和評價方法方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。在指標(biāo)體系方面，雖然考慮了財務(wù)和非財務(wù)因素，但部分指標(biāo)的選取缺乏針對性，未能充分反映中小企業(yè)的特點(diǎn)和小額貸款的風(fēng)險特征。例如，對于中小企業(yè)的創(chuàng)新能力指標(biāo)，現(xiàn)有研究中較少涉及，而創(chuàng)新能力對于中小企業(yè)的發(fā)展和還款能力具有重要影響；對于小額貸款的特殊風(fēng)險因素，如貸款用途的真實性和合理性、貸款期限與企業(yè)經(jīng)營周期的匹配度等，也未得到足夠重視。在評價方法方面，傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜的風(fēng)險因素和不確定性信息時存在局限性，新興方法雖然在一定程度上提高了評估的準(zhǔn)確性，但模型的可解釋性較差，難以被實際應(yīng)用者理解和接受。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，但模型內(nèi)部的決策過程難以解釋，不利于風(fēng)險管理人員進(jìn)行風(fēng)險分析和決策。直覺模糊TOPSIS法在處理多屬性決策問題的不確定性方面具有優(yōu)勢，但在小額貸款信用風(fēng)險評價領(lǐng)域的應(yīng)用還相對較少。目前的研究主要集中在方法的理論拓展和一般性應(yīng)用，針對小額貸款信用風(fēng)險評價的特定需求和特點(diǎn)，對直覺模糊TOPSIS法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)的研究還不夠深入。例如，如何根據(jù)小額貸款信用風(fēng)險評價的指標(biāo)體系，合理確定直覺模糊數(shù)的隸屬度、非隸屬度和猶豫度；如何結(jié)合小額貸款公司的實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對直覺模糊TOPSIS法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。本文旨在針對現(xiàn)有研究的不足，深入分析小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款的風(fēng)險特征，構(gòu)建更加科學(xué)合理的信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系，并將直覺模糊TOPSIS法應(yīng)用于小額貸款信用風(fēng)險評價，通過對方法的改進(jìn)和優(yōu)化，提高信用風(fēng)險評價的準(zhǔn)確性和可靠性，為小額貸款公司的風(fēng)險管理提供有效的決策支持。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本文聚焦于小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險評價，核心在于構(gòu)建科學(xué)的評價體系并運(yùn)用直覺模糊TOPSIS法進(jìn)行風(fēng)險評估。在梳理國內(nèi)外研究成果和小額貸款發(fā)展現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，深入剖析小額貸款信用風(fēng)險。首先，從小額貸款公司與中小企業(yè)特點(diǎn)出發(fā)，全面分析信用風(fēng)險產(chǎn)生的內(nèi)外部因素。內(nèi)部因素涵蓋小額貸款公司的風(fēng)控體系、業(yè)務(wù)流程以及人員專業(yè)素質(zhì)等；外部因素涉及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策法規(guī)以及中小企業(yè)自身經(jīng)營狀況等。其次，構(gòu)建針對性強(qiáng)的信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系。結(jié)合中小企業(yè)特性，選取財務(wù)指標(biāo)如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈利率等，用于衡量企業(yè)償債、營運(yùn)和盈利能力；非財務(wù)指標(biāo)則包含企業(yè)主信用記錄、經(jīng)營年限、行業(yè)前景、企業(yè)創(chuàng)新能力、貸款用途真實性、貸款期限與經(jīng)營周期匹配度等。創(chuàng)新能力指標(biāo)通過研發(fā)投入占比、專利數(shù)量等體現(xiàn)；貸款用途真實性可從資金流向、合同憑證等判斷；貸款期限與經(jīng)營周期匹配度依據(jù)企業(yè)生產(chǎn)銷售周期和貸款期限對比分析。接著，詳細(xì)闡述直覺模糊TOPSIS法的原理和應(yīng)用步驟。介紹直覺模糊集概念，其通過隸屬度、非隸屬度和猶豫度全面反映決策信息的模糊性與不確定性。闡述直覺模糊TOPSIS法計算步驟，包括構(gòu)建直覺模糊決策矩陣、確定屬性權(quán)重、計算各方案與正、負(fù)理想解的距離及相對貼近度，從而實現(xiàn)對貸款信用風(fēng)險的排序和評價。然后，選取多家小額貸款公司的中小企業(yè)貸款樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。對樣本企業(yè)的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和預(yù)處理，運(yùn)用直覺模糊TOPSIS法計算風(fēng)險評估結(jié)果，并與實際風(fēng)險狀況對比驗證。通過對比分析，評估該方法在小額貸款信用風(fēng)險評價中的準(zhǔn)確性和有效性，進(jìn)一步檢驗指標(biāo)體系的合理性。最后，基于研究結(jié)果提出小額貸款公司信用風(fēng)險防范建議。從完善風(fēng)險評估體系、加強(qiáng)貸前審查、優(yōu)化貸中管理和強(qiáng)化貸后監(jiān)控等方面入手，為小額貸款公司提供切實可行的風(fēng)險管理策略，助力其提升風(fēng)險控制能力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。同時，對研究的局限性進(jìn)行分析，展望未來研究方向，為后續(xù)相關(guān)研究提供參考。1.3.2研究方法本文采用文獻(xiàn)研究法，系統(tǒng)收集國內(nèi)外關(guān)于小額貸款信用風(fēng)險評價和直覺模糊TOPSIS法的相關(guān)文獻(xiàn)。梳理國內(nèi)外學(xué)者在小額貸款信用風(fēng)險評估指標(biāo)選取、評價方法應(yīng)用等方面的研究成果，分析直覺模糊TOPSIS法的原理、應(yīng)用領(lǐng)域及在處理多屬性決策問題中的優(yōu)勢，了解研究現(xiàn)狀與不足，為本文研究奠定理論基礎(chǔ)，明確研究方向。通過對文獻(xiàn)的綜合分析，把握研究趨勢，避免重復(fù)研究，確保研究的創(chuàng)新性和科學(xué)性。在研究過程中，運(yùn)用案例分析法，選取典型小額貸款公司作為案例。深入分析這些公司在中小企業(yè)小額貸款業(yè)務(wù)中的實際操作流程、風(fēng)險控制措施以及遇到的風(fēng)險問題，獲取真實可靠的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險案例。以具體案例為支撐，闡述直覺模糊TOPSIS法在小額貸款信用風(fēng)險評價中的應(yīng)用過程和效果，使研究更具實踐指導(dǎo)意義，增強(qiáng)研究結(jié)論的可信度和說服力。通過案例分析，發(fā)現(xiàn)實際問題，驗證理論方法的可行性和有效性，為小額貸款公司提供針對性的風(fēng)險防范建議。此外，采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方法。在構(gòu)建信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系時，對財務(wù)指標(biāo)如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈利率等進(jìn)行定量分析，通過具體數(shù)據(jù)衡量企業(yè)財務(wù)狀況。對非財務(wù)指標(biāo)如企業(yè)主信用記錄、經(jīng)營年限、行業(yè)前景、企業(yè)創(chuàng)新能力、貸款用途真實性、貸款期限與經(jīng)營周期匹配度等進(jìn)行定性分析，結(jié)合專家經(jīng)驗和行業(yè)知識進(jìn)行判斷和評估。在運(yùn)用直覺模糊TOPSIS法進(jìn)行風(fēng)險評價時，通過定量計算各方案與正、負(fù)理想解的距離及相對貼近度，得出風(fēng)險排序結(jié)果；同時，對計算結(jié)果進(jìn)行定性分析，結(jié)合實際情況解釋風(fēng)險評價結(jié)果的合理性，全面準(zhǔn)確地評估小額貸款信用風(fēng)險。1.4研究創(chuàng)新點(diǎn)在評價指標(biāo)選取上，充分考慮中小企業(yè)的獨(dú)特性和小額貸款的風(fēng)險特性，引入了創(chuàng)新能力、貸款用途真實性、貸款期限與經(jīng)營周期匹配度等特色指標(biāo)。創(chuàng)新能力指標(biāo)能反映中小企業(yè)的發(fā)展?jié)摿透偁幜?，對于評估其未來還款能力具有重要意義；貸款用途真實性和貸款期限與經(jīng)營周期匹配度指標(biāo)，直接針對小額貸款的風(fēng)險點(diǎn)，有助于更準(zhǔn)確地識別和評估信用風(fēng)險，使指標(biāo)體系更加全面、科學(xué)，更貼合小額貸款信用風(fēng)險評價的實際需求。在方法應(yīng)用方面，將直覺模糊TOPSIS法引入小額貸款信用風(fēng)險評價領(lǐng)域。利用直覺模糊集能夠處理模糊性和不確定性信息的優(yōu)勢，結(jié)合TOPSIS法對多屬性決策方案進(jìn)行排序的特點(diǎn)，有效解決了小額貸款信用風(fēng)險評價中風(fēng)險因素的模糊性和不確定性問題。通過對直覺模糊TOPSIS法的改進(jìn)和優(yōu)化，使其更適應(yīng)小額貸款信用風(fēng)險評價的具體情況，提高了風(fēng)險評價的準(zhǔn)確性和可靠性，為小額貸款信用風(fēng)險評價提供了新的方法和思路。從研究視角來看，本文從多個維度綜合分析小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險。不僅關(guān)注中小企業(yè)的財務(wù)狀況和非財務(wù)因素，還考慮了小額貸款公司自身的風(fēng)險特征以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策法規(guī)等外部因素對信用風(fēng)險的影響。通過多維度的分析，更全面地揭示了小額貸款信用風(fēng)險的形成機(jī)制和影響因素，為制定有效的風(fēng)險防范策略提供了更豐富的依據(jù)，拓展了小額貸款信用風(fēng)險評價的研究視角。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1小額貸款公司與中小企業(yè)貸款2.1.1小額貸款公司概述小額貸款公司是由自然人、企業(yè)法人與其他社會組織投資設(shè)立，不吸收公眾存款，經(jīng)營小額貸款業(yè)務(wù)的有限責(zé)任公司或股份有限公司。作為金融市場的重要補(bǔ)充力量，小額貸款公司在服務(wù)小微企業(yè)、個體工商戶和農(nóng)戶等實體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，有效地填補(bǔ)了傳統(tǒng)銀行對中小微企業(yè)信用支持不足的空白。小額貸款公司具有“小額、分散”的顯著特點(diǎn)。其貸款額度相對較小，通常遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)銀行的貸款額度，能夠滿足中小企業(yè)和個人的小額資金需求。在服務(wù)對象上，小額貸款公司廣泛覆蓋各類小微企業(yè)、個體工商戶和農(nóng)戶，具有高度的分散性，有效降低了單一客戶集中度過高帶來的風(fēng)險。同時，小額貸款公司在運(yùn)營上具有靈活性高、服務(wù)門檻低的優(yōu)勢。其決策鏈條短，能夠快速響應(yīng)市場變化，根據(jù)借款人的實際需求，提供多樣化的貸款產(chǎn)品和服務(wù)，滿足不同層次的融資需求，為借款人提供及時有效的金融服務(wù)。在運(yùn)營模式方面，小額貸款公司主要通過自有資金、股東繳納的資本金、捐贈資金，以及來自不超過兩個銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的融入資金等渠道籌集資金，然后向符合條件的借款人發(fā)放小額貸款。其業(yè)務(wù)流程相對簡便，貸款審批速度較快，能夠在較短時間內(nèi)為借款人提供資金支持。在風(fēng)險控制上，小額貸款公司通常采用多樣化的風(fēng)險評估手段，綜合考慮借款人的信用狀況、經(jīng)營狀況、還款能力等因素，制定合理的貸款額度和利率，并通過加強(qiáng)貸后管理，及時跟蹤借款人的資金使用情況和經(jīng)營狀況，有效降低信用風(fēng)險。近年來，我國小額貸款公司數(shù)量和貸款余額呈現(xiàn)出一定的變化趨勢。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在過去一段時間內(nèi)，小額貸款公司數(shù)量經(jīng)歷了先增長后穩(wěn)定的過程。隨著市場的發(fā)展和競爭的加劇，一些經(jīng)營不善的小額貸款公司逐漸退出市場，行業(yè)集中度有所提高。貸款余額方面，整體呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長的態(tài)勢，表明小額貸款公司在支持中小企業(yè)和實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的作用不斷增強(qiáng)。然而，小額貸款公司在發(fā)展過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如資金來源相對單一、融資渠道有限，導(dǎo)致其資金規(guī)模受限，難以滿足日益增長的市場需求；風(fēng)險控制能力有待提高，部分小額貸款公司在風(fēng)險評估和管理方面存在不足，導(dǎo)致不良貸款率上升；監(jiān)管政策尚需進(jìn)一步完善，明確其法律地位和監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范行業(yè)發(fā)展。2.1.2中小企業(yè)小額貸款特點(diǎn)及風(fēng)險中小企業(yè)小額貸款具有鮮明的特點(diǎn)。貸款額度小，這是由中小企業(yè)的規(guī)模和資金需求特點(diǎn)決定的。中小企業(yè)通常規(guī)模較小，經(jīng)營活動所需資金相對較少，小額貸款能夠滿足其日常經(jīng)營周轉(zhuǎn)、設(shè)備購置、原材料采購等方面的資金需求。貸款期限短，中小企業(yè)的經(jīng)營活動往往具有較強(qiáng)的時效性，資金周轉(zhuǎn)速度較快，因此小額貸款的期限一般較短，多在一年以內(nèi)，以適應(yīng)中小企業(yè)的資金使用周期。需求急也是中小企業(yè)小額貸款的顯著特點(diǎn)之一。中小企業(yè)在面對市場機(jī)遇或突發(fā)情況時，需要迅速獲得資金支持，小額貸款公司能夠憑借其簡便的審批流程和快速的決策機(jī)制，及時滿足中小企業(yè)的資金需求。然而，中小企業(yè)小額貸款也面臨著多種風(fēng)險。信用風(fēng)險是其中最為突出的風(fēng)險之一。中小企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定性相對較差，受市場波動、行業(yè)競爭等因素影響較大。當(dāng)市場環(huán)境發(fā)生不利變化時，中小企業(yè)的銷售收入和利潤可能會大幅下降，導(dǎo)致其還款能力受到影響。一些中小企業(yè)可能存在信用意識淡薄的問題，還款意愿不足，甚至出現(xiàn)惡意逃債的行為，這進(jìn)一步增加了小額貸款公司的信用風(fēng)險。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，中小企業(yè)的違約率相對較高，部分地區(qū)中小企業(yè)小額貸款的違約率達(dá)到了10%以上，給小額貸款公司帶來了較大的損失。市場風(fēng)險也是中小企業(yè)小額貸款面臨的重要風(fēng)險。中小企業(yè)所處的市場競爭激烈，產(chǎn)品價格波動較大。如果市場需求出現(xiàn)大幅下降或產(chǎn)品價格暴跌，中小企業(yè)的經(jīng)營收入將受到嚴(yán)重影響，從而影響其還款能力。原材料價格上漲、勞動力成本上升等因素也會增加中小企業(yè)的經(jīng)營成本，壓縮利潤空間，加大貸款風(fēng)險。例如，在某些行業(yè)，原材料價格的波動幅度較大，當(dāng)原材料價格大幅上漲時，中小企業(yè)的生產(chǎn)成本可能會增加30%以上，導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營困難，還款能力下降。操作風(fēng)險同樣不容忽視。小額貸款公司在業(yè)務(wù)操作過程中，可能由于內(nèi)部管理不善、人員素質(zhì)不高、流程不規(guī)范等原因，導(dǎo)致操作失誤、欺詐等風(fēng)險。貸款審批過程中，審批人員可能由于對借款人的信息審核不嚴(yán)格，未能準(zhǔn)確評估借款人的信用狀況和還款能力，從而發(fā)放了高風(fēng)險貸款；貸后管理中，工作人員可能未能及時跟蹤借款人的資金使用情況和經(jīng)營狀況，無法及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險隱患，導(dǎo)致風(fēng)險擴(kuò)大。一些小額貸款公司內(nèi)部存在內(nèi)部控制制度不完善的問題，容易出現(xiàn)內(nèi)部人員違規(guī)操作、挪用資金等情況，給公司帶來損失。2.2信用風(fēng)險評價相關(guān)理論2.2.1信用風(fēng)險的概念與內(nèi)涵信用風(fēng)險，又稱違約風(fēng)險，是指在信用交易過程中，借款人、證券發(fā)行人或交易對方因種種原因，不愿或無力履行合同條件而構(gòu)成違約，致使銀行、投資者或交易對方遭受損失的可能性。從傳統(tǒng)視角來看，信用風(fēng)險主要體現(xiàn)為借款人不能按照合同規(guī)定按期還本付息，從而給貸款人造成損失。在現(xiàn)代金融領(lǐng)域，信用風(fēng)險的范疇更為廣泛，涵蓋公司融資類客戶、交易對手或公司持有證券的發(fā)行人在無法履行合同義務(wù)的情況下，給公司造成損失的可能性，或者相關(guān)信用質(zhì)量發(fā)生惡化情況下，給公司帶來損失的可能性。信用風(fēng)險具有多方面的重要特征。首先是不對稱性，即預(yù)期收益和預(yù)期損失呈現(xiàn)不對稱狀態(tài)。當(dāng)某一主體承受一定的信用風(fēng)險時，其預(yù)期收益和預(yù)期損失并非對等，這種不對稱性使得信用風(fēng)險的評估和管理變得更為復(fù)雜。以小額貸款公司為例，在向中小企業(yè)發(fā)放貸款時，若企業(yè)按時還款，小額貸款公司獲得的收益相對固定，即貸款利息；然而，一旦企業(yè)違約，小額貸款公司可能面臨本金和利息的全部損失，損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過預(yù)期收益。其次是累積性，信用風(fēng)險具有不斷累積、惡性循環(huán)、連鎖反應(yīng)的特點(diǎn)，超過一定的臨界點(diǎn)便可能突然爆發(fā)，進(jìn)而引發(fā)金融危機(jī)。在經(jīng)濟(jì)下行時期，企業(yè)經(jīng)營困難，還款能力下降，違約風(fēng)險增加，小額貸款公司的不良貸款率上升，資金流動性受到影響，若這種情況持續(xù)蔓延，可能會導(dǎo)致整個金融市場的不穩(wěn)定。系統(tǒng)性也是信用風(fēng)險的重要特征之一，它受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素驅(qū)動，是一種重要的系統(tǒng)性風(fēng)險。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的變化、政策法規(guī)的調(diào)整等都會對信用風(fēng)險產(chǎn)生影響。如宏觀經(jīng)濟(jì)衰退時，企業(yè)的市場需求減少，銷售收入下降，還款能力減弱，信用風(fēng)險隨之增加。信用風(fēng)險還具有內(nèi)源性，它并非完全由客觀因素驅(qū)動，而是帶有主觀性的特點(diǎn)，并且難以用客觀數(shù)據(jù)和事實完全證實。借款人的還款意愿、信用意識等主觀因素都會影響信用風(fēng)險的大小，而這些因素往往難以準(zhǔn)確量化和評估。信用風(fēng)險對金融機(jī)構(gòu)的影響是深遠(yuǎn)且多維度的。在資金流動性方面，當(dāng)信用風(fēng)險發(fā)生，借款人違約無法按時償還貸款，金融機(jī)構(gòu)的資金回籠就會受到阻礙，資金流動性降低。小額貸款公司可能會因大量貸款無法收回，導(dǎo)致自身資金緊張，難以滿足日常運(yùn)營和新業(yè)務(wù)開展的資金需求，甚至可能面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險。在盈利能力上，信用風(fēng)險直接侵蝕金融機(jī)構(gòu)的利潤。違約貸款不僅使金融機(jī)構(gòu)無法獲得預(yù)期的利息收入，還可能需要計提大量的壞賬準(zhǔn)備金，用于彌補(bǔ)潛在的損失。這會導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)的利潤減少，嚴(yán)重時可能出現(xiàn)虧損。如果小額貸款公司的不良貸款率過高，其盈利能力將受到極大影響，可能會影響公司的持續(xù)經(jīng)營和發(fā)展。信用風(fēng)險還會對金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)造成損害。一旦金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)大量違約貸款，市場對其信任度會下降，客戶可能會減少與該金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)往來，導(dǎo)致客戶流失。這不僅會影響金融機(jī)構(gòu)當(dāng)前的業(yè)務(wù)，還會對其未來的業(yè)務(wù)拓展和市場競爭產(chǎn)生不利影響。2.2.2傳統(tǒng)信用風(fēng)險評價方法專家評價法是一種較為傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評價方法，它主要依賴于專家的專業(yè)知識和豐富經(jīng)驗。專家們運(yùn)用自身的專業(yè)素養(yǎng)，結(jié)合統(tǒng)計分析工具，對信用風(fēng)險的評估對象進(jìn)行主觀的分析判斷。在專家系統(tǒng)分析方法中，“5C”法具有較高的代表性，該方法主要從道德品質(zhì)（Character）、資本實力（Capital）、擔(dān)保抵押（Collateral）、償債能力（Capacity）、經(jīng)營環(huán)境（Condition）這五個關(guān)鍵因素來綜合分析研究對象的信用狀況。道德品質(zhì)反映借款人的誠信程度和還款意愿；資本實力體現(xiàn)借款人的資產(chǎn)規(guī)模和財務(wù)狀況；擔(dān)保抵押為貸款提供額外的保障；償債能力衡量借款人償還債務(wù)的能力；經(jīng)營環(huán)境則考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)競爭等外部因素對借款人的影響。“5P”法從個人因素（PersonalFactor）、目的因素（PurposeFactor）、償還因素（PaymentFactor）、保障因素（ProtectionFactor）和前景因素（PerspectiveFactor）進(jìn)行分析；“5W”法從借款人（Who）、借款用途（Why）、還款期限（When）、擔(dān)保物（What）和如何還款（How）五個方面評估信用風(fēng)險。專家評價法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠充分利用專家的經(jīng)驗和判斷力，對一些難以量化的因素進(jìn)行綜合考量，具有較強(qiáng)的靈活性和綜合性。然而，該方法也存在明顯的局限性，其主觀性較強(qiáng)，不同專家的判斷可能存在較大差異，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和客觀性，且評價結(jié)果容易受到專家個人偏好和情緒的影響。信用評分模型是應(yīng)用相關(guān)模型或計量工具，對研究對象未來失去償還能力或者違約可能性進(jìn)行計算分析的方法。它以影響研究對象信用的因素為基礎(chǔ)，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方式對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，從而得出其產(chǎn)生信用風(fēng)險的概率。常見的信用評分模型包括Logit回歸法和多元判別分析法。多元判別法通過選取提供信息量大的變量，構(gòu)建一個使研究對象錯誤率最小的模型，然后利用該模型進(jìn)行判別。Logit模型則對影響研究對象信用風(fēng)險的因素進(jìn)行回歸分析，預(yù)測出研究對象違約的概率，并據(jù)此進(jìn)行風(fēng)險等級劃分。信用評分模型的優(yōu)勢在于能夠利用大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具有較強(qiáng)的客觀性和可操作性，能夠快速對大量借款人進(jìn)行信用評估，提高評估效率。但該模型也存在不足，它假設(shè)變量之間存在線性關(guān)系，然而在實際情況中，信用風(fēng)險影響因素之間的關(guān)系往往較為復(fù)雜，可能并非線性關(guān)系，這會影響模型的準(zhǔn)確性；該模型對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性要求較高，如果數(shù)據(jù)存在缺失或錯誤，可能會導(dǎo)致評估結(jié)果出現(xiàn)偏差。KMV模型是1997年KMV公司建立的用于計算企業(yè)違約概率的方法。該模型認(rèn)為，銀行貸款所面臨的信用風(fēng)險主要受到企業(yè)在既定貸款額度下，其所擁有的資產(chǎn)市場價值影響。由于直接判斷企業(yè)資產(chǎn)市場價值較為困難，KMV模型將這一問題轉(zhuǎn)換為通過企業(yè)的股權(quán)價值來衡量企業(yè)的信用狀況。它運(yùn)用現(xiàn)代期權(quán)定價理論建立違約預(yù)測模型，充分利用資本市場的信息而非歷史賬面資料進(jìn)行預(yù)測，將市場信息納入違約概率的計算中。KMV模型的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)崟r反映企業(yè)資產(chǎn)價值的變化，對企業(yè)信用風(fēng)險的動態(tài)變化具有較好的敏感性，適用于上市公司的信用風(fēng)險評估。但該模型也存在一定的局限性，它假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布，與實際情況存在一定偏差；對于非上市公司，由于缺乏公開的股權(quán)市場數(shù)據(jù)，模型的應(yīng)用受到限制；該模型對參數(shù)的估計較為敏感，參數(shù)的微小變化可能會導(dǎo)致評估結(jié)果產(chǎn)生較大差異。2.3直覺模糊TOPSIS法原理與步驟2.3.1直覺模糊集理論基礎(chǔ)直覺模糊集（IntuitionisticFuzzySet，IFS）由Atanassov于1986年首次提出，是對傳統(tǒng)模糊集的重要拓展。在傳統(tǒng)模糊集中，元素對集合的隸屬程度僅用一個隸屬度來表示，取值范圍在[0,1]之間。而直覺模糊集不僅考慮了元素對集合的隸屬度，還引入了非隸屬度和猶豫度的概念，能夠更全面地描述事物的模糊性和不確定性。對于給定的論域X，直覺模糊集A定義為：A=\{\langlex,\mu_A(x),\nu_A(x)\rangle|x\inX\}，其中\(zhòng)mu_A(x):X\rightarrow[0,1]表示元素x對集合A的隸屬度，\nu_A(x):X\rightarrow[0,1]表示元素x對集合A的非隸屬度，且滿足0\leq\mu_A(x)+\nu_A(x)\leq1。猶豫度\pi_A(x)定義為\pi_A(x)=1-\mu_A(x)-\nu_A(x)，它反映了決策者對元素x是否屬于集合A的不確定程度。例如，在評價一家中小企業(yè)的信用狀況時，若用直覺模糊集來描述，可能會給出其信用良好的隸屬度為0.6，非隸屬度為0.2，那么猶豫度為1-0.6-0.2=0.2，這表明對于該企業(yè)信用良好這一評價存在一定的不確定性。直覺模糊集的基本運(yùn)算包括并、交、補(bǔ)等。設(shè)A=\{\langlex,\mu_A(x),\nu_A(x)\rangle|x\inX\}和B=\{\langlex,\mu_B(x),\nu_B(x)\rangle|x\inX\}為論域X上的兩個直覺模糊集：并運(yùn)算：A\cupB=\{\langlex,\max(\mu_A(x),\mu_B(x)),\min(\nu_A(x),\nu_B(x))\rangle|x\inX\}。這意味著在并集中，元素的隸屬度取兩個集合中隸屬度的最大值，非隸屬度取兩個集合中非隸屬度的最小值。例如，對于兩個直覺模糊集A和B，若元素x在A中的隸屬度為0.5，非隸屬度為0.3，在B中的隸屬度為0.7，非隸屬度為0.1，那么在A\cupB中，x的隸屬度為\max(0.5,0.7)=0.7，非隸屬度為\min(0.3,0.1)=0.1。交運(yùn)算：A\capB=\{\langlex,\min(\mu_A(x),\mu_B(x)),\max(\nu_A(x),\nu_B(x))\rangle|x\inX\}。在交集中，元素的隸屬度取兩個集合中隸屬度的最小值，非隸屬度取兩個集合中非隸屬度的最大值。如上述例子，在A\capB中，x的隸屬度為\min(0.5,0.7)=0.5，非隸屬度為\max(0.3,0.1)=0.3。補(bǔ)運(yùn)算：\overline{A}=\{\langlex,\nu_A(x),\mu_A(x)\rangle|x\inX\}，即補(bǔ)集中元素的隸屬度和非隸屬度與原集合中的非隸屬度和隸屬度互換。對于集合A，其補(bǔ)集中元素x的隸屬度為原集合中x的非隸屬度0.3，非隸屬度為原集合中x的隸屬度0.5。直覺模糊集還具有一些重要性質(zhì)，如冪等律、交換律、結(jié)合律、分配律等：冪等律：A\cupA=A，A\capA=A。這表明一個直覺模糊集與自身進(jìn)行并運(yùn)算或交運(yùn)算，結(jié)果仍為該集合本身。交換律：A\cupB=B\cupA，A\capB=B\capA。即并運(yùn)算和交運(yùn)算滿足交換律，兩個直覺模糊集進(jìn)行并運(yùn)算或交運(yùn)算的順序不影響結(jié)果。結(jié)合律：(A\cupB)\cupC=A\cup(B\cupC)，(A\capB)\capC=A\cap(B\capC)。說明并運(yùn)算和交運(yùn)算在多個直覺模糊集之間滿足結(jié)合律。分配律：A\cup(B\capC)=(A\cupB)\cap(A\cupC)，A\cap(B\cupC)=(A\capB)\cup(A\capC)。體現(xiàn)了并運(yùn)算和交運(yùn)算之間的分配關(guān)系。這些性質(zhì)在直覺模糊集的運(yùn)算和應(yīng)用中起著重要作用，為解決實際問題提供了理論支持。2.3.2TOPSIS法基本原理TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution）法，即逼近理想解排序法，由Hwang和Yoon于1981年首次提出，是一種常用的多屬性決策方法。其基本原理是通過計算各方案與正理想解和負(fù)理想解之間的距離，來對方案進(jìn)行排序和評價，從而找出最優(yōu)方案。正理想解是在所有屬性上都達(dá)到最優(yōu)值的方案，負(fù)理想解則是在所有屬性上都達(dá)到最差值的方案。假設(shè)有n個待評價方案A_1,A_2,\cdots,A_n，m個評價屬性C_1,C_2,\cdots,C_m，構(gòu)成決策矩陣X=(x_{ij})_{n\timesm}，其中x_{ij}表示第i個方案在第j個屬性上的取值。首先，確定正理想解A^+和負(fù)理想解A^-：正理想解A^+=(x_1^+,x_2^+,\cdots,x_m^+)，其中x_j^+=\max_{1\leqi\leqn}(x_{ij})（效益型屬性）或x_j^+=\min_{1\leqi\leqn}(x_{ij})（成本型屬性）。對于效益型屬性，正理想解在該屬性上取所有方案中的最大值；對于成本型屬性，正理想解在該屬性上取所有方案中的最小值。例如，在評價中小企業(yè)的盈利能力時，若該屬性為效益型，正理想解就是所有企業(yè)中盈利能力最強(qiáng)的數(shù)值。負(fù)理想解A^-=(x_1^-,x_2^-,\cdots,x_m^-)，其中x_j^-=\min_{1\leqi\leqn}(x_{ij})（效益型屬性）或x_j^-=\max_{1\leqi\leqn}(x_{ij})（成本型屬性）。與正理想解相反，負(fù)理想解在效益型屬性上取最小值，在成本型屬性上取最大值。然后，計算各方案與正理想解和負(fù)理想解之間的距離。常用的距離度量方法有歐氏距離、曼哈頓距離等。以歐氏距離為例，第i個方案A_i與正理想解A^+的距離d_i^+為：d_i^+=\sqrt{\sum_{j=1}^{m}(x_{ij}-x_j^+)^2}；與負(fù)理想解A^-的距離d_i^-為：d_i^-=\sqrt{\sum_{j=1}^{m}(x_{ij}-x_j^-)^2}。距離d_i^+越小，說明方案A_i越接近正理想解；距離d_i^-越大，說明方案A_i越遠(yuǎn)離負(fù)理想解。最后，計算各方案與正理想解的相對貼近度C_i，C_i=\frac{d_i^-}{d_i^++d_i^-}，C_i\in[0,1]。相對貼近度C_i越大，表示方案A_i越接近正理想解，在所有方案中的排序越靠前，即方案越優(yōu)。通過比較各方案的相對貼近度，就可以對所有方案進(jìn)行排序，從而為決策提供依據(jù)。例如，在小額貸款信用風(fēng)險評價中，通過TOPSIS法計算各中小企業(yè)貸款方案的相對貼近度，相對貼近度高的方案表示其信用風(fēng)險相對較低，更值得小額貸款公司考慮發(fā)放貸款。2.3.3直覺模糊TOPSIS法的步驟直覺模糊TOPSIS法是將直覺模糊集理論與TOPSIS法相結(jié)合，用于解決多屬性決策問題中存在的模糊性和不確定性。其具體步驟如下：構(gòu)建直覺模糊決策矩陣：假設(shè)有n個待評價方案A_1,A_2,\cdots,A_n，m個評價屬性C_1,C_2,\cdots,C_m。對于第i個方案A_i在第j個屬性C_j上的評價，用直覺模糊數(shù)\alpha_{ij}=\langle\mu_{ij},\nu_{ij}\rangle表示，其中\(zhòng)mu_{ij}為隸屬度，\nu_{ij}為非隸屬度，且0\leq\mu_{ij}+\nu_{ij}\leq1。由此構(gòu)成直覺模糊決策矩陣A=(\alpha_{ij})_{n\timesm}。例如，在評價中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險時，對于企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率這一屬性，專家可能給出某企業(yè)的評價為\langle0.3,0.5\rangle，表示該企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率處于合理范圍的隸屬度為0.3，非隸屬度為0.5，猶豫度為1-0.3-0.5=0.2。確定屬性權(quán)重：屬性權(quán)重反映了各評價屬性在決策中的相對重要程度。確定屬性權(quán)重的方法有多種，如主觀賦權(quán)法（如層次分析法、專家打分法等）、客觀賦權(quán)法（如熵權(quán)法、變異系數(shù)法等）以及組合賦權(quán)法。以熵權(quán)法為例，其基本思想是根據(jù)各屬性指標(biāo)值的變異程度來確定權(quán)重。首先計算第j個屬性的熵值e_j，e_j=-k\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\lnp_{ij}，其中k=\frac{1}{\lnn}，p_{ij}=\frac{\alpha_{ij}}{\sum_{i=1}^{n}\alpha_{ij}}（這里的\alpha_{ij}需根據(jù)具體情況進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理）。然后計算第j個屬性的熵權(quán)w_j，w_j=\frac{1-e_j}{\sum_{j=1}^{m}(1-e_j)}。權(quán)重w_j越大，說明該屬性在決策中的重要性越高。計算正、負(fù)理想解：根據(jù)直覺模糊決策矩陣和屬性權(quán)重，確定直覺模糊正理想解A^+和直覺模糊負(fù)理想解A^-。直覺模糊正理想解A^+=\{\langle\mu_1^+,\nu_1^+\rangle,\langle\mu_2^+,\nu_2^+\rangle,\cdots,\langle\mu_m^+,\nu_m^+\rangle\}，其中\(zhòng)mu_j^+=\max_{1\leqi\leqn}(\mu_{ij})（效益型屬性）或\mu_j^+=\min_{1\leqi\leqn}(\mu_{ij})（成本型屬性），\nu_j^+=\min_{1\leqi\leqn}(\nu_{ij})（效益型屬性）或\nu_j^+=\max_{1\leqi\leqn}(\nu_{ij})（成本型屬性）。直覺模糊負(fù)理想解A^-=\{\langle\mu_1^-,\nu_1^-\rangle,\langle\mu_2^-,\nu_2^-\rangle,\cdots,\langle\mu_m^-,\nu_m^-\rangle\}，其中\(zhòng)mu_j^-=\min_{1\leqi\leqn}(\mu_{ij})（效益型屬性）或\mu_j^-=\max_{1\leqi\leqn}(\mu_{ij})（成本型屬性），\nu_j^-=\max_{1\leqi\leqn}(\nu_{ij})（效益型屬性）或\nu_j^-=\min_{1\leqi\leqn}(\nu_{ij})（成本型屬性）。計算距離：計算各方案與直覺模糊正理想解和直覺模糊負(fù)理想解之間的距離。常用的距離度量方法有歐氏距離、海明距離等。以歐氏距離為例，第i個方案A_i與直覺模糊正理想解A^+的距離d_i^+為：d_i^+=\sqrt{\sum_{j=1}^{m}w_j^2[(\mu_{ij}-\mu_j^+)^2+(\nu_{ij}-\nu_j^+)^2+(\pi_{ij}-\pi_j^+)^2]}，其中\(zhòng)pi_{ij}=1-\mu_{ij}-\nu_{ij}，\pi_j^+=1-\mu_j^+-\nu_j^+。第i個方案A_i與直覺模糊負(fù)理想解A^-的距離d_i^-為：d_i^-=\sqrt{\sum_{j=1}^{m}w_j^2[(\mu_{ij}-\mu_j^-)^2+(\nu_{ij}-\nu_j^-)^2+(\pi_{ij}-\pi_j^-)^2]}，其中\(zhòng)pi_j^-=1-\mu_j^--\nu_j^-。計算相對貼近度：計算各方案與直覺模糊正理想解的相對貼近度C_i，C_i=\frac{d_i^-}{d_i^++d_i^-}，C_i\in[0,1]。相對貼近度C_i越大，表示方案A_i越接近直覺模糊正理想解，在所有方案中的排序越靠前，即方案越優(yōu)。通過比較各方案的相對貼近度，就可以對所有方案進(jìn)行排序，從而為小額貸款公司中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險評價提供決策依據(jù)。例如，在實際應(yīng)用中，相對貼近度高的中小企業(yè)貸款方案，其信用風(fēng)險相對較低，小額貸款公司可以根據(jù)相對貼近度的排序結(jié)果，合理分配貸款資源，降低信用風(fēng)險。三、小額貸款信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建3.1指標(biāo)選取原則在構(gòu)建小額貸款信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系時，需遵循一系列科學(xué)合理的原則，以確保指標(biāo)體系能夠全面、準(zhǔn)確地反映小額貸款的信用風(fēng)險狀況，為小額貸款公司的風(fēng)險評估和決策提供可靠依據(jù)。全面性原則要求指標(biāo)體系能夠涵蓋影響小額貸款信用風(fēng)險的各個方面，包括中小企業(yè)的財務(wù)狀況、經(jīng)營管理水平、市場競爭力、信用記錄等內(nèi)部因素，以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢、政策法規(guī)等外部因素。在財務(wù)狀況方面，不僅要考慮資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率等償債能力指標(biāo)，還要關(guān)注凈利率、營業(yè)收入增長率等盈利能力和發(fā)展能力指標(biāo)；在外部因素方面，要考慮宏觀經(jīng)濟(jì)增長率、行業(yè)平均利潤率、相關(guān)政策法規(guī)的調(diào)整等對中小企業(yè)還款能力和意愿的影響。只有全面考慮這些因素，才能對小額貸款的信用風(fēng)險進(jìn)行全面評估，避免因指標(biāo)缺失而導(dǎo)致風(fēng)險評估的片面性?？茖W(xué)性原則強(qiáng)調(diào)指標(biāo)的選取應(yīng)基于科學(xué)的理論和方法，具有明確的經(jīng)濟(jì)含義和統(tǒng)計意義。指標(biāo)的計算方法應(yīng)科學(xué)合理，數(shù)據(jù)來源應(yīng)可靠準(zhǔn)確，以確保評估結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。在選取財務(wù)指標(biāo)時，應(yīng)依據(jù)會計學(xué)、財務(wù)管理學(xué)等相關(guān)理論，確保指標(biāo)能夠準(zhǔn)確反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果；在選取非財務(wù)指標(biāo)時，應(yīng)采用科學(xué)的調(diào)研方法和評價標(biāo)準(zhǔn)，如通過問卷調(diào)查、實地訪談等方式獲取企業(yè)主信用記錄、經(jīng)營年限等信息，并運(yùn)用合理的評價模型進(jìn)行量化分析?？刹僮餍栽瓌t注重指標(biāo)體系在實際應(yīng)用中的可行性和便利性。指標(biāo)應(yīng)易于獲取和計算，數(shù)據(jù)來源應(yīng)具有可操作性，能夠通過現(xiàn)有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、企業(yè)財務(wù)報表、調(diào)查研究等方式獲取。同時，指標(biāo)的計算方法應(yīng)簡單易懂，便于小額貸款公司的工作人員進(jìn)行操作和應(yīng)用。在選取指標(biāo)時，應(yīng)避免過于復(fù)雜或難以獲取數(shù)據(jù)的指標(biāo)，優(yōu)先選擇那些能夠直接從企業(yè)財務(wù)報表或公開信息中獲取數(shù)據(jù)的指標(biāo)，如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率等。對于一些難以直接量化的非財務(wù)指標(biāo)，可以采用專家打分、問卷調(diào)查等方式進(jìn)行評估，并制定相應(yīng)的量化標(biāo)準(zhǔn)，使其具有可操作性。相關(guān)性原則要求選取的指標(biāo)與小額貸款的信用風(fēng)險具有緊密的相關(guān)性，能夠準(zhǔn)確反映信用風(fēng)險的大小和變化趨勢。指標(biāo)之間應(yīng)具有一定的邏輯關(guān)系，避免出現(xiàn)指標(biāo)之間相互矛盾或重復(fù)的情況。資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)的償債能力密切相關(guān)，資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)的償債能力越弱，信用風(fēng)險也就越高；企業(yè)主的信用記錄與還款意愿相關(guān)，良好的信用記錄表明企業(yè)主還款意愿較強(qiáng)，信用風(fēng)險相對較低。在構(gòu)建指標(biāo)體系時，應(yīng)通過相關(guān)性分析等方法，篩選出與信用風(fēng)險相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)，提高指標(biāo)體系的有效性和針對性。3.2具體指標(biāo)選取3.2.1企業(yè)基本情況指標(biāo)企業(yè)基本情況是評估小額貸款信用風(fēng)險的重要基礎(chǔ)，選取具有代表性的指標(biāo)能夠全面反映企業(yè)的穩(wěn)定性和規(guī)模，為信用風(fēng)險評估提供有力支持。企業(yè)成立年限是衡量企業(yè)穩(wěn)定性的重要指標(biāo)之一。成立年限較長的企業(yè)，通常在市場中積累了豐富的經(jīng)驗，擁有相對穩(wěn)定的客戶群體和供應(yīng)商關(guān)系，經(jīng)營模式也更為成熟，應(yīng)對市場波動和風(fēng)險的能力較強(qiáng)。根據(jù)相關(guān)研究和實際經(jīng)驗，成立年限在5年以上的企業(yè)，其經(jīng)營穩(wěn)定性相對較高，信用風(fēng)險相對較低；而成立年限不足3年的企業(yè)，由于處于發(fā)展初期，面臨諸多不確定性，如市場開拓難度大、產(chǎn)品或服務(wù)尚未得到市場充分認(rèn)可、內(nèi)部管理體系不完善等，更容易受到市場環(huán)境變化的影響，信用風(fēng)險相對較高。據(jù)統(tǒng)計，成立年限不足3年的中小企業(yè)，其違約率比成立年限在5年以上的企業(yè)高出約30%。注冊資本體現(xiàn)了企業(yè)的初始資金實力，是企業(yè)開展經(jīng)營活動的重要保障。較高的注冊資本意味著企業(yè)在成立之初擁有更充足的資金用于購置設(shè)備、采購原材料、進(jìn)行市場推廣等，具備更強(qiáng)的抗風(fēng)險能力。一般來說，注冊資本在500萬元以上的中小企業(yè)，在面對市場沖擊時，能夠有更多的資金緩沖空間，維持企業(yè)的正常運(yùn)營；而注冊資本低于100萬元的企業(yè)，資金相對匱乏，在遇到經(jīng)營困難時，可能難以籌集到足夠的資金來應(yīng)對，導(dǎo)致違約風(fēng)險增加。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，注冊資本低于100萬元的中小企業(yè)，其貸款違約概率是注冊資本500萬元以上企業(yè)的2倍。股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)的決策機(jī)制、經(jīng)營穩(wěn)定性和發(fā)展戰(zhàn)略具有重要影響。股權(quán)結(jié)構(gòu)分散的企業(yè)，決策過程可能更加民主，但也容易出現(xiàn)決策效率低下、內(nèi)部利益協(xié)調(diào)困難等問題；而股權(quán)結(jié)構(gòu)過于集中，雖然決策效率較高，但可能存在大股東侵害小股東利益的風(fēng)險。合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)應(yīng)在保證決策效率的同時，兼顧各方利益，形成有效的內(nèi)部制衡機(jī)制。當(dāng)企業(yè)的前三大股東持股比例之和在50%-70%之間，且不存在一股獨(dú)大的情況時，企業(yè)的決策能夠相對科學(xué)合理，經(jīng)營穩(wěn)定性較高，信用風(fēng)險相對較低。這種股權(quán)結(jié)構(gòu)下，各股東能夠充分參與企業(yè)決策，相互監(jiān)督制約，避免因個別股東的不當(dāng)決策或行為導(dǎo)致企業(yè)面臨風(fēng)險。3.2.2財務(wù)狀況指標(biāo)財務(wù)狀況是衡量中小企業(yè)還款能力和信用風(fēng)險的核心要素，通過選取一系列關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)，可以全面、準(zhǔn)確地評估企業(yè)的財務(wù)健康狀況。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)償債能力的重要指標(biāo)，它反映了企業(yè)負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比例關(guān)系。資產(chǎn)負(fù)債率越高，表明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)越重，償債能力相對較弱，信用風(fēng)險也就越高。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超過70%時，企業(yè)面臨的財務(wù)風(fēng)險較大，可能存在資金周轉(zhuǎn)困難、償債壓力大等問題，貸款違約的可能性增加；而資產(chǎn)負(fù)債率低于50%的企業(yè)，財務(wù)結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)健，償債能力較強(qiáng)，信用風(fēng)險相對較低。據(jù)統(tǒng)計，資產(chǎn)負(fù)債率超過70%的中小企業(yè)，其貸款違約率比資產(chǎn)負(fù)債率低于50%的企業(yè)高出約40%。流動比率用于衡量企業(yè)流動資產(chǎn)在短期債務(wù)到期以前，可以變?yōu)楝F(xiàn)金用于償還負(fù)債的能力。流動比率越高，說明企業(yè)的短期償債能力越強(qiáng)，能夠及時償還到期債務(wù)，信用風(fēng)險相對較低。一般認(rèn)為，流動比率在2以上較為合理，表明企業(yè)的流動資產(chǎn)足以覆蓋短期債務(wù)，具有較強(qiáng)的短期償債能力；當(dāng)流動比率低于1.5時，企業(yè)的短期償債能力可能存在不足，面臨一定的流動性風(fēng)險，信用風(fēng)險相應(yīng)增加。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，流動比率低于1.5的中小企業(yè)，其貸款逾期的概率比流動比率在2以上的企業(yè)高出約35%。凈資產(chǎn)收益率反映了企業(yè)股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運(yùn)用自有資本的效率。凈資產(chǎn)收益率越高，說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，股東權(quán)益的回報越高，企業(yè)具備更強(qiáng)的還款能力，信用風(fēng)險相對較低。通常，凈資產(chǎn)收益率在15%以上的企業(yè)，盈利能力較強(qiáng)，能夠為股東創(chuàng)造較高的價值，也更有能力按時償還貸款本息；而凈資產(chǎn)收益率低于8%的企業(yè)，盈利能力較弱，可能面臨資金積累困難、還款能力不足等問題，信用風(fēng)險相對較高。據(jù)研究，凈資產(chǎn)收益率低于8%的中小企業(yè)，其貸款違約風(fēng)險比凈資產(chǎn)收益率在15%以上的企業(yè)高出約50%。營業(yè)收入增長率體現(xiàn)了企業(yè)的業(yè)務(wù)增長速度和市場拓展能力，是衡量企業(yè)發(fā)展能力的重要指標(biāo)。營業(yè)收入增長率較高，表明企業(yè)的市場份額不斷擴(kuò)大，業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，具有較好的發(fā)展前景和還款能力，信用風(fēng)險相對較低。當(dāng)營業(yè)收入增長率連續(xù)兩年超過20%時，說明企業(yè)處于快速發(fā)展階段，市場競爭力較強(qiáng)，還款能力有較好的保障；而營業(yè)收入增長率連續(xù)兩年低于5%的企業(yè)，可能面臨市場競爭激烈、產(chǎn)品或服務(wù)缺乏競爭力等問題，發(fā)展能力受限，信用風(fēng)險相對較高。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，營業(yè)收入增長率連續(xù)兩年低于5%的中小企業(yè)，其貸款違約的可能性比營業(yè)收入增長率連續(xù)兩年超過20%的企業(yè)高出約45%。3.2.3信用記錄指標(biāo)信用記錄是反映企業(yè)信用狀況的直接依據(jù)，通過對企業(yè)貸款逾期次數(shù)、信用卡還款情況、商業(yè)信用記錄等指標(biāo)的分析，可以準(zhǔn)確評估企業(yè)的信用風(fēng)險。企業(yè)貸款逾期次數(shù)是衡量其信用風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo)之一。貸款逾期次數(shù)越多，說明企業(yè)的還款意愿和還款能力可能存在問題，信用風(fēng)險越高。如果企業(yè)在過去一年內(nèi)貸款逾期次數(shù)超過3次，表明企業(yè)在資金管理和還款安排上存在較大缺陷，可能面臨經(jīng)營困難或財務(wù)困境，違約風(fēng)險顯著增加；而貸款逾期次數(shù)為0的企業(yè)，信用狀況相對良好，按時還款的意識和能力較強(qiáng)，信用風(fēng)險相對較低。據(jù)統(tǒng)計，過去一年內(nèi)貸款逾期次數(shù)超過3次的中小企業(yè)，其貸款違約率比逾期次數(shù)為0的企業(yè)高出約60%。信用卡還款情況能夠反映企業(yè)的日常信用行為和資金流動性。按時足額償還信用卡欠款，表明企業(yè)具有良好的信用意識和資金管理能力，信用風(fēng)險較低；而出現(xiàn)信用卡還款逾期或欠款未還的情況，可能暗示企業(yè)資金緊張或信用意識淡薄，信用風(fēng)險相對較高。若企業(yè)信用卡還款逾期次數(shù)在半年內(nèi)超過2次，說明企業(yè)在資金周轉(zhuǎn)方面可能存在問題，信用風(fēng)險有所上升；若信用卡還款一直保持良好記錄，企業(yè)的信用狀況相對可靠，信用風(fēng)險較低。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，信用卡還款逾期次數(shù)半年內(nèi)超過2次的中小企業(yè)，其信用風(fēng)險比還款記錄良好的企業(yè)高出約50%。商業(yè)信用記錄體現(xiàn)了企業(yè)在商業(yè)活動中的誠信程度和信譽(yù)水平。企業(yè)在與供應(yīng)商、合作伙伴的交易中，是否按時支付貨款、履行合同義務(wù)等，都反映了其商業(yè)信用狀況。擁有良好商業(yè)信用記錄的企業(yè)，在市場中具有較高的聲譽(yù)，合作伙伴更愿意與其開展業(yè)務(wù)，其還款能力和還款意愿也更值得信賴，信用風(fēng)險相對較低；而存在拖欠供應(yīng)商貨款、違反合同約定等不良商業(yè)信用記錄的企業(yè)，信用風(fēng)險較高。如果企業(yè)有過拖欠供應(yīng)商貨款超過3個月的記錄，其在商業(yè)活動中的信用形象將受到嚴(yán)重?fù)p害，貸款違約的可能性大幅增加；相反，商業(yè)信用記錄良好的企業(yè)，貸款違約風(fēng)險相對較低。據(jù)調(diào)查，有拖欠供應(yīng)商貨款超過3個月記錄的中小企業(yè)，其貸款違約率比商業(yè)信用記錄良好的企業(yè)高出約70%。3.2.4行業(yè)環(huán)境指標(biāo)行業(yè)環(huán)境對中小企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展具有重要影響，通過分析行業(yè)發(fā)展前景、市場競爭程度、政策支持力度等指標(biāo)，可以有效評估行業(yè)環(huán)境因素對小額貸款信用風(fēng)險的影響。行業(yè)發(fā)展前景是衡量企業(yè)未來發(fā)展?jié)摿瓦€款能力的重要因素。處于朝陽行業(yè)的企業(yè)，市場需求增長迅速，發(fā)展空間廣闊，具有較強(qiáng)的盈利能力和還款能力，信用風(fēng)險相對較低；而處于夕陽行業(yè)的企業(yè)，市場需求逐漸萎縮，面臨較大的經(jīng)營壓力和轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)，信用風(fēng)險相對較高。以新能源汽車行業(yè)為例，隨著全球?qū)Νh(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注度不斷提高，新能源汽車市場需求持續(xù)增長，行業(yè)發(fā)展前景廣闊，該行業(yè)內(nèi)的中小企業(yè)具有良好的發(fā)展機(jī)遇，信用風(fēng)險相對較低；而傳統(tǒng)燃油汽車行業(yè)，由于市場競爭激烈，且受到新能源汽車的沖擊，部分中小企業(yè)面臨市場份額下降、利潤空間壓縮等問題，信用風(fēng)險相對較高。據(jù)統(tǒng)計，處于朝陽行業(yè)的中小企業(yè)，其貸款違約率比處于夕陽行業(yè)的企業(yè)低約30%。市場競爭程度反映了行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的競爭激烈程度。市場競爭激烈的行業(yè)，企業(yè)面臨更大的生存壓力，產(chǎn)品價格競爭激烈，利潤空間受到擠壓，經(jīng)營風(fēng)險增加，信用風(fēng)險也相應(yīng)提高；而市場競爭相對緩和的行業(yè)，企業(yè)的市場份額相對穩(wěn)定，經(jīng)營環(huán)境較為寬松，信用風(fēng)險相對較低。在智能手機(jī)行業(yè)，市場競爭異常激烈，眾多品牌競爭激烈，中小企業(yè)要在該行業(yè)中脫穎而出，需要投入大量的研發(fā)、營銷等成本，面臨較大的經(jīng)營風(fēng)險，信用風(fēng)險相對較高；而在一些具有一定技術(shù)壁壘或壟斷性質(zhì)的行業(yè)，如高端醫(yī)療器械行業(yè)，市場競爭相對緩和，企業(yè)的經(jīng)營穩(wěn)定性較高，信用風(fēng)險相對較低。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，市場競爭激烈行業(yè)的中小企業(yè)，其貸款違約概率比市場競爭緩和行業(yè)的企業(yè)高出約40%。政策支持力度對中小企業(yè)的發(fā)展具有重要的推動作用。政府出臺的一系列扶持政策，如稅收優(yōu)惠、財政補(bǔ)貼、信貸支持等，能夠降低企業(yè)的經(jīng)營成本，提高企業(yè)的盈利能力和抗風(fēng)險能力，信用風(fēng)險相對較低；而缺乏政策支持的行業(yè)，企業(yè)面臨的發(fā)展壓力較大，信用風(fēng)險相對較高。在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，政府通常會給予大量的政策支持，包括研發(fā)補(bǔ)貼、稅收減免、產(chǎn)業(yè)基金扶持等，這些政策有助于企業(yè)提升技術(shù)水平、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增強(qiáng)還款能力，信用風(fēng)險相對較低；而一些傳統(tǒng)制造業(yè)，若缺乏政策引導(dǎo)和支持，在面臨市場波動和成本上升等壓力時，經(jīng)營困難增加，信用風(fēng)險相對較高。據(jù)研究，獲得政策支持的中小企業(yè)，其貸款違約風(fēng)險比未獲得政策支持的企業(yè)低約35%。3.3指標(biāo)篩選與優(yōu)化在構(gòu)建小額貸款信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系時，初步選取的指標(biāo)可能存在相關(guān)性高或信息重疊的問題，這會影響評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。因此，需要運(yùn)用科學(xué)的方法對指標(biāo)進(jìn)行篩選和優(yōu)化，以確保指標(biāo)體系的科學(xué)性和合理性。相關(guān)性分析是一種常用的指標(biāo)篩選方法，它通過計算指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，來判斷指標(biāo)之間的線性相關(guān)程度。當(dāng)兩個指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)較高時，說明它們之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，可能存在信息重疊的情況。在財務(wù)狀況指標(biāo)中，資產(chǎn)負(fù)債率與負(fù)債權(quán)益比都反映了企業(yè)的負(fù)債水平，它們之間的相關(guān)系數(shù)可能較高。通過相關(guān)性分析，若發(fā)現(xiàn)兩者相關(guān)系數(shù)超過0.8，可考慮保留其中一個更具代表性的指標(biāo)，以避免信息重復(fù)，提高評價效率。主成分分析也是一種有效的指標(biāo)篩選方法，它能夠?qū)⒍鄠€相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合變量，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始變量的信息，同時降低數(shù)據(jù)的維度。在小額貸款信用風(fēng)險評價中，可能選取了多個財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)之間存在復(fù)雜的相關(guān)性。運(yùn)用主成分分析，可將這些指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個主成分，每個主成分代表了不同方面的風(fēng)險信息。如通過主成分分析，將資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈利率等多個財務(wù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為償債能力主成分、盈利能力主成分等，這樣既減少了指標(biāo)數(shù)量，又避免了信息的重復(fù)和冗余，使評價指標(biāo)更加簡潔明了，便于后續(xù)的分析和計算。在實際應(yīng)用中，可結(jié)合相關(guān)性分析和主成分分析的結(jié)果進(jìn)行指標(biāo)篩選。首先，通過相關(guān)性分析，剔除相關(guān)性過高的指標(biāo)；然后，運(yùn)用主成分分析，對剩余指標(biāo)進(jìn)行降維處理，提取主成分。在構(gòu)建小額貸款信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系時，初步選取了20個指標(biāo)，通過相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)其中5個指標(biāo)與其他指標(biāo)相關(guān)性較高，予以剔除；對剩余的15個指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，提取出5個主成分，這5個主成分累計貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，能夠較好地代表原始指標(biāo)的信息。經(jīng)過這樣的篩選和優(yōu)化，指標(biāo)體系更加精簡高效，能夠更準(zhǔn)確地評估小額貸款的信用風(fēng)險。四、基于直覺模糊TOPSIS法的信用風(fēng)險評價模型構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理4.1.1數(shù)據(jù)來源為了構(gòu)建準(zhǔn)確有效的小額貸款信用風(fēng)險評價模型，數(shù)據(jù)的收集至關(guān)重要。本研究的數(shù)據(jù)來源廣泛，主要包括以下幾個方面：企業(yè)財務(wù)報表是獲取企業(yè)財務(wù)狀況信息的重要來源。通過收集中小企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表，可以獲取資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率等關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠直觀地反映企業(yè)的償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力，為信用風(fēng)險評估提供重要依據(jù)。對某中小企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行分析，可計算出其資產(chǎn)負(fù)債率，了解企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)情況；通過利潤表能獲取凈利潤等數(shù)據(jù)，進(jìn)而計算凈資產(chǎn)收益率，評估企業(yè)的盈利能力。信用記錄數(shù)據(jù)庫包含企業(yè)的貸款逾期次數(shù)、信用卡還款情況、商業(yè)信用記錄等信息，這些數(shù)據(jù)直接反映了企業(yè)的信用狀況。人民銀行征信系統(tǒng)記錄了企業(yè)的各類信貸信息，包括貸款還款記錄、信用卡使用情況等；第三方信用評級機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫也提供了企業(yè)的信用評級、信用報告等資料。通過這些數(shù)據(jù)庫，可以獲取企業(yè)的信用記錄指標(biāo)數(shù)據(jù)，評估企業(yè)的信用風(fēng)險。從人民銀行征信系統(tǒng)中獲取某企業(yè)的貸款逾期記錄，判斷其還款意愿和還款能力；參考第三方信用評級機(jī)構(gòu)對企業(yè)的信用評級，了解企業(yè)在市場中的信用地位。行業(yè)報告由專業(yè)的市場研究機(jī)構(gòu)發(fā)布，涵蓋行業(yè)發(fā)展前景、市場競爭程度、政策支持力度等方面的信息。通過分析行業(yè)報告，可以獲取行業(yè)環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)，評估行業(yè)環(huán)境對中小企業(yè)小額貸款信用風(fēng)險的影響。某行業(yè)報告對新能源汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢進(jìn)行了分析，指出該行業(yè)市場需求增長迅速，發(fā)展前景廣闊，處于該行業(yè)的中小企業(yè)信用風(fēng)險相對較低；對智能手機(jī)行業(yè)的報告顯示，該行業(yè)市場競爭激烈，中小企業(yè)面臨較大的經(jīng)營壓力，信用風(fēng)險相對較高。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，在數(shù)據(jù)收集過程中，對數(shù)據(jù)來源進(jìn)行了嚴(yán)格篩選和驗證。優(yōu)先選擇權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)，如政府部門、知名金融機(jī)構(gòu)、專業(yè)市場研究機(jī)構(gòu)等。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗證，通過多個數(shù)據(jù)源對比，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。對于企業(yè)財務(wù)報表數(shù)據(jù)，除了從企業(yè)直接獲取外，還參考了審計報告、稅務(wù)申報數(shù)據(jù)等進(jìn)行驗證；對于信用記錄數(shù)據(jù)，綜合考慮多個信用記錄數(shù)據(jù)庫的信息，避免單一數(shù)據(jù)源的局限性。4.1.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化在收集到原始數(shù)據(jù)后，由于各指標(biāo)的量綱和取值范圍不同，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可能會導(dǎo)致結(jié)果偏差。因此，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響，使各指標(biāo)具有可比性。歸一化是一種常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，它將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。對于效益型指標(biāo)（如凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率等），其值越大越好，歸一化公式為：x_{ij}^*=\frac{x_{ij}-\min_{i}(x_{ij})}{\max_{i}(x_{ij})-\min_{i}(x_{ij})}；對于成本型指標(biāo)（如資產(chǎn)負(fù)債率，資產(chǎn)負(fù)債率越低，償債能力相對越強(qiáng)，信用風(fēng)險相對越低），其值越小越好，歸一化公式為：x_{ij}^*=\frac{\max_{i}(x_{ij})-x_{ij}}{\max_{i}(x_{ij})-\min_{i}(x_{ij})}。假設(shè)有三家中小企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率分別為60%、70%、50%，按照成本型指標(biāo)歸一化公式，將其歸一化到[0,1]區(qū)間。首先找出最大值70%和最小值50%，對于60%的資產(chǎn)負(fù)債率，歸一化后的值為(70\%-60\%)/(70\%-50\%)=0.5；同理，70%歸一化后為1，50%歸一化后為0。標(biāo)準(zhǔn)化也是一種常見的方法，它使數(shù)據(jù)具有均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的特性。標(biāo)準(zhǔn)化公式為：x_{ij}^*=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{\sigma_j}，其中\(zhòng)overline{x_j}為第j個指標(biāo)的均值，\sigma_j為第j個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。在處理中小企業(yè)的營業(yè)收入增長率數(shù)據(jù)時，假設(shè)某行業(yè)內(nèi)多家中小企業(yè)的營業(yè)收入增長率數(shù)據(jù)，先計算這些數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式對每個企業(yè)的營業(yè)收入增長率進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在實際應(yīng)用中，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法。對于一些需要突出數(shù)據(jù)相對大小關(guān)系的分析，歸一化方法較為適用；而對于一些需要考慮數(shù)據(jù)分布特征的分析，標(biāo)準(zhǔn)化方法更為合適。在構(gòu)建小額貸款信用風(fēng)險評價模型時，對財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)分別進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于財務(wù)指標(biāo)，由于其數(shù)據(jù)分布較為規(guī)律，采用標(biāo)準(zhǔn)化方法，使不同財務(wù)指標(biāo)在同一尺度上進(jìn)行比較；對于非財務(wù)指標(biāo)，如企業(yè)成立年限、信用記錄等，采用歸一化方法，將其轉(zhuǎn)化為[0,1]區(qū)間的數(shù)值，便于與其他指標(biāo)進(jìn)行綜合分析。4.2確定直覺模糊決策矩陣在完成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，需要將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直覺模糊數(shù)，從而構(gòu)建直覺模糊決策矩陣。直覺模糊數(shù)能夠更全面地反映決策信息的不確定性，為小額貸款信用風(fēng)險評價提供更豐富的信息。對于每個標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，通過特定的方法確定其隸屬度和非隸屬度。一種常用的方法是根據(jù)指標(biāo)的實際情況和專家經(jīng)驗，設(shè)定隸屬度和非隸屬度的函數(shù)關(guān)系。對于資產(chǎn)負(fù)債率這一指標(biāo)，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化后的值較低時，說明企業(yè)的償債能力較強(qiáng)，信用風(fēng)險較低，可設(shè)定其隸屬度較高，非隸屬度較低；反之，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化后的值較高時，隸屬度較低，非隸屬度較高。具體而言，假設(shè)資產(chǎn)負(fù)債率的標(biāo)準(zhǔn)化值為x，可設(shè)定隸屬度函數(shù)為\mu(x)=\frac{1}{1+e^{a(x-b)}}，非隸屬度函數(shù)為\nu(x)=\frac{1}{1+e^{-a(x-b)}}，其中a和b為根據(jù)實際情況確定的參數(shù)。通過這種方式，將每個標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為直覺模糊數(shù)\langle\mu,\nu\rangle。假設(shè)有n個待評價的中小企業(yè)貸款方案，m個評價指標(biāo)，經(jīng)過上述轉(zhuǎn)化后，可構(gòu)建直覺模糊決策矩陣A=(\alpha_{ij})_{n\timesm}，其中\(zhòng)alpha_{ij}=\langle\mu_{ij},\nu_{ij}\rangle表示第i個方案在第j個指標(biāo)上的直覺模糊評價。在對某小額貸款公司的5個中小企業(yè)貸款方案進(jìn)行評價時，對于企業(yè)成立年限這一指標(biāo)，第一個方案的標(biāo)準(zhǔn)化值經(jīng)過轉(zhuǎn)化后，得到直覺模糊數(shù)為\langle0.8,0.1\rangle，表示該企業(yè)成立年限在滿足信用風(fēng)險較低條件下的隸屬度為0.8，非隸屬度為0.1，猶豫度為1-0.8-0.1=0.1。以此類推，可得到整個直覺模糊決策矩陣。直覺模糊決策矩陣的構(gòu)建是直覺模糊TOPSIS法應(yīng)用的關(guān)鍵步驟，它將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更能反映不確定性的直覺模糊數(shù)形式，為后續(xù)確定屬性權(quán)重、計算正、負(fù)理想解以及距離和相對貼近度等提供了基礎(chǔ)，有助于更準(zhǔn)確地評估小額貸款的信用風(fēng)險。4.3屬性權(quán)重確定方法4.3.1主觀賦權(quán)法（如層次分析法）主觀賦權(quán)法中，層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）是一種廣泛應(yīng)用的方法，它通過將復(fù)雜問題分解為多個層次，構(gòu)建判斷矩陣，從而確定各指標(biāo)的相對權(quán)重。在小額貸款信用風(fēng)險評價中，運(yùn)用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重的過程如下：構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)：將小額貸款信用風(fēng)險評價問題分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。目標(biāo)層為小額貸款信用風(fēng)險評價；準(zhǔn)則層包括企業(yè)基本情況、財務(wù)狀況、信用記錄、行業(yè)環(huán)境等方面；指標(biāo)層則是各準(zhǔn)則層下的具體評價指標(biāo)，如企業(yè)成立年限、資產(chǎn)負(fù)債率、貸款逾期次數(shù)、行業(yè)發(fā)展前景等。構(gòu)造判斷矩陣：邀請多位金融領(lǐng)域?qū)＜?，依?jù)1-9標(biāo)度法，對同一層次的各指標(biāo)關(guān)于上一層次中某一準(zhǔn)則的重要性進(jìn)行兩兩比較，從而構(gòu)造判斷矩陣。若比較企業(yè)成立年限和注冊資本對于企業(yè)基本情況準(zhǔn)則的重要性，專家認(rèn)為企業(yè)成立年限比注冊資本稍微重要，在判斷矩陣中對應(yīng)的元素a_{ij}（i表示企業(yè)成立年限，j表示注冊資本）取值為3，而a_{ji}取值為1/3。以此類推，完成整個判斷矩陣的構(gòu)建。計算指標(biāo)相對權(quán)重：通過計算判斷矩陣的最大特征值及其對應(yīng)的特征向量，得到各指標(biāo)的相對權(quán)重。通常采用特征值法，即AW=\lambda_{max}W，其中A為判斷矩陣，W為特征向量，\lambda_{max}為最大特征值。將特征向量進(jìn)行歸一化處理，使其各元素之和為1，得到各指標(biāo)的相對權(quán)重。假設(shè)經(jīng)過計算得到企業(yè)基本情況準(zhǔn)則下各指標(biāo)的權(quán)重向量W=[w_1,w_2,w_3]，分別對應(yīng)企業(yè)成立年限、注冊資本、股權(quán)結(jié)構(gòu)的權(quán)重。一致性檢驗：為確保判斷矩陣的一致性，需要進(jìn)行一致性檢驗。計算一致性指標(biāo)CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中n為判斷矩陣的階數(shù)。查找對應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，計算一致性比例CR=\frac{CI}{RI}。當(dāng)CR\lt0.1時，可認(rèn)為判斷矩陣的一致性可以接受，否則需要對判斷矩陣進(jìn)行修正。若計算得到的CR值大于0.1，專家需重新對判斷矩陣中的元素進(jìn)行調(diào)整，直到CR值滿足要求。4.3.2客觀賦權(quán)法（如熵權(quán)法）客觀賦權(quán)法中，熵權(quán)法是一種基于指標(biāo)數(shù)據(jù)變異程度來確定權(quán)重的方法。其原理是指標(biāo)的變異程度越大，提供的信息量越多，在評價中所起的作用越大，權(quán)重也就越大；反之，變異程度越小，權(quán)重越小。在小額貸款信用風(fēng)險評價中，運(yùn)用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重的步驟如下：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：由于各評價指標(biāo)的量綱和取值范圍不同，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性。對于正向指標(biāo)（如凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率等，值越大越好），采用公式x_{ij}^*=\frac{x_{ij}-\min_{i}(x_{ij})}{\max_{i}(x_{ij})-\min_{i}(x_{ij})}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；對于負(fù)向指標(biāo)（如資產(chǎn)負(fù)債率，值越小越好），采用公式x_{ij}^*=\frac{\max_{i}(x_{ij})-x_{ij}}{\max_{i}(x_{ij})-\min_{i}(x_{ij})}進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。假設(shè)對某小額貸款公司的多家中小企業(yè)貸款樣本的資產(chǎn)負(fù)債率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，先找出該指標(biāo)的最大值和最小值，然后根據(jù)公式計算每個樣本的標(biāo)準(zhǔn)化值。計算指標(biāo)比重：計算第j項指標(biāo)下第i個方案的指標(biāo)值比重p_{ij}，公式為p_{ij}=\frac{x_{ij}^*}{\sum_{i=1}^{n}x_{ij}^*}，其中x_{ij}^*為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，n為樣本數(shù)量。以企業(yè)成立年限指標(biāo)為例，計算每個中小企業(yè)在該指標(biāo)下的比重，反映該企業(yè)在所有企業(yè)中成立年限的相對情況。計算熵值：根據(jù)信息熵的定義，計算第j項指標(biāo)的熵值e_j，公式為e_j=-k\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\lnp_{ij}，其中k=\frac{1}{\lnn}。熵值e_j反映了指標(biāo)的信息無序程度，熵值越小，說明該指標(biāo)的信息越有序，變異程度越大。假設(shè)計算得到企業(yè)成立年限指標(biāo)的熵值為e_1，通過該熵值可以了解該指標(biāo)在所有樣本中的變異情況。計算熵權(quán)：計算各指標(biāo)的熵權(quán)w_j，公式為w_j=\frac{1-e_j}{\sum_{j=1}^{m}(1-e_j)}，其中m為指標(biāo)數(shù)量。熵權(quán)w_j表示該指標(biāo)在評價中的相對重要程度，權(quán)重越大，說明該指標(biāo)對信用風(fēng)險評價的影響越大。經(jīng)過計算得到各指標(biāo)的熵權(quán)，如企業(yè)成立年限的熵權(quán)為w_1，資產(chǎn)負(fù)債率的熵權(quán)為w_2等，這些熵權(quán)可用于后續(xù)的信用風(fēng)險評價計算。4.3.3組合賦權(quán)法組合賦權(quán)法是將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合，綜合考慮專家經(jīng)驗和數(shù)據(jù)本身的特征，以確定更合理的指標(biāo)權(quán)重。主觀賦權(quán)法能夠充分體現(xiàn)專家的知識和經(jīng)驗，反映決策者對各指標(biāo)重要性的主觀判斷；客觀賦權(quán)法依據(jù)數(shù)據(jù)的變異程度確定權(quán)重，避免了主觀因素的干擾，具有較強(qiáng)的客觀性。然而，單獨(dú)使用主觀賦權(quán)法可能會受到專家主觀偏好的影響，導(dǎo)致權(quán)重分配不夠準(zhǔn)確；單獨(dú)使用客觀賦權(quán)法可能會忽略指標(biāo)的實際重要性，因為數(shù)據(jù)的變異程度并不完全等同于指標(biāo)的重要程度。在小額貸款信用風(fēng)險評價中，采用組合賦權(quán)法能夠取長補(bǔ)短。通過層次分析法得到主觀權(quán)重向量W_s=[w_{s1},w_{s2},\cdots,w_{sm}]，通過熵權(quán)法得到客觀權(quán)重向量W_o=[w_{o1},w_{o2},\cdots,w_{om}]。然后，根據(jù)一定的組合規(guī)則確定最終權(quán)重向量W=[w_1,w_2,\cdots,w_m]。一種常見的組合方法是采用線性加權(quán)的方式，即w_j=\alphaw_{sj}+(1-\alpha)w_{oj}，其中\(zhòng)alpha為權(quán)重系數(shù)，取值范圍在[0,1]之間，可根據(jù)實際情況和決策者的偏好確定。當(dāng)\alpha=0.5時，表示主觀權(quán)重和客觀權(quán)重對最終權(quán)重的影響相同；當(dāng)\alpha取值較大時，說明更重視主觀權(quán)重；當(dāng)\alpha取值較小時，則更側(cè)重于客觀權(quán)重。通過組合賦權(quán)法確定的權(quán)重，既考慮了專家的經(jīng)驗判斷，又結(jié)合了數(shù)據(jù)的客觀特征，能夠更準(zhǔn)確地反映各指標(biāo)在小額貸款信用風(fēng)險評價中的重要程度，提高評價結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。4.4基于直覺模糊TOPSIS法的評價過程4.