小额信贷信用风险论文范文

一、层次分析法的概念

层次分析法是美国匹茨堡大学的运筹学专家T.L.Satty教授于20世纪70年代中期创立的一种对不同层次中相关因素的权重赋值的分析方法。它本质上是一种决策思维方式，它把复杂的问题分解为各个组成因素，将这些因素按支配关系分组形成有序的递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定决策诸因素相对重要性总的顺序。

二、利用层次分析法确定各指标的权重

首先，对己经建立的层次结构进行简化，用A，B1到B4，C1到C16对层次结构中的各指标进行简化标号，得到以下层次结构图。接下来就对小额信贷信用风险评估模型指标体系建立判断矩阵，判断矩阵的具体数值，采用1~9标度方法，标度方法主观性较强，专家打分可能存在不一致的情况，可以将不同专家的评分加权平均，以便获得较为科学合理的判断数值。以下是各层判断矩阵，并根据判断矩阵计算各自权重。对个人信息B1，职业特征B2，经济况B3，社会关系B4构造判断矩阵，如表1所示。因此，该模型的一致性得到检验通过。对文化程度C1，年龄C2，婚姻状况C3，户籍状况C4，信用记录C5，房产情况C6，个人年收入C7，信用卡最高额度C8，详细住址C9，单位性质C10，担任职务C11，从业年限C12，行业风险C13，家庭联系人C14，工作联系人C15，朋友联系人C16，构造判断矩阵过程同上。由此，评分模型的各指标权重及综合权重确定见表2。从表2中可以看出，对于小额信贷信用风险影响因素而言，相对较重要的指标有信用记录，占整个综合权重的比例达到18.5%；房产情况和个人年收入，占整个综合权重的比例均达到14.52%。相对重要性较低的指标有从业年限和行业风险，占整个综合权重的比例均只有0.91%；朋友联系人，占整个综合权重的比例仅有1.9%；详细地址和担任职务，在整个综合权重中的占比均未达到3%。

三、建立信用评分表

根据以上评分表，对小额信贷申请者的实际情况进行评分，然后再根据得分情况列出与之相对应的贷款决定。在此设定，75分以上的客户可直接取得授信资格，具体授信金额按照客户提交的资料予以确定；55~75分的客户，由风险管理人员进行资料核实，通过电话调查、实地征信等方式进行进一步分析，由此来确定是否授信以及授信额度；55分以下的客户直接评分拒贷。由于客户资料的保密性，所获得数据相对不多，不便于用大数据量进行统计分析，故而抽取几个典型的现实案例，来验证该评分模型的有效性。

四、实际案例分析

案例：王女士，个体，法人，下面对她进行评分，具体结果见表4。实际情况：王女士因购买原材料需要申请贷款15万元，最终因其提供的联系人均与其为同一工作单位，风险管理人员以风险过于集中为由，批下实际额度为6万元。这个案例从一定程度上证明该模型有效。

五、结论

信用评分模型的存在为小额信贷信用风险评价提供了科学的、客观的、有效的、公平的手段，有利于提高贷款效率，降低小额信贷机构的业务成本，降低不良贷款产生的可能性。虽然在实际工作中，该信用评分模型具有一定的有效性，与信用风险管理人员的综合经验和分析能力相结合可以对信贷决定提供一定的支撑，然而在某些特殊的情况下，该评分模型也会失效，甚至对信用风险给出错误的信号，这就需要根据实际的情况和真实而大量的数据对模型进行不断的修正和完善，以此来提高信用评分的有效性、科学性和客观性。

作者：蒋小兔査奇芬单位：江苏大学财经学院