基于多指标体系与模糊神经网络的中小微信贷决策研究

胡 尊镕, 孔 祥佳, 宋 佳颖
山东交通学院交通土建工程学院

摘要

为避免风险，银行对中小微企业进行评估以制定信贷决策，如何有效制定此信贷决策是关键的研究方向。我们通过对数据进行量化分析，选用线性规划模型，以最大化年利息为目标函数，根据利率、额度、客户流失率等指标，将剩余76 家企业按照信誉程度对其贷款年利率和年度总额求解，得到当企业的信誉等级为A时，对其贷款年利率为4.65%，年度信贷总额为61.5万时银行收益最大，当企业的信誉等级为B时，贷款年利率为5.85%，对其年度信贷总额为73.5万时银行收益最大，当企业的信誉等级为C时，贷款利率为5.85%，对其年度信贷总额为73.5万银行收益最大。而后对302家企业进行初步筛选，并采用模糊神经网络模型，结合混合学习算法，最小二乘公式进行辨识计算网络总输出，通过预测的平均误差值，将该目标函数求解得到低风险企业贷款总额为 3466 万元，利率为 0.0465，中风险企业贷款额为 6534 万元，利率为 0.0585 时，银行获利最高，为 543.408 万元。

关键词

线性规划；指标体系；模糊神经网络；中小微企业

参考

[1]楼顺天,施阳.基于MATLAB的系统分析与设计--神经网络[M].西安:西安电子科技大学出版社, 2000:11-15.

[2]单光年.大数据背景下商业银行信贷风险管理策略研究[J].商业经济,2020,8:164-165.

[3]张干宗.线性规划(第二版)[M].武汉:武汉大学出版社,2008,6:1-39.

[4]周蕊芬.F商业银行小微企业的信贷风险研究[D].江西:江西财经大学工商管理学院,2019:11-16.