基于雙目標規劃的中小微企業信貸策略研究

作者：馮怡茗,肖烈,鄭鼎昊

摘要：本文主要針對銀行對中小微企業的放貸過程進行了相關研究,利用Logistics回歸模型和貝葉斯神經網絡擬合模型,做了最優的信貸策略即獲得最大的收益和最低的風險。首先對123家企業的信貸風險進行數據預處理,進一步地對變量進行Spearman相關性分析和篩選,分析企業信貸風險水平,其次考慮到數據和方法存在缺陷的影響,本文建立Logistics回歸模型和貝葉斯神經網絡擬合模型對篩選出來的五個變量進行驗證。在無信貸記錄的302家企業的放貸過程中,擬合出三個信譽評級中貸款年利率對客戶流失率的影響。最后收益最大和違約率最小建立雙目標規劃模型,用MATLAB進行運算得出結果。根據結果我們建議信用評級為A的企業貸款利率可以調節在(0.04-0.10)內,而信用評級為B或C的企業貸款利率可以調節在(0.10-0.15)內。對此可以保證銀行的利潤最大化,風險最小化。信用評級為D的企業不予以貸款,其違約率極高。

發文機構：新疆財經大學統計與數據科學學院

關鍵詞：Logistics回歸貝葉斯神經網絡雙目標規劃模型

分類號： F83[經濟管理—金融學]