第一篇：大學生助學貸款風險信用評估模型研究

大學生助學貸款風險信用評估模型研究

[摘 要]為能夠客觀地評價國家助學貸款還貸問題中大學生信用以及還款能力，高校應綜合考慮影響大學生貸款的各個因素，選取適當的評價指標，建立基于層次分析法的大學生貸款信用模型。同時，要根據問卷調查以及專家調查法的結果，進行合理的指標評價，并根據學生實際情況進行分析，檢驗模型可行性。

[關鍵詞]大學生助學貸款，層次分析法，專家調查法，評估模型

[中圖分類號] G645 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2018）01-0192-04

國家助學貸款主要是幫助高等院校中經濟困難的學生維持生活、學習上開支的一項重要措施，其本質是幫助學生樹立自立自強觀念，鞭策學生勤奮學習，努力進步。但是由于我國的大學生貸款機制尚且處于初級階段，個人信用意識缺乏，在國家助學貸款的運行中出現了一些大學生違約的情況。近年來，我國助學貸進入了還貸高峰期，官方數據表明2006屆的畢業生首次還款日能夠按時還款的比例為68.8%，有31.2%的貸款學生不能按時償還助學貸款，存在違約現象。[1]如此之高的不良還貸率，致使國家助學貸款的開展一度陷入困境，甚至于有些商業銀行不愿意繼續發放助學貸款。由于國家助學貸款的發放對象是尚未參加工作的在校大學生，他們沒有工作、沒有穩定的收入來源、沒有信用記錄、沒有可抵押的個人資產，缺乏有效的還貸手段，而且就業之后，大學生流動性強，無法做到按時收取貸款本息，控制貸款風險。因此，建立合理的大學生貸款信用風險評估系統，有助于保障助學貸款政策健康發展。

一、評價指標體系的建立

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是將一個復雜的決策問題分解成目標、準則、方案等層次的決策方法。AHP方法適用于衡量多定性變量的問題。本文選用層次分析法來研究大學生貸款風險信用評估模型，是由于大學生助學貸款影響因素大多是定性因素，無法得到一般的定量數據。

（一）風險評估指標的選擇

本文在研究之時，通過專家調查法以及相關問卷的結合，確定了以下影響大學生還貸情況的主要指標：

1.學生自然情況

學生自然情況在一定時間段內無法有較大的改變，因此學生自然屬性對學生的個人成長起的較為關鍵的因素。本文之中，學生自然屬性主要包括學生學歷，學生戶籍以及身體狀況。學生的學歷決定了學生的受教育水平以及學生畢業之后的工作情況；學生戶籍主要是能夠影響學生工作的就業地區，畢業之后生計的問題；學生的身體狀況是學生是否有能夠后續還貸的最為關鍵的因素。因此本文認為學生自然情況是一個重要的評價標準。

2.學生在校情況

學生在校情況反映的是學生在學習、生活等各方面的情況，對于往后貸款還款的信用風險有很大的關系。本文從三個指標層對學生在校情況進行了劃分，分別是綜合成績排名、消費情況和在校收入（勤工助學、獎學金等）。其中綜合成績排名在很大程度上決定著學生以后工作績效的情況，也自然而然影響以后還款的能力；學生的消費情況影響以后能否按期還款和是否能夠合理運用貸款；而學生在校期間的收入情況則反映了學生的還款能力。

3.學生道德水平

學生的道德水平與其能否按時歸還助學貸款有著很大的聯系，是學生信用水平的一個極為重要的評價指標。道德水平可以具體分成表彰或違紀、同學和老師評價、往期借貸情況這三個反面。其中表彰或違紀反映了學生對學校紀律的遵守程度，從側面體現出學生的道德水平；學生周圍的同學和老師是與學生朝夕相處的人，對學生的個人道德水平了解很深，所以通過同學與老師的評價我們可以從一定程度上對學生的道德水平進行評估；學生在生活中難免會向朋友借錢或是通過螞蟻花唄、在線貸、眾易貸等借貸平臺進行小額借貸，這樣學生早期的債務歸還情況及目前的債務情況我們可以一并搜索到，這是學生是否有信用的重要信息，也是衡量學生道德水平的一大標準。

4.學生所處環境

在對大學生助學貸款進行風險評估時，還應該考慮學生所處環境，因為所處環境對學生的未來發展有較大影響，而學生的還款能力又取決于他們未來的發展。我們將學生所處環境細分為家庭情況、學校性質和專業情況這三個指標。學生個人的家庭情況會影響學生還貸的積極性；學校性質影響學生的就業情況，從而影響學生的還款能力；而通過專業情況可以預估學生今后的工作情況。通過這些指標可以對學生的還貸能力進行預測，從而更好地進行貸款風險評估。

在選取指標的時候，本文盡可能包含主觀和客觀的多個條件，使得最后評估能夠較為準確地描述整??有關還貸的風險。在后文敘述之中，將詳細闡述有關指標如何和實際數據相結合的，以及有關指標的權重分析。

具體情況如表1所示：

（二）指標權重的確立

在本文中采用了層次分析法，確定相關聯因素權值，并進行矩陣的一致性檢驗。具體步驟如下：

1.建立遞階層次的結構模型

在應用層次分析法時，首先需要把問題進行層次化、明確化，產生一個有層次的結構模型。在此基礎上，把確定的指標，按所屬關系進行分類，形成若干層次，上一層對下一層有統治地位。本文將風險評估結果的確定分為3個層次：最上層為目標層，即信用風險評估結果；中間層為準則層；最后一層為子準則層。

通過比較確定準則層對目標的權重，以及比較確定子準則層中各指標對相應準則的權重，從而計算組合權重，得出子準則層中各指標對目標的權重。這些權重在人的思維過程中，往往是定性的，而在層次分析法中將 給出權重的定量方法。

2.構造成對比較矩陣

選取n位長期從事大學生助學貸款工作的專家，他們的評判能基本準確反映學生各因素對助學貸款風險的影響程度。專家們對B級評價因素進行兩兩比較，并在各B級評價因素下，對C級評價因素進行兩兩比較，即可構造各層次下的判斷矩陣M=（mij）n×n，一般采用Saaty提出的1-9比率標度法。

假設要比較某一層n個因素C1，C2，……，Cn對上一層因素B的影響，每次取兩個因素Ci和Cj，用mij表示Ci和Cj對B的影響之比，全部比較結果可用成對比較矩陣M=（mij）n×n，（mij>0，mij=）表示。

3.計算各指標的權重

對專家給出的判斷矩陣M=（mij）n×n，按以下順序計算各指標的權重值。

（1）特征根法

用對應于M最大特征根（記作λ）的特征向量（歸一化后）作為權向量ω，即ω滿足Mω=λω，從而得出權向量ω。

（2）一致性檢驗

成對比較陣通常不是一致陣，但是為了能用它的對應于特征根λ的特征向量作為被比較因素的權向量，其不一致程度應在容許范圍內。Saaty將CI=定義為一致性指標。Saaty又引入隨機一致性指標RI，一致性比率CR，當CR= <0.1時認為M的不一致程度在容許范圍之內，可將其特征向量作為權向量。[2]

4.確定方程

根據專家調查法，我們得到了如下成對比較矩陣：

按照專家給出的成對比較矩陣，借助Matlab程序，根據以上步驟可以計算出各指標的權重值如下：

在得到具體的權重以后，將各層權重值分別相加得出綜合權重值。將各指標值與權重值相乘，累計可以得出綜合評分值。

對于大學生助學貸款的風險評估問題，特別是當許多大學生數據無法得到具體通過數值確定的數據，AHP分析作為一個較為準確，有效的工具，取得了相對應的成果。本文通過這項研究確認在評判大學生還貸風險的問題之中，學生現有勤工儉學情況占有最為主要的影響因素，這與鄧文卓[3]的研究結果是一樣的。與此同時，學生的往期借貸情況也是一個非常重要的因素，這符合一般的想法，與現實一致。

二、學生信用度評價

為了評價一個學生是否具有貸款的資格，我們利用上述模型根據專家調查法和問卷調查法，結合學生的個人基本情況進行各指標的評分。

（一）學生自然情況

學歷：不同的學歷會帶來不同的就業前景，因此把學歷劃分別為本科、碩士、博士，對應評分為6、7、8。

戶籍情況：把戶籍分為農村、三線城市、二線城市、一線城市，分別對應了不同的發展機遇，故分為5、6、7、8。

健康狀況：身體是衡量學生是否有能力繼續還貸的一個重要標準，把身體情況分為有病史（未治愈）、有病史（治愈）、無病史（健康），對應評分為3、6、9。

（二）學生在校情況

綜合成績排名：學習成績對于還款能力有一定的影響，本文用學生的績點來進行打分，2.0以下、2.0～2.9、3.0～3.9、4.0以上，對應評分為1、5、7、9。

消費情況：按照月消費800元以下、800～1000元、1000～1200元、1200～1500元、1500元以上的區間段分為9、8、6、4、2。

收入（勤工儉學、獎學金等）：本文調查了大學生的收入情況，按照1000元以下、1000～2500元、2500～4000元、4000～5500元、5500元以上的區間段分為4、5、6、8、9，由于大學生的收入情況有所差距，所以對于還款情況也存在一定的差距，而相鄰區間段的學生相差不會太大。

（三）學生道德水平

表彰或違紀：分為處分、違紀、正常、校級獎、省級獎5個層次，以處分為最低分1分，省級獎為最高分9，依次分為1、3、5、7、9。

同學或老師評價：根據語言模糊性，我們將同學或老師的評價分為極差、差、較差、一般、較好、好、極好，得分按1、3、4、6、7、8、9平均分布，符合實際應用性。

往期借貸情況：為了更準確地評價學生在借貸方面的信用情況，我們將借貸情況細致化，結合學生債務的潛在風險，共分為信譽良好、有借款（未到期）、往期不良記錄、有借款（逾期未還），得分依次為8、6、4、2。

（四）學生所處環境

家庭年收入：由于從銀行角度來看，家庭年收入越高，還款能力越強，貸款風險更低，故將其劃分為3類：20000以內、40000以內、50000以內，按1-9評分分別為4、5、6。

學校性質：由于學校性質影響就業情況，而就業情況影響還款能力，故分為大專、二本、普通一本、211、985，按1-9評分分別為1、3、5、7、9。

專業情況：由于專業就業率越高，學生的就業前景越好，學生還款的可能性越大，貸款風險就越低，故將專業情況按就業率分為70%以下、70%-80%、80%-90%、90%-95%、95%以上，按1-9評分分別為3、5、6、7、8、9。

我們根據學生的各項指標評分乘上所建立模型中的對應權重，最后求和，若所得總分大于等于6，說明信用水平較高，貸款風險較低，可予以借款。

三、實例分析

本文通過問卷及訪談的結果，經本人同意得到了某A同學的相關數據，將以此作為實例進行分析。

A同學是一所地方院校的數學師范本科學生，家住連云港內，沒有往期病史，綜合績點為3.2，月消費為1100，沒有收入。根據同學之間的評價為一般，沒有表彰或違紀情況，借貸情況信譽良好，家庭收入50000以內。

通過計算可以知道是6.2138，可以予以借?J。

四、建議

根據本文調查研究的結果，希望學校能夠幫助學生找到更多的勤工助學機會，給以大多數學生現實的崗位，加大學生的付出意識。在此基礎之上，本文建議在學校之中建立相對應的信用監督機制，統計大學生在校的圖書館借閱情況。并且如果在校時有不良借貸情況，也可以通過借貸人情況上報記錄檔案。本文希望借此計劃來提高學生的信用理念，減少還貸風險，增加大學生可以借貸的可能性。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 邢彪，李雄平，段元媛.國家助學貸款中有關大學生誠信問題的探討[J].當代經濟，2016（20）：100-101.[2] 姜啟源，謝金星，葉俊.數學模型（第四版）[M].北京：高等教育出版社，2011：249-255.[3] 鄧文卓，郭磊，林新朗.基于層次分析法的國家助學貸款風險評估體系構建[J].中國集體經濟，2011（9）：106-107.[4] 崔士冬.基于模糊綜合評價法的國家助學貸款信用風險評估研究[D].中國海洋大學，2009.[5] 侯艷茹.國家助學貸款現狀及對策研究[D].華僑大學，2007.[6] 陳淼.我國高等教育助學貸款政策實施的現狀、問題及對策[J].新疆財經，2010（2）：58-60.[7] 勞兆利.基于層次分析法與模糊綜合評判法的集中運維點選擇優化研究[D].上海交通大學，2007.[責任編輯：林志恒]

第二篇：大學生助學貸款信用保險

大學生助學貸款保證保險

一、保險產品的市場分析：

每學年伊始，許多即將進入大學或正在大學的貧寒學子不得不為高昂的學費發愁，他們有著強大的貸款需求，然而銀行卻因為還款風險而提高貸款條件使得許多寒門學子被阻于銀行門外，此項大學生助學貸款保證保險的推出無疑將減少銀行貸款的風險，有利于銀行降低貸款條件，從而滿足更多貧寒學子的貸款需求。

行

三、保險標的：大學生助學貸款的還款

四、保險期限：以國家規定的助學貸款還款期限為準

五、費率：助學貸款額的5%

六、保險金額：到期還款本息和的80%

七、保險責任：銀行對貸款大學生進行嚴格的資格審查，同時在期限內積極監督和催款的條件，而貸款者在規定的還款期限內具有勞動能力或收入來源仍無力還款時，保險公司向銀行給付相應的保險金額。

八、責任免除

當發生如下條件時，保險公司不承擔保險責任

1.貸款者在保險期限內失去勞動能力或失去收入來源

2.銀行對不符合條件的貸款者放款

3.銀行在保險期間未積極履行對貸款者的財務監督和催款責任

二、目標客戶：向所有即將入學或在校大學生發放助學貸款的銀

第三篇：固定資產貸款風險評估

固定資產貸款風險評估 單選題

1.下列不屬于客戶向商業銀行申請固定資產貸款形式的是： √ A B C D 出具貸款意向書

出具貸款承諾書

第三人擔保

直接申請固定資產貸款

2.在貸款受理階段需要提交的材料中，不屬于審批制需要提交的材料是： √ A B C D 項目建議書和可行性研究報告

項目初步設計和概算資料

項目建議書和可行性研究報告批復文件

項目申請報告

3.下列不屬于對固定資產貸款項目初步調查所涉及的內容是： √ A B C D 客戶情況

企業情況

項目情況

項目資金來源情況

4.下列不屬于項目評估重點環節的是： √ A B C D 企業信用度

項目必要性

財務收益

銀行收益

5.對借款人的資本結構評估不包括： √ A B 投資人構成出資比例 C

投資人對借款人的控制和管理 D 借款人融資情況

6.關于項目概況評估內容，表述錯誤的是： √ A

項目基本情況和建設進度

B

建設必要性及生產條件和工藝技術 C

項目完成情況及盈利前景 D 環境保護、國土資源、城市規劃

7.下列不屬于固定資產投資中靜態投資評估的內容是： √ A

項目建設期利息 B

項目擬定建設規模 C

產品方案 D 項目建設所需費用

8.在項目融資方案評估中，屬于權益類資金評估的是： √ A

銀行貸款 B

股東投資 C

發行債券 D 有償使用資金

9.下列不屬于對財務效益進行評估時，所需要選取的基礎數據與參數是：A

項目計算期 B

生產負荷 C

財務價格 D 經營成本

10.以下不可以量化的銀行收益是： √ A 貸款轉移收入

√ B C D 判斷題 存款轉移收入

項目貸款應分攤的管理費

中間業務凈收入

11.固定資產投資項目的評估時，客戶提供的申請材料的質量和數量符合銀行有關規定就可以得到批準。此種說法： √

正確

錯誤

12.調查評價內容主要包括：初步調查，出具貸款意向書或意向性貸款承諾書以及項目評估。此種說法： √

正確

錯誤

13.對于項目貸款難以量化計算的銀行收益和成本部分，應對收益和成本項目進行逐項說明，項目貸款成本不包括暫難以量化的各項投入和支出。此種說法： √

正確

錯誤

14.產品和市場分析，包括項目產品供求現狀分析和產品供需預測和價格走勢分析。此種說法： √

正確

錯誤

15.固定成本與可變成本主要用于項目盈虧平衡分析。此種說法： √

正確

錯誤

第四篇：銀行貸款風險評估（范文）

數學建模

銀行貸款 摘要

本文針對商業銀行在發放貸款的過程中，如何利用一定的判別準則對申請貸款企業信用度進行打分的問題，建立相應的數學模型，給出判別準則。

首先，對商業銀行現有的600個申請貸款企業背景資料及打分情況的數據進行預處理。巧妙地構建字符型取值數值化公式，合理的將離散型變量（取值均為字符型）取值數值化，以及利用spss軟件對15個自變量和1個因變量做相關性分析，篩選出12個屬性變量。此外，通過回歸分析對數據進行深挖掘，利用MATLAB軟件對背景資料數據作時序殘差圖，考察分析時序殘差圖發現有64個奇異點，在Logistic回歸模型中將對應的64個樣本點予以剔除。

然后，對預處理所得的背景資料數據，建立Logistic回歸模型，利用spss統計軟件對模型求解，得到各屬性的權重系數。以謀求判別結果與原始結果吻合度最大為原則，給出了判別準則。

隨后，鑒于背景資料信息不全的情況，本文利用WAA算子的思想，構建“缺省信息均值?j”，同時定義相應的“缺省信息運算法則”，對Logistic回歸模型進行修正。利用C++軟件編程，重新求得修正后的各屬性權重系數。本文特從600個申請貸款企業隨機抽取75個樣本，隨機丟失若干屬性信息，同樣以謀求判別結果與原始結果吻合度最大為原則，給出修正后的判別準則。

接下來，通過C++編程，利用給出的判別準則對剔除64個問題樣本點后的536個企業重新打分，結果與原始打分相比，吻合度達到98.5%。對被剔除的64個企業單獨重新打分，發現與原始結果完全相反，實際是對問題樣本點進行了糾正，打分準確度達到100%。同樣使用判別準則求得前53個待申請企業打分值。分析修正判別準則對隨機抽取75個樣本打分結果，發現對不發放貸款的企業的原始打分與重新打分完全相同，實現了風險最小化原則，再使用修正判別準則求得后37個待申請企業打分值。

最后，我們就模型存在的不足之處提出了改進方案，并對優缺點進行了分析，根據數據分析結果，為銀行高層管理者寫一份報告，使判別準則得以被采用。

中小企授信評審的參考指標主要有以下幾個方面：（僅供參考）

1、銷售收入——主要判斷是否符合中小企的標準。一般來說年銷售收入1.5億以下的屬于中小企，適用于中小企授信模式，區別于大企業的授信管理，申請授信的流程比較簡便。

2、信用評級——指的是違約概率。信用評級一般從D至AAA級，等級越高，企業的資質越好。授信條件也比較寬松。每個金融機構都有自己內部的一套評級模型，主要通過眾多財務數據指標，依靠數學模型來計算違約概率。資產負債表、利潤表、現金流量表的財務指標均要錄入系統才能測算信用評級。

3、企業的基本情況——包括企業的股東情況，主要考察企業股東的資金實力，在該行業的從業經驗，是否屬于該行業的龍頭企業，是否具備核心技術等競爭優勢。如果是個人股東需要考察是否以往有不良的信用記錄，管理風格，從業經歷，個人愛好等。另外是企業與金融機構的往來情況，主要考察企業是否在其他金融機構有授信業務往來，目前的負債情況、或有負債情況（對外擔保）、是否涉及銀行業務相關的訴訟，是否有稅務、海關、工商等行政機關的處罰信息等。

4、企業的經營情況——考察企業內部管理架構、職責分工情況。經營模式、主營業務的競爭力、產品銷售特點或生產能力，企業在該行業的主要競爭優勢。企業的上下游情況，一般要考察前五大上下游企業的經營情況，例如下游企業如果是國家壟斷行業或行業龍頭企業，有穩定的訂單，說明該企業的銷路順暢，資金回籠比較有保障等等。

5、資金需求及資金缺口的分析——如果企業申請的是流動資金貸款，則按照銀監會的規定進行現金流測算。企業的流動資金貸款需求量基于借款人日常生產經營所需營運資金與現有流動資金的差額（即流動資金缺口）來確定。銀監會的計算公式如下：（1）先確定營運資金量

營運資金量＝上銷售收入×（1－上銷售利潤率）×（1＋預計銷售收入年增長率）/營運資金周轉次數。

其中：營運資金周轉次數＝360/(存貨周轉天數+應收賬款周轉天數－應付賬款周轉天數＋預付賬款周轉天數－預收賬款周轉天數)周轉天數=360/周轉次數

應收賬款周轉次數＝銷售收入/平均應收賬款余額 預收賬款周轉次數＝銷售收入/平均預收賬款余額 存貨周轉次數＝銷售成本/平均存貨余額

預付賬款周轉次數＝銷售成本/平均預付賬款余額 應付賬款周轉次數＝銷售成本/平均應付賬款余額（2）再計算流動資金需求缺口

流動資金貸款額=營運資金量－借款人自有資金－現有流動資金貸款－其他渠道提供的營運資金

6、企業的財務狀況——主要考察企業長期償債能力和短期償債能力，其中長期償債能力的指標有資產負債率、、或有負債比率等，短期償債能力的指標有流動比率。反映企業流動資產償付流動負債的能力。計算公式：流動比率 = 流動資產 / 流動負債；速動比率。反映企業即刻償債能力。計算公式：速動比率 = 速動資產 / 流動負債；營運資金比率。衡量企業流動資產在短期債務到期以前可以變為現金用于償還負債的能力。計算公式：營運資金比率 = 流動比率 – 1；現金比率。反映企業用貨幣資金償還流動負債的能力。計算公式：貨幣資金 / 流動負債。

7、抵質押擔保情況——主要考察企業的第二還款來源，也就是風險緩釋指標。按照不同的押品（土地使用權、房產、設備、有價證券等）計算不同的抵押率，抵質押率=貸款金額/押品的評估價值，一般由第三方評估機構出具押品的評估價值。抵質押率越低，證明第二還款來源越有保障，該筆貸款的安全性更高。擔保情況則要考慮擔保人（法人或自然人）的經營實力或個人資產，是否有足夠實力作為替代借款人償還債務的有效補充。

8、企業實際控制人的情況——目前部分中小企業的法人并非實際控制人，而是用了與企業經營不相關的人作為注冊企業時的法人代表，以便于逃避責任。因此需要考察企業實際控制人的具體情況。包括實際控制人的從業經驗、學歷、個人資產、對外投資情況、與銀行業務往來的情況，是否有不良記錄、是否存在對外擔保、民間借貸、對外兼職其他職務等情況。

9、企業的固定資產情況——包括企業的房產、廠房、機器設備、土地使用權等不動產情況。不動產是購置的還是租賃的，使用年限，支付價格，折舊情況等?？疾斓氖侨f一出現不良授信時，能夠被法院執行處置用于償還貸款的資產有多少價值。

主權信用評級一般從高到低分為AAA，AA，A，BBB，BB，B，CCC，CC，C。AA級至CCC級可用+號和-號，分別表示強弱。

第五篇：貸款風險評估1

貸款風險評估

1、借款人

借款人情況

借款人的基本情況

個人品質、社會信譽、家庭住址、戶主姓名、家庭組成、經濟狀況、通訊號碼及主要生產經營項目，經營的年限，借款人為企事業單位的，還應該包括企業性質，、、注冊資金、企業代碼、公司章程、經營范圍、企業法人代表的品質、資信、經營管理能力。

資產負債情況

在金融機構的借款和對外擔保情況，存量貸款的方式及擔保情況

自有資金情況

還款人自有資金比例是否達到要求，短期貸款自有資金不少于30%、中長期固定資產貸款、房地產開發貸款自有資金不少于規定比例。

借款人的生產經營情況

經營場所、經營產品的范圍和方式時候合法、合規，是否符合國家產業政策

借款用途

借款用途是否符合貸款通則的有關規定。

還款來源

包括第一還款來源，第二還款來源

財務情況

企業的資產、負債、銷售、利潤、所有者權益以及對外擔保情況

產品市場

產品生產、銷售、原材料來源、供應、設備先進性、穩定性等情況。

資金結算往來

賬戶資金往來清單，存貸明細和流動資金周轉情況，現金、轉賬業務往來是否正常等。

企業發展前景

產品的市場競爭，行業競爭力

借款情況

包括貸款金額、用途、期限、利率、計息方式、還款方式以及還款來源