基于AHP層次分析法的國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)測算

一、引言

國家助學(xué)貸款計(jì)劃是我國通過金融手段支持教育發(fā)展的一項(xiàng)新的嘗試性舉措，其金額大、辦理手續(xù)相對復(fù)雜、涉及主體較多，在緩解貧困大學(xué)生的就學(xué)資金壓力方面起到了一定的積極作用，但助學(xué)貸款一度出現(xiàn)了高違約率現(xiàn)象，情況令人堪憂。

2006年教育部在助學(xué)貸款的相關(guān)會(huì)議上指出，“大學(xué)生助學(xué)貸款違約率28.4%，欠費(fèi)高達(dá)數(shù)億元”。2010年，齊魯晚報(bào)報(bào)道“2007-2008年，國家開發(fā)銀行廣東分行共為該省高校發(fā)放了三批貸款，但違約合同數(shù)占總還息合同數(shù)的13.59%。全省利息違約比例高于10.9%的高校有43所，這也意味著有近一半的高校違約率觸到了風(fēng)險(xiǎn)底線。”根據(jù)中國銀行北京分行某支行給出的數(shù)據(jù)顯示，北京市部分重點(diǎn)高校，2012年國家助學(xué)貸款的違約率均超過10%，甚至部分已經(jīng)超過15%。

商業(yè)銀行開展國家助學(xué)貸款業(yè)務(wù)面對的貸款對象是大學(xué)生，其貸款形式采用無擔(dān)保的信用貸款，貸款的風(fēng)險(xiǎn)性較大。因此本文嘗試用AHP層次分析法對大學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化測算，以期能夠得到學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)指標(biāo)體系，為商業(yè)銀行開展助學(xué)貸款提供一定的參考依據(jù)。

二、助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)AHP評價(jià)模型構(gòu)建

在學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)模型的設(shè)計(jì)中，首先，要考慮模型的目標(biāo)層，即明確要解決的問題，本文的研究中相關(guān)因素對學(xué)生助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。其次，要考慮因素準(zhǔn)則層，即用于解釋影響目標(biāo)的因素層，該因素層由4個(gè)因素群所組成。最后，依據(jù)目標(biāo)層、準(zhǔn)則層的情況，構(gòu)建學(xué)生貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的遞階模型，表1所示。

表1國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的遞階模型

目標(biāo)層準(zhǔn)則層因素層因素解釋

A

學(xué)生貸款信用B1

學(xué)生自身情況C1年齡隨著年齡的增長信用意識(shí)增強(qiáng)

C2性別男生相對女生更易就業(yè)或升遷

C3學(xué)歷學(xué)歷越高就業(yè)越容易，工資相對較高

C4生源地學(xué)生相對在生源地就業(yè)容易

B2

學(xué)校、專業(yè)情況C5學(xué)校類型學(xué)校越好就業(yè)越容易

C6專業(yè)類型專業(yè)熱門相對就業(yè)容易

B3

學(xué)生在校情況C7學(xué)習(xí)成績專業(yè)成績越好，相對就業(yè)容易

C8學(xué)生工作擔(dān)任過學(xué)生干部相對就業(yè)容易

C9實(shí)踐實(shí)習(xí)情況參加實(shí)習(xí)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)較多，相對就業(yè)較容易

C10獲獎(jiǎng)情況獲獎(jiǎng)較多，相對優(yōu)秀，就業(yè)容易

B4

外部影響情況C11家庭人均月收入家庭收入越高，還款能力越強(qiáng)

C12當(dāng)年大學(xué)生就業(yè)率就業(yè)率越高，就業(yè)越易，還款資金穩(wěn)定

C13學(xué)校歷史違約率學(xué)校違約率越高，學(xué)生受影響還款越差

表1是學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的遞階模型，該模型分為三層，準(zhǔn)則層共有4個(gè)因素群，覆蓋13個(gè)影響學(xué)生貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的因素，模型還對各因素進(jìn)行了具體解釋，詳細(xì)的詮釋了因素層各因素的具體內(nèi)涵，以便更好的判斷各因素對目標(biāo)的影響程度，測算各因素的權(quán)重。

三、助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)AHP評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

如學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的遞階模型所示，首先要確定四類因素對目標(biāo)的影響程度。每次取兩個(gè)因素和，以表示、對的影響程度比較，得到兩兩比較判斷矩陣：

其中

的判斷矩陣是表示某層所有因素針對上一層某一個(gè)因素的相對重要性的比較，從而通過科學(xué)合理的數(shù)學(xué)運(yùn)算，求得每一因素的權(quán)重。本課題將采用Santy的1-9標(biāo)度方法（如表2）給出判斷矩陣的元素。

表2 判斷矩陣元素aij的標(biāo)度方法

標(biāo)度含義

1表示兩個(gè)因素相比，具有同樣重要性

3表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素稍微重要

5表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素明顯重要

7表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素強(qiáng)烈重要

9表示兩個(gè)因素相比，一個(gè)因素比另一個(gè)因素極端重要

2，4，6，8上述兩相鄰判斷的中值

倒數(shù)因素i與j比較的判斷aij，則因素j與i比較的判斷aji=1/ aij

根據(jù)表2，筆者向?qū)＜疫M(jìn)行調(diào)查，對指標(biāo)的相對重要程度進(jìn)行比較。作者選取了10位在大學(xué)生思想政治教育和大學(xué)生資助一線工作的專家進(jìn)行了訪談?wù){(diào)查，經(jīng)過與各位專家的商討，確立學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)管理矩陣如下：

表3學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的判斷矩陣

j

iB1學(xué)生自身情況B2學(xué)校專業(yè)情況B3學(xué)生在校情況B4外部環(huán)境情況

B1學(xué)生自身情況11/21/31

B2 學(xué)校專業(yè)情況 12/32

B3 學(xué)生在校情況 13

B4 外部環(huán)境情況 1

由于本方法建立在專家打分的基礎(chǔ)上，會(huì)存在相應(yīng)的賦值誤差，為保障賦值結(jié)果的科學(xué)合理，將通過一致性檢驗(yàn)來驗(yàn)證賦值的科學(xué)性。CI為A的一致性指標(biāo)，CI愈大，A的一致性愈差，一般情況下，若CI<1，則認(rèn)為A通過一致性檢驗(yàn)，否則需重新進(jìn)行賦值。

本研究通過天津大學(xué)開發(fā)的AHP測算軟件進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，求得各指標(biāo)的權(quán)重，以及一致性檢驗(yàn)情況，測算結(jié)果如下：

表4 AHP層次分析法準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重表

目標(biāo)層準(zhǔn)則層因素權(quán)重

A學(xué)生貸款信用風(fēng)險(xiǎn)

因素影響權(quán)重B1學(xué)生自身情況0.144

B2學(xué)校專業(yè)情況0.285

B3學(xué)生在校情況0.429

B4外部影響情況0.143

其中，CI=0.001<1，所以通過一致性檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)科學(xué)合理，真實(shí)可用。按照上述方法，分別計(jì)算因素層指標(biāo)對準(zhǔn)則層因素的重要程度，并輸出重要程度權(quán)重層次，可得權(quán)重向量

W=（0.026，0.026，0.080，0.012，0.171，0.114，0.048，0.143，0.143，0.094，0.041，0.061，0.041）.

根據(jù)大學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重測算的結(jié)果及上文對各指標(biāo)的詳細(xì)解釋，可構(gòu)建大學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)測量指標(biāo)體系如（表5）：

如大學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)體系所示，因素列為影響大學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)的因素，因素權(quán)重列為經(jīng)過AHP層次分析法測算出的因素權(quán)重，打分表中取整數(shù)。選項(xiàng)中為學(xué)生所對應(yīng)的具體情況，分值是按照選項(xiàng)的重要程度將該因素的影響權(quán)重進(jìn)行了1/2或1/3處理。

四、學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)體系的評價(jià)

為檢驗(yàn)學(xué)生國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)測算指標(biāo)體系，作者進(jìn)行了實(shí)證研究。作者與中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、大連理工大學(xué)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)、遼寧石油化工大學(xué)負(fù)責(zé)國家助學(xué)貸款的老師進(jìn)行溝通，對40名已進(jìn)入貸款還款期的學(xué)生進(jìn)行了摸底調(diào)查。被調(diào)查的40名學(xué)生中，出現(xiàn)貸款違約的有6名，連續(xù)違約的5名。貸款違約的比例為12.5%。

調(diào)查結(jié)果呈現(xiàn)一定規(guī)律，即信用測評分?jǐn)?shù)比較高的學(xué)生違約情況較少，信用測評分?jǐn)?shù)較低的學(xué)生實(shí)際違約較多。這一規(guī)律符合客觀實(shí)際，該學(xué)生信用風(fēng)險(xiǎn)管理測評指標(biāo)體系有一定的科學(xué)性與可靠性。同時(shí)，違約的學(xué)生的得分基本低于56分，其中有一位得分為61.2的學(xué)生出現(xiàn)了短暫的違約，但已還清的情況。此外，得分超過70的部分學(xué)生已經(jīng)還款完畢，這也符合該信用風(fēng)險(xiǎn)測評體系的邏輯。該體系可以為銀行對學(xué)生信用管理方面提供一定的參考價(jià)值，銀行有必要對得分為56以下的學(xué)生進(jìn)行積極關(guān)注。

該信用測算體系也有一定的弊端，在進(jìn)行檢驗(yàn)的時(shí)候由于作者的調(diào)查能力有限，實(shí)證的樣本還不夠充足，希望可以在今后的實(shí)踐及應(yīng)用中不斷檢驗(yàn)該測評指標(biāo)的科學(xué)性。

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