一種電力客戶信用等級(jí)評(píng)估方法的設(shè)計(jì)

陳林玲 范文 喻建 黃陽(yáng) 唐貴華

摘? 要：隨著電力工業(yè)改革和電力客戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大，用電繳費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)逐漸凸顯，電力用電客戶欠費(fèi)行為涉及到多方面的問(wèn)題，文章融合企業(yè)用電趨勢(shì)、繳費(fèi)行為、企業(yè)信用、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)多個(gè)維度進(jìn)行研究，構(gòu)建基于電力信用分的信用體系研究平臺(tái)，通過(guò)開展以上研究，建立完善的用電企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系，提高電力供應(yīng)的服務(wù)水平與質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：電力客戶;信用等級(jí);評(píng)估方法

中圖分類號(hào)：F270 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2019）32-0087-02

Abstract： With the reform of electric power industry and the continuous expansion of the scale of electric power customers， the risk of electricity payment and recovery is becoming increasingly prominent， and the behavior of electric power customers in arrears involves many problems. This paper studies the trend of enterprise electricity consumption， payment behavior， enterprise credit and industry development trend， and constructs the research platform of credit system based on electric power credit score， and establish a perfect credit evaluation system for power enterprises， so as to improve the service level and quality of power supply.

Keywords： power customer; credit rating; evaluation method

1 概述

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，電力市場(chǎng)改革的不斷深入和電力客戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大，用電客戶數(shù)量逐年增加，用電繳費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)也慢慢凸顯。目前電力客戶的電費(fèi)回收一直成為困擾供電企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本管理的“緊箍咒”。從繳費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)看，拖欠電費(fèi)的行為較多，運(yùn)營(yíng)資金難以快速回收，供電企業(yè)將耗費(fèi)更多的人力物力投入到催繳電費(fèi)的工作中，將產(chǎn)生運(yùn)營(yíng)成本進(jìn)一步提高的問(wèn)題。如果催繳方式不得當(dāng)，沒有根據(jù)客戶的實(shí)際情況采取有效的措施，將有可能造成不斷投入成本促進(jìn)繳費(fèi)，而拖欠費(fèi)行為反而愈演愈烈的惡性循環(huán)。因此，我們有必要通過(guò)繳費(fèi)行為對(duì)繳費(fèi)客戶進(jìn)行細(xì)分，研究各類拖欠費(fèi)客戶的行為特征，從而找到合適的有效的手段來(lái)改變拖欠行為，降低催繳成本，為電力客戶提供更優(yōu)質(zhì)的繳費(fèi)服務(wù)。

2 客戶信用等級(jí)評(píng)估模型的設(shè)計(jì)

本模型立足當(dāng)前用電客戶現(xiàn)狀，分析影響用電客戶的信用因素。以下是針對(duì)企業(yè)用戶信用度所建立的指標(biāo)體系。主要分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層與指標(biāo)層。

通過(guò)分析用電企業(yè)信用評(píng)估指標(biāo)，可將信用評(píng)估指標(biāo)分為兩類，即信用度貢獻(xiàn)因素和信用度損失因素。信用度貢獻(xiàn)因素是指能夠提升用戶信用等級(jí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如用戶每年累計(jì)用電量、每月按時(shí)繳費(fèi)次數(shù)和每月累計(jì)預(yù)繳費(fèi)等因素。信用度損失因素則會(huì)降低用戶信用評(píng)估的指標(biāo)，如用戶每月累計(jì)竊電度數(shù)，累計(jì)竊電次數(shù)和累計(jì)欠費(fèi)等等。

據(jù)以上描述，在此將指標(biāo)層中的指標(biāo)進(jìn)行類別劃分，其中信用度貢獻(xiàn)指標(biāo)包括：企業(yè)資產(chǎn)總額、企業(yè)利潤(rùn)額、累計(jì)預(yù)繳費(fèi)金額、累計(jì)正常繳費(fèi)金額、累計(jì)預(yù)繳費(fèi)次數(shù)、累計(jì)用電量，這類值越大表示用戶信用度越高;信用度損失指標(biāo)包括： 累計(jì)負(fù)債金額、累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)次數(shù)、累計(jì)托費(fèi)金額、累計(jì)欠費(fèi)金額、累計(jì)竊電次數(shù)、累計(jì)竊電度數(shù)，該類數(shù)據(jù)越大則會(huì)降低用戶信用度。

用戶信用度定義為：

上式中V表示用戶信用度值，C為信用度貢獻(xiàn)值，L為信用度損失值。由（1）式可以看出用戶信用度的取值范圍是[0，1]，根據(jù)電力用戶信用度相關(guān)指標(biāo)值及其權(quán)值即可得出信用度值。一般地，對(duì)用戶均是按照用戶等級(jí)來(lái)進(jìn)行分類管理，于是給出如下等級(jí)表（表1）：

表1

式（1）中信用度貢獻(xiàn)值計(jì)算式為：

（2）式中ci為信用度貢獻(xiàn)指標(biāo)i的值，wi為該指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值;n為信用度貢獻(xiàn)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

信用度損失值計(jì)算式為：

（3）式中l(wèi)j為信用度損失指標(biāo)j的值，wj為該指標(biāo)對(duì)

應(yīng)的權(quán)重值;m為信用度損失指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

在此，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化處理，詳細(xì)算法計(jì)算式表示如下：

（5）式中，xij為原始指標(biāo)值，x′ij為對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值，minXj為第j列指標(biāo)中的最小值，maxXj為第j列指標(biāo)中的最大值。

該模型主要采用層次分析法對(duì)各信用度評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)值計(jì)算。AHP主要思想是將所有與決策有關(guān)的元素全部分解為目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等若干層次，并在此基礎(chǔ)上使用定性、定量分析的分析決策方法，是進(jìn)行權(quán)值計(jì)算的方法中的一種。

一般地，同一層次中n個(gè)指標(biāo)因素間進(jìn)行兩兩比較，mi，mj（i，j=1，2，…，n）表示指標(biāo)因素，ai，j表示評(píng)價(jià)指標(biāo)mi對(duì)mj的相對(duì)重要程度，ai，j的取值參考表2：

（1）根據(jù)評(píng)審專家打分得出判斷矩陣A

其中aij>0，aji=1/aij，aii=1（i，j=1，2，…，n）

（2）權(quán)重值計(jì)算：根據(jù)判斷矩陣A可求其最大特征值？姿max及特征向量w

將w歸一計(jì)算后，所得結(jié)果即是同一層次中各影響因素相對(duì)重要性的順序權(quán)重比例值。

（3）一致性檢驗(yàn)：矩陣A中的元素滿足下列條件才有實(shí)用意義：

aijajk=aik ？坌i，j，k=1，2，…，n（7）

若不符合以上關(guān)聯(lián)關(guān)系，則表明矩陣A不滿足數(shù)據(jù)一致性。判斷矩陣A只有滿足一致性才證明所求得的權(quán)重分配是合理的，是具有實(shí)際意義的，才能進(jìn)行下一步模型評(píng)價(jià)。

一致性檢驗(yàn)主要分三步完成：

第一步： 計(jì)算一致性指標(biāo)CI（Consistency Index）：

其中，n是判斷矩陣A的階數(shù)。

第二步：查找相應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI（Random Index），RI與矩陣階數(shù)n的取值有關(guān)，如表3所示：

第三步：計(jì)算一致性比例CR（Consistency Ratio）：

只有判斷矩陣A的一致性比例滿足CR<0.1或者？姿max=n即CI=0時(shí)，則證明判斷矩陣A的一致性是具有實(shí)用意義的，否則必須對(duì)A中的元素修正以滿足一致性要求。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文的主要成果是基于多維因素構(gòu)建電力客戶信用等級(jí)的評(píng)估方法，借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、分析挖掘后，依托用電企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型，從用電企業(yè)用電行為趨勢(shì)、繳費(fèi)行為趨勢(shì)、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、企業(yè)征信評(píng)級(jí)多個(gè)維度，構(gòu)建用電企業(yè)電力信用分的信用體系，為電力企業(yè)催費(fèi)繳費(fèi)、規(guī)避欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)、提高用電服務(wù)管理水平提供數(shù)據(jù)支撐，為電力企業(yè)催費(fèi)繳費(fèi)、規(guī)避欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)、提高用電服務(wù)管理水平提供數(shù)據(jù)支撐。

參考文獻(xiàn)：

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