基于AHP－模糊綜合評價(jià)法的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型研究

朱 虹

（哈爾濱商業(yè)大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心， 哈爾濱150028）

0 引 言

市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的腳步不斷加快，涌現(xiàn)出了一大批新興產(chǎn)業(yè)。 商業(yè)銀行作為國民經(jīng)濟(jì)的“總樞紐”和“調(diào)節(jié)器”，面臨著越來越大的壓力和嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，與之相伴而生的各種金融風(fēng)險(xiǎn)也日益突顯。 信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的主要經(jīng)營業(yè)務(wù)及手段，其所產(chǎn)生的信用風(fēng)險(xiǎn)已成為影響銀行自身發(fā)展穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。 據(jù)銀監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，我國商業(yè)銀行不良貸款數(shù)額以及所占總貸款比率逐年居高不下。 因此，研究如何建立科學(xué)有效的信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型，應(yīng)對未知風(fēng)險(xiǎn)，是商業(yè)銀行目前的重點(diǎn)任務(wù)。

在對信用風(fēng)險(xiǎn)評估進(jìn)行研究的過程中，發(fā)現(xiàn)存在諸多問題。 如：評價(jià)指標(biāo)過于片面，一般重點(diǎn)選取財(cái)務(wù)方面的影響因素，對于非財(cái)務(wù)因素關(guān)注較少；評估方法思路單一，主觀人為性較強(qiáng)。 基于此，文章兼顧財(cái)務(wù)因素與非財(cái)務(wù)因素設(shè)計(jì)了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。 綜合運(yùn)用層次分析法（AHP）與模糊綜合評價(jià)法，構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型，使評價(jià)指標(biāo)與評價(jià)方法、定性分析與量化計(jì)算有機(jī)的結(jié)合在一起，以期為商業(yè)銀行提供有價(jià)值的決策參考。

1 信用風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)

建立科學(xué)合理的評價(jià)指標(biāo)體系，是商業(yè)銀行有效地進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的前提和依據(jù)，直接關(guān)系到后續(xù)的操作處理以及最終的評價(jià)結(jié)果。 指標(biāo)體系必須遵循：

（1）科學(xué)性，即指標(biāo)選取必須邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、有據(jù)可循，并且相對獨(dú)立，不存在覆蓋包含關(guān)系。

（2）全面性，即指標(biāo)體系能夠綜合、全面的包含影響總目標(biāo)的各種因素，同時(shí)需考慮評價(jià)模型的規(guī)模不能過于復(fù)雜，應(yīng)該突出重點(diǎn)。

（3）可行性，即指標(biāo)體系要具有實(shí)用性，指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)資料容易獲取，且便于操作。

（4）預(yù)見性，即指標(biāo)體系應(yīng)包含具有前瞻性的影響因素。

本文在遵循上述原則的基礎(chǔ)上，參考國內(nèi)外相關(guān)研究資料及專家意見，并借鑒國務(wù)院國資委考核分配局發(fā)布的《企業(yè)績效評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值》中的相關(guān)指標(biāo)，從4 個(gè)財(cái)務(wù)方向和兩個(gè)非財(cái)務(wù)方向篩選出18 個(gè)具體指標(biāo)，形成商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系，如表1 所示。

表1 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of commercial banks credit risk

2 信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型的建立

2.1 層次分析法

層次分析法（analytical hierarchy process，即AHP）是由美國著名運(yùn)籌學(xué)家Saaty 提出的，適用于處理多目標(biāo)、多準(zhǔn)則決策優(yōu)化問題。 該方法能夠分層處理復(fù)雜的、難于量化的問題。 通過定性分析與量化計(jì)算確定各因素的權(quán)重，從而獲得最優(yōu)解決方案。 綜合考慮到指標(biāo)體系的遞階層次結(jié)構(gòu)，以及影響因素權(quán)重的主觀性問題，因此選擇層次分析法來計(jì)算各層級指標(biāo)的權(quán)重。 具體步驟如下：

（1）指標(biāo)體系的遞階層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 文中分為三層，即目標(biāo)層A、準(zhǔn)則層（一級指標(biāo)）B 和方案層（二級指標(biāo)）C（見表1）。

（2）構(gòu)造比較判斷矩陣。 采用德爾菲法（即專家調(diào)查法）進(jìn)行指標(biāo)要素間的相對重要性判斷。即：比較同一層兩因素相對于上層某因素的重要程度。 采用1～9 標(biāo)度法（見表2），對比較結(jié)果進(jìn)行賦值，構(gòu)造出判斷矩陣A ＝ (bij)n×n。 其中bij＞ 0；bji＝1／bij；bii＝1（i，j ＝1，2，…，n）。

（3）計(jì)算各層指標(biāo)的權(quán)重。

表2 相對重要性標(biāo)度Tab.2 Relative importance scale

（4）進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。 由于專家對于指標(biāo)要素間相對重要性的判斷帶有一定的主觀性，所以要驗(yàn)證判斷矩陣是否符合邏輯性、客觀性。 運(yùn)用一致性比值進(jìn)行檢驗(yàn)。 其中，表3給出了RI 的取值。 當(dāng)CR ＜0.1 時(shí)，說明判斷矩陣通過檢驗(yàn)，所得到的各指標(biāo)權(quán)重是合理的。

表3 RI 取值Tab.3 Value of RI

2.2 模糊綜合評價(jià)法

模 糊 綜 合 評 價(jià) 法 （ fuzzy comprehensive evaluation，即FCE），是運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)中的原理將一些具有模糊性、不確定性的因素進(jìn)行量化處理，最終達(dá)到較為清晰、直觀的結(jié)果。 考慮到信用風(fēng)險(xiǎn)評估的模糊性，以及評價(jià)結(jié)果與指標(biāo)間的非線性關(guān)系，所以采用此方法來進(jìn)行最終的評價(jià)，具體步驟如下：

（1）建立集合。 集合分為因素集、評語集、權(quán)重集。 本文中的因素集包括：A ＝｛B1，B2，B3，B4，B5，B6｝，B1＝｛C1，C2，C3｝，B2＝｛C4，C5，C6｝，B3＝｛C7，C8，C9｝，B4＝｛C10，C11，C12｝，B5＝ ｛C13，C14，C15｝，B6＝｛C16，C17，C18｝。 其中，A、B、C 分別為表1 列出的總目標(biāo)、一級指標(biāo)、二級指標(biāo)。 經(jīng)過研究多方文獻(xiàn)資料，最終將課題的評語集確定為V ＝｛低風(fēng)險(xiǎn)，較低風(fēng)險(xiǎn)，中等風(fēng)險(xiǎn)，較高風(fēng)險(xiǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)｝。 權(quán)重集W由上文介紹的層次分析法計(jì)算獲得，文中包括WA、WB1、WB2、WB3、WB4、WB5、WB6。

（2） 建立模糊評判矩陣。 模糊評判矩陣由單因素模糊評判向量Ri組成，Ri＝（ri1，ri2，…，rij）。 其中，rij表示因素集中第i 個(gè)指標(biāo)相對于評語集中第j個(gè)評語的隸屬程度。 構(gòu)成的模糊評判矩陣為：

文中采用以下兩種方法來確定隸屬度：

①對于非財(cái)務(wù)指標(biāo)（定性指標(biāo)），運(yùn)用專家評判法。 以專家選擇各項(xiàng)評語所占的次數(shù)比率作為指標(biāo)的隸屬度。

②對于財(cái)務(wù)指標(biāo)（定量指標(biāo)），則參照國資委考核分配局統(tǒng)計(jì)編寫的《企業(yè)績效評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值》，確定各項(xiàng)定量指標(biāo)值所處的評語等級區(qū)間范圍。 假設(shè)：x 為企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的指標(biāo)數(shù)據(jù)， xj、xj＋1為對應(yīng)行業(yè)參照表中相鄰兩個(gè)評語等級的界限取值，則指標(biāo)相應(yīng)的隸屬度計(jì)算如下：

正相關(guān)指標(biāo)：

負(fù)相關(guān)指標(biāo)：

rj＋1＝1 － rj，若x 值不在邊界范圍之內(nèi)，則r1＝1 或r5＝1。

（3）計(jì)算模糊綜合評價(jià)向量。 該計(jì)算需從最底層開始逐層向上進(jìn)行，可運(yùn)用以下公式計(jì)算得到各級模糊綜合評價(jià)向量：

文中二級模糊綜合評價(jià)過程中的RA，由一級模糊綜合評價(jià)向量組成。

（4）計(jì)算綜合評價(jià)分?jǐn)?shù)。 引入分?jǐn)?shù)集F，以100分為滿分，將其均勻劃分，即F ＝（f1，f2，f3，f4，f5） ＝（100，80，60，40，20），則最終的綜合評價(jià)分?jǐn)?shù)為G ＝Q·FT。

3 應(yīng)用實(shí)例

為了驗(yàn)證評估模型的實(shí)用性、價(jià)值性以及評估結(jié)果的有效性，同時(shí)為便于后期跟蹤檢驗(yàn)，使結(jié)果更有說服力，本文采用某商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)的歷史記錄進(jìn)行實(shí)例檢驗(yàn)。 A 企業(yè)主要以生產(chǎn)、銷售汽車零部件及配件為主，2013 年向銀行提出貸款申請。 為此，收集到A 企業(yè)2012 年度財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)如表4 所示。

表4 A 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)Tab.4 Financial data of the A enterprise

該項(xiàng)目邀請了10 名金融業(yè)及信貸評估方面的專家，共同完成了對A 企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估。

（1）確定指標(biāo)權(quán)重。 采用上文介紹的層次分析法計(jì)算出各層級指標(biāo)的權(quán)重。 構(gòu)造判斷矩陣，結(jié)果如下：

計(jì)算得出各指標(biāo)權(quán)重： WA＝（0.379，0.247，0.158，0.098，0.059，0.059）； WB1＝（0.297，0.539，0.164）；WB2＝（0.320，0.123，0.557）； WB3＝（0.250，0.500，0.250）；WB4＝（0.539，0.297，0.164）；WB5＝（0.429，0.429，0.142）；WB6＝（0.557，0.320，0.123），并進(jìn)行了一致性檢驗(yàn)證明。

（2）綜合評價(jià)。 采用模糊綜合評價(jià)法進(jìn)行最終的信用風(fēng)險(xiǎn)評估。 首先，構(gòu)造模糊評判矩陣，結(jié)果如下：

進(jìn)行一級模糊綜合評價(jià)：

進(jìn)行二級模糊綜合評價(jià)：

Q ＝WA·RA＝（0.058，0.239，0.441，0.205，0.057）.

最后計(jì)算出綜合評價(jià)分?jǐn)?shù)：G ＝Q·FT＝60.72。由于該值處于較低風(fēng)險(xiǎn)［60，80）的分值區(qū)間內(nèi)，說明企業(yè)總體信用水平較好，但仍存在薄弱因素有待提升。

通過對模型進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在盈利及發(fā)展能力方面的評分不理想，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注并加強(qiáng)改善。 后期繼續(xù)對其進(jìn)行監(jiān)測，從整體表現(xiàn)來看，企業(yè)的信用記錄良好，未發(fā)現(xiàn)拖欠、違約等現(xiàn)象。

4 結(jié)束語

本課題研究兼顧財(cái)務(wù)因素與非財(cái)務(wù)因素的影響，綜合運(yùn)用層次分析法（AHP）與模糊綜合評價(jià)法構(gòu)建商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型，使定性分析與量化計(jì)算有效的互補(bǔ)融合，克服了以往研究中的一些不足。 運(yùn)用實(shí)例充分說明了該模型的應(yīng)用價(jià)值，能夠有效地指導(dǎo)實(shí)踐，較為準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)，也為風(fēng)險(xiǎn)管理和把控提供了有價(jià)值的參考。