基于DANP方法的中小微企业银行信贷风险分析评估

宋雨轩，刘雅雅

（上海理工大学 管理学院，上海 200092）

1.引言

随着近些年中小微企业的迅速发展，其数量已大致达到企业总数量的90%，提供了超过80%的就业岗位、创造了60%以上的GDP（王乃睿，2020）[1]。无论是科技发展，或是吸纳剩余劳动力等诸多方面，中小微企业都具有不容小觑的积极影响。廖吉林[2]（2020）提出，由于中小微企业本身规模较小，从内部融资的可能性较低，加之非银行金融机构的融资门槛较高，使得中小微企业往往达不到融资条件，所以中小微企业往往依赖银行信贷进行融资。然而因为种种原因，中小微企业频频遇到信贷融资难的问题。

中小微企业银行信贷风险是一个完整、复杂的系统，具有一定的模糊性和不确定性。加之影响风险评估的宏观环境和微观因素具有动态性的特点，所以在风险评估时，选取的要全面、科学。DANP法不仅考虑了各个指标之间的关联度，也考虑了不同指标权重不同，使得各个层级之间的关系被全面地考虑进风险评估体系，可以为中小微企业银行信贷风险评估体系的建立提供一定意义上的参考。

2.构建基于DANP方法的中小微企业银行信贷风险评估模型

因为中小微企业信贷风险系统的模糊和不确定性，相关的风险评价指标很难被定量描述，加上指标与指标之间的关系错综复杂，采用AHP、ANP等现有的研究方法进行分析时未免出现考虑不全面的情况（李永刚，2012）[3]。为此，本文先用DEMATEL法分析各个风险影响因素的优先级，计算出中心度和原因度并建立因果关系图和网络关系图。再用ANP方法确定各级指标之间的权重，从而得到全局权重，以分析各个风险指标，建立基于DANP的风险评估模型。

步骤1.确定中小微企业信贷风险评估体系各层级的指标，并构建模型。根据评估体系中三级指标和四级指标之间的影响关系制成专家调查问卷并邀请多位对中小微企业银行信贷流程较为熟悉的资深专家进行调研打分。六个三级风险指标之间相互的影响力大小用5级量表（0-4）来表示（没有影响、影响较小、有影响、有较大影响、有极大影响）。运用1-9标度法对四级风险指标之间的重要性大小进行比较和判断。

步骤2.建立指标之间直接关系矩阵A。若ai对aj产生直接影响作用，则aij=1，反之，则aji=0。

步骤3.通过归一化直接关系矩阵A得到初始影响矩阵X（邱华清，2017）[4]。

步骤5.根据专家和文献设置适当的阈值，使系统复杂度可控，据此得出总影响矩阵，并计算出影响度Di、被影响度Rj、中心度Mi和原因度Ui。其中影响度和被影响度的的计算方法为：。中心度Mi表示某指标在中小微企业银行信贷风险评估体系中的重要程度，计算方法为Mi=Di+Rj。原因度表示某指标在风险评估体系中的影响程度，计算方法为Ui=Di-Rj。原因度为正值时的含义是，该指标对其他指标的影响程度比较大，指标被称为原因要素；反之说明影响程度比较小，被称为结果要素。

步骤6.以原因度Ui为纵轴、中心度Mi为横轴制图，可以得到社会网络图，并通过该图分别辨别出原因要素和结果要素。

步骤7.对上述步骤求出来的三级指标的总影响矩阵T1和四级指标的总影响矩阵T2进行标准化处理，分别得到T1λ和T2 λ。

步骤 8.将T2λ进行转置处理 ，得到未加权的超级矩阵W。

步骤9.将未加权的超级矩阵W和步骤7中标准化处理后的矩阵T1λ相乘，得到加权超级矩阵Wλ。

步骤10.对加权超级矩阵Wλ做乘方运算并取极限，如，直到收敛得到稳定的极限超级矩阵W'，这时就可以得到四级指标的全局权重了。

3.基于DANP方法的中小微企业银行信贷风险评估模型的应用

3.1 确定指标，构建风险指标结构模型

基于现有文献，可大致从宏观和微观两个层面总结出一些风险因素，形成中小微企业银行信贷风险指标体系结构模型。根据风险因素，可以结合实际情况绘制ANP的网络结构图，如图1所示。

3.1.1 收集专家打分法的打分，转化成直接关系矩阵并进行标准化操作

根据评估体系中二级指标、三级指标和四级指标之间的影响关系制成专家调查问卷并邀请专家进行调研打分。得到整合后的平均权重数据后，将其转化成直接关系矩阵。以四级风险指标为例，得到的直接关系矩阵。此后再对各个直接关系矩阵进行归一化即可。

3.1.2 设置阈值，分辨结果要素和原因要素，绘制社会网络图

通过参考相关文献以及根据实际数据和模拟结果的情况，大致可以总结出三级风险指标综合影响矩阵T1的阈值为0.0054，当数值小于0.0054时，说明相关度较小，这些数据不需要考虑。

政策风险和市场风险属于原因要素，对其他三级指标（金融风险、信用风险、财务风险和管理风险）产生的影响比较大。同时能得到影响力排序，三级指标按降序排列为——市场风险(C2)、财务风险(C5)、政策风险(C1)、管理风险(C6)、金融风险(C2)、信用风险(C4)。

对于四级指标所取的阈值大小为0.0106，之后类比三级指标进行相关操作。最终，得到的四级指标的影响力的降序排序为——产业政策(C11)、税收政策(C12)、地域法规影响(C13)、汇率波动(C21)、利率波动(C22)、通货膨胀(C23)、市场形势波动(C31)、突发事件影响(C32)、竞争者的影响(C33)、信用评级(C41)、违约记录(C42)、盈利能力(C51)、偿债能力(C52)、资金流动性(C53)、管理者素质(C61)、管理流程(C62)、企业组织结构(C63)。

根据上述计算出的相关结果，以中心度Di+Rj作为横轴，原因度Di-Rj作为纵轴，绘制出网络关系图。

3.1.3 标准化总影响矩阵，得到完全影响矩阵

对上述步骤求出来的三级指标的总影响矩阵T1和四级指标的总影响矩阵T2进行标准化处理，得到三级指标和四级指标的完全影响矩阵。

3.1.4 对矩阵转置、加权并极限处理，得到全局权重

将T2λ进行转置处理 ，得到未加权的超级矩阵W。并和标准化处理后的矩阵T1λ相乘，得到加权超级矩阵Wλ。再对加权超级矩阵持续做乘方直到其收敛得到一个稳定的极限超级矩阵W'，就可以得到四级指标相对拟合度高的全局权重了。

对极限超级矩阵进行分析，可以得到各个四级指标的全局权重——C11～C13分别是 0.077、0.051、0.043，C21～C23分别是 0.045、0.033、0.039，C31～C33 分别是 0.087、0.13、0.051，C41～C43分别是 0.059、0.056，C51～C53分别是 0.061、0.057、0.055，C61～C63分别是0.028、0.068、0.059。而三级指标和二级指标的权重可以通过对其对应的四级指标的权重进行加和得到。通过中小微企业银行信贷风险权重可以分析得出产业政策（C11）、市场形势波动（C31）、盈利能力（C51）、管理流程（C62）所占的权重比较高，均超过了0.06。据此可以看出，中小微企业顺利获得信贷的前提首先是能壮大自己企业的实力，精细化、透明化管理流程。同时中国的市场尚在发展阶段，法律尚有不完备之处，政策也不断在变化，及时捕捉产业政策变化和市场形势波动、提高盈利能力也是不得不关注的方面。另外放贷银行也应从各个角度对中小微企业进行全面评估，减少来自信息不对称带来的评估失误。

4.结语

本文在分析文献的基础上，基于全面、科学、系统、动态性等原则最终确定了17个中小微企业银行信贷风险评估指标，并且将DANP法用到该风险评估体系中。与AHP法相比强调了各个因素之间的联系；与ANP法相比，用DEMATEL法改进了各个指标之间的权重，避免把所有影响指标的权重都当作相同或者只对单一层级的指标进行加权运算的弊端，使得最终的结果与实际情况更贴近。最终通过计算可以识别原因因素，确定各项指标之间的影响力优先级，并为中小微企业银行信贷提出相应建议。

根据以上分析，本文对中小微企业顺利获得银行信贷提出以下建议：1.政策经济时代，企业管理层应敏锐感知到政策的变化和市场形势的波动，并及时就是否需要、如何调整企业发展方向进行商议和考量，逐步提高自身盈利能力。2.管理层应该提高信用意识。信用是一种无形的财产，是中小微企业进行银行信贷时十分重要的考核指标。企业管理者重视信用，才能提高顺利获得银行信贷的可能性。