贷款融资由于其相对较低的成本而成为资本市场上一种比较受欢迎的融资模式,对推动国民经济的发展、有效利用资源起着巨大的作用。在资金总需求一定的情况下,随着贷款规模的增加,企业股本金的回报率和企业价值会增加,同时企业的风险也增加了,例如产生贷款偿还的违约、现金流中断被迫破产的可能性会增加。对银行来说,一方面随着贷款规模的增加,银行的回报会增加,但承担的风险也增加了,所以银行必须建立有效的风险防范机制,采用科学的风险管理技术,才能减少贷款偿还违约发生的可能性。在参与中科院和中央财经大学联合所做的关于企业贷款的课题时,从银行的角度,考虑到在贷款融资中,当贷款产品确定时,如何确定贷款规模和偿还计划是一个公司和银行双方博弈的过程:公司希望通过得到合适的贷款额和偿还计划使公司价值达到最大,风险适度;银行希望在尽可能降低贷款偿还违约风险前提下,确保自己的收益,防范违约风险。如何采用定量分析的方法描述整体过程,得到一个对双方都有利的贷款额和偿还计划?本文就是基于这个问题建立了相应的模型并给出了解法。本文全面分析了上述相关因素,建立了反映上述收益、风险和贷款额度、偿还计划等关系的多目标随机决策模型。文中的风险是指未来结果的变化性:变化性来自对预期的偏差[1],信用风险是指客户违约行为形成的一种违约风险。本文建立信用风险的随机测度模型,信用风险一般与违约率对应,违约率是与公司的一些财务指标密切相关的,所以确定这些财务指标并加以控制能减小违约率。由于针对不同的贷款项目不同的银行可能选取不同的财务指标评价信用风险,所以在此基础上建立的多目标随机决策模型是通用的概念模型。对所建立的上述模型,本文采用债务覆盖率、利息保障倍数、债务承受比率作为反映违约率的财务指标,建立具体的多目标随机决策模型,并给出了解法,并使用lingo软件对此模型进行了模拟计算。本文的创新点主要有:(1)在项目融资模型的基础上,本文建立了贷款融资中的整体多目标随机决策模型。(2)将公司未来现金流作为随机过程,使用未来的财务数据来衡量违约率,建立了以未来现金流为基础来度量信用风险的随机模型,克服了以历史数据或者经验数据作为度量信用风险的不足。(3)由于模型建立在随机现金流的基础上,所以模型整体考虑了未来不同年度的信用风险及相应的偿还计划,故克服了只根据信用风险的度量等确定贷款额度的方法的不足,更适合现金流增长型公司,例如科技型增长公司、投资扩张型公司等,也适合一般公司,所以模型比较符合实际,应用范围也更广。(4)以具体的财务指标为例,建立具体的多目标随机决策模型,给出了解法,并使用模拟数据对模型进行了计算,验证了多目标决策模型的可行性和有效性。