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【摘要】 农户小额信贷在我国的发展已取得了很大的成就,但近年来它所带来的风险问题也日益突出,严重影响了我国农村小额信贷发展进程。而在农户小额信贷的诸多风险之中,信用风险是其面临的主要风险。而探索贷前农户信用风险的评级可行方法是预防信用风险的有效途径。为此,本文通过对吉林省农户小额信贷的现状以及信用风险的分析,利用AHP层次分析法构建农户小额信用贷款信用评价指数,来对农户小额信贷的信用风险进行评级,为推进农村小额信贷信用风险评级方法的科学性和可操作性提供借鉴作用。
【关键词】 农户小额信用贷款 信用风险 风险评价
1.吉林省农户小额信贷的现状以及信用风险分析
1.1 吉林省农户小额信贷的现状
吉林省农村信用社联合社始建于1984年,截至2008年末,资产总额1284.32亿元,全年实现总收入93.03亿元,总支出72.95亿元,收支轧差,全年实现盈余20.08亿元。各项存款余额986.6亿元,贷款余额692.7亿元,存贷比70.2%,不良贷款比率18.8%。
据统计,吉林省农村信用联社2005年农户小额信用贷款35.8亿元,2006年52.5亿元,2007年47.4亿元,三年合计农户小额信用贷款135.7亿元。[1] 2008年,全年累计投放农业贷款377亿元,比上年增长21.2%,占全省各金融机构农业贷款累计投放的90%以上。支持农户267万户,农户贷款覆盖面达到70%,户均贷款额度1.2万元。全省农村信用社新增信用户41.5万户,信用户总数达到118.7万户,占全省农户总数的31.2%,总授信额度176亿元。预计2009年信用户占比要逐步达到50%以上,信用村达到10%。
1.2 农户小额信贷信用风险分析
信用风险指的是因交易一方不能履行交收责任而造成的风险。[5]农户小额信贷的信用风险是指农户不能够履行贷款合约而形成的贷款损失的可能性。由于农户小额信贷本身所具有的无抵押、期限短、借款人的同质性等特点,造成小额信贷相对于传统银行业务来说,信用风险要大的多。我国农户小额信贷的信用风险主要来源于三个方面。在借款人方面,由于小额信贷起初的宗旨就是扶贫,这样使农户认为是政府给的“不要白不要”,还款意识不高,产生逃避心理。同时农户的非农业收入也比较少,所以一旦农业收入不佳,还款资金就很难另寻来源。这样就使农户的履约能力出现问题,造成贷款违约。在贷款人方面,由于小额信贷对贷款人员的主观判断依赖度高,所以贷款履约率的高低很大程度上决定于信贷人员对借款人的信用评估,由于信贷员自身素质的限制,在贷款调查、计划、决策、信息处理以及贷后管理方面不够科学,同时机构内部管理不够完善,在人员的奖罚机制方面没有形成一套有效地办法,这样也增加了贷款的风险。在政府方面,由于小额信贷的扶贫性质,形成与政府的连带性,这样就容易在决策过程中受到干预而产生信用风险。所以,如何有效的预防信用风险,合理的对农户的信用进行评级,将对提高农户小额信贷的安全性和银行风险防范能力起到关键作用。
为此,本文采用定性定量相结合的AHP法,通过构建农户小额信用贷款信用评价指数,有效的对农户的信用等级进行评价。
2.农户小额信用贷款信用评价指数的构建
目前,我国农村信用社用于农户小额信用贷款评估的主要方法属于专家评分法。即信用判断和决策主要依赖专家,依靠专家的专业技能、主观判断和对某些关键因素的权衡来对信用风险作出评价,这主要是一种定性和主观的方法。[3]这种方法有很多的主观因素都难以避免,如果能引入定量分析法将会使信用评级的有效性得到很大的提高。陈莹、宋荣威等学者在农户小额信贷风险、商业银行信贷风险方面也已将AHP法引入到风险评价之中。本文借鉴以前学者的观点,结合吉林省的实际情况,利用AHP法构建农户小额贷款的信用评价指数,并对其使用情况提出建议。
2.1 AHP法原理
20世纪70年代初,美国运筹学家萨迪(T.L.Saaty)首先提AHP (The Analytic HierarchyProcess)方法,作为一种用来处理复杂的社会、经济和技术等问题的新的决策方法,它因具有系统、灵便和实用的特性而被广泛的应用在不同的学科中。按照AHP的基本思想,指标体系权重的确定过程主要分为三个步骤:
首先,将需解决的问题根据拟达到的目标和不同的性质,分解为不同的组成因素,按照因素之间的相互影响和隶属关系,进行分层聚类组合,形成一个阶梯的、有序的层次结构体系。
其次,对模型中每一层次因素的相对重要性,依据人们的判断给予定量表示,再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。
最后,通过综合计算各层次因素相对重要权值,得到最低层(每个方案)相对于最高目标的相对重要次序的组合权值。[2]
2.2农户小额信用贷款信用评价指标体系的构建
根据AHP的基本思想,在借鉴前人研究的基础上,以《中国人民银行关于农村信用合作社农户小额信用贷款管理指导意见》为参照,本文建立了农户小额信用贷款信用评价指标体系。其中最高层为:农户小额信用贷款信用评价指数;准则层共有四个指标:经济状况、诚信评价、相关财务状况及其他因素;[3]最低层共有14个指标,见表1。
表1农户小额信用贷款信用评价指标体系
2.3 指标体系判断矩阵的构建
要比较N个指标a1、a2、a3、a4 ……an对某因素Y的影响大小,通常采取指标两两对比的方法,用xij表示指标ai和aj对Y的影响大小之比。AHP利用萨迪标度(即将标准值限定在1—9范围内变动的比率标度,具体的标度评定标准见表2所示)来确定xij的值。笔者于2009年10月份在吉林省磐石地区调研期间,在小额信贷系统找10名经验丰富的信贷员,设置问卷调查表,依据各信贷员的学识、资历和行业经验等取得指标体系两两指标之间对上层信贷风险指标影响大小之比的xij值,并加权汇总得到最终的xij值。
表2萨迪标度表
对专家给出的所有xij值进行处理,将其排列成矩阵形式及X=(xij)n×n
其中:xij>0,xij=1/xij且xij=1我们把满足这样条件的矩阵称为判断矩阵。
以下根据萨迪标度表以及专家调查意见构建各层次判断矩阵:
2.4 各指标权重的确定
在以上判断矩阵的基础上,通过方根法求出各指标的相对权重,具体计算步骤如下(以准则层判断矩阵为例):
计算每行所有元素的几何平均值:
归一化处理:
计算各指标的权重:
同理可得指标层各个指标的权重如下表:
判断矩阵的一致性检验:
由于在专家评分以及计算过程中可能存在以下问题:
三个指标A B C,A比B重要,B比C重要,而C又比A重要的矛盾问题在指标多的时候时有发生。
萨迪标度表中是用1—9来评定两个指标的重要性的,可能导致某些评分的倒数出现循环小数,而在计算过程中采取四舍五入的办法将会破坏 xij=1/xij的条件。
这样的问题将会破坏判断矩阵一致性的条件:有惟一非零特征值。所以,需要对判断矩阵进行一次性检验。AHP主要是通过随机一致性比率CR来检验的。公式为:CR=CI/RI,其中一致性指标,n为判断矩阵的阶数,判断矩阵的最大特征值
RI为标值,又叫修正值自由度指标,如表10所示:
CR值越大,表明一致性就越差,反之则越好,当时
为完全一致性,一般认为只要 ,就认为判断矩阵是一致的,否则就要重新评分,直到检验通过为止。
由于
所以,
由n=4,可以查得RI=0.90,所以,
则说明此矩阵通过一致性检验,运用同样的方法检验指标层的四个判断矩阵得CR值如表11:
可以看出,CR均满足 CR≤0.1 的要求,都通过一致性检验。
3.农户小额信用贷款信用评价指数的使用
以上得到的权重仅仅是各个指标相对上一层指标的权重,而不是在整个指标体系中的权重。我们把上边计算得到的指标权重和其对应的上层指标的权重相乘便得到了该指标在上层的权重。如果还有上层,那么就一直乘上去,直到最高层,最后得到此指标在整个指标体系中的权重。
经过计算得到各指标体系的最终权重:
由此,我们可以得到农户小额信用贷款信用评价指数的计算公式:
其中,各指标的单项指数我们可以设定一个统一的满分值,由信贷员根据调查的实际情况加以评分赋值。(比如:相关经济指标可以采取等级打分的方法来赋值)然后用得到的数值来除以满分值便得到单项指标指数,代入上公式我们就可以得到农户小额信用贷款信用评价指数(0—1之间的数值)。
通过行业规定的标准以及信贷员的经验可以把0—1之间的数值划分成不同的区段,不同的区段代表不同的风险程度。【4】对于初次贷款的农户可以根据该指数确定其信用状况和风险程度,决定是否给予贷款。同时,建立农户信用状况跟踪表,定时计算贷款的信用评价指数,看其风险程度的变化,可以及时对风险程度超过临界点的贷款采取措施,将贷款损失降低到最小。
由于本人的学识以及获得相关数据的有限性,这里不做进一步的实证分析。此研究方法在一定程度上使信用评级走向定量化,指数的计算可以设立计算程序,信贷员只要根据实际状况将指标层的相应数值输入程序中,便可以计算出最终的指数,这样就需要信贷员具备一定的计算机数据处理能力。同时,AHP的引入使评级过程效率提高,但对指标层的评分标准、权重的确定以及指数(0—1之间数值)风险程度临界点的划分的准确性具有较高的要求。
[参考文献]
[1]姜蕴华.吉林省农村妇女小额信贷政策析论.中国知网。2008.
[2]隋剑雄、林琪.试论我国商业银行信贷风险预警系统的建立[J].金融论坛.2004(8).
[3]陈莹.我国农户小额信用贷款信用风险控制研究.中国知网.2006.
[4]宋荣威.信贷风险管理研究.中国博士学位论文全文数据库.2007.
[5]张洁.农村小额信贷的风险防范与管理.财经漫笔总.2007.
王海军 (1984.11—),男,吉林农业大学经济管理学院在读研究生,所学专业为农业经济管理。研究方向:为农村金融。
【关键词】 农户小额信用贷款 信用风险 风险评价
1.吉林省农户小额信贷的现状以及信用风险分析
1.1 吉林省农户小额信贷的现状
吉林省农村信用社联合社始建于1984年,截至2008年末,资产总额1284.32亿元,全年实现总收入93.03亿元,总支出72.95亿元,收支轧差,全年实现盈余20.08亿元。各项存款余额986.6亿元,贷款余额692.7亿元,存贷比70.2%,不良贷款比率18.8%。
据统计,吉林省农村信用联社2005年农户小额信用贷款35.8亿元,2006年52.5亿元,2007年47.4亿元,三年合计农户小额信用贷款135.7亿元。[1] 2008年,全年累计投放农业贷款377亿元,比上年增长21.2%,占全省各金融机构农业贷款累计投放的90%以上。支持农户267万户,农户贷款覆盖面达到70%,户均贷款额度1.2万元。全省农村信用社新增信用户41.5万户,信用户总数达到118.7万户,占全省农户总数的31.2%,总授信额度176亿元。预计2009年信用户占比要逐步达到50%以上,信用村达到10%。
1.2 农户小额信贷信用风险分析
信用风险指的是因交易一方不能履行交收责任而造成的风险。[5]农户小额信贷的信用风险是指农户不能够履行贷款合约而形成的贷款损失的可能性。由于农户小额信贷本身所具有的无抵押、期限短、借款人的同质性等特点,造成小额信贷相对于传统银行业务来说,信用风险要大的多。我国农户小额信贷的信用风险主要来源于三个方面。在借款人方面,由于小额信贷起初的宗旨就是扶贫,这样使农户认为是政府给的“不要白不要”,还款意识不高,产生逃避心理。同时农户的非农业收入也比较少,所以一旦农业收入不佳,还款资金就很难另寻来源。这样就使农户的履约能力出现问题,造成贷款违约。在贷款人方面,由于小额信贷对贷款人员的主观判断依赖度高,所以贷款履约率的高低很大程度上决定于信贷人员对借款人的信用评估,由于信贷员自身素质的限制,在贷款调查、计划、决策、信息处理以及贷后管理方面不够科学,同时机构内部管理不够完善,在人员的奖罚机制方面没有形成一套有效地办法,这样也增加了贷款的风险。在政府方面,由于小额信贷的扶贫性质,形成与政府的连带性,这样就容易在决策过程中受到干预而产生信用风险。所以,如何有效的预防信用风险,合理的对农户的信用进行评级,将对提高农户小额信贷的安全性和银行风险防范能力起到关键作用。
为此,本文采用定性定量相结合的AHP法,通过构建农户小额信用贷款信用评价指数,有效的对农户的信用等级进行评价。
2.农户小额信用贷款信用评价指数的构建
目前,我国农村信用社用于农户小额信用贷款评估的主要方法属于专家评分法。即信用判断和决策主要依赖专家,依靠专家的专业技能、主观判断和对某些关键因素的权衡来对信用风险作出评价,这主要是一种定性和主观的方法。[3]这种方法有很多的主观因素都难以避免,如果能引入定量分析法将会使信用评级的有效性得到很大的提高。陈莹、宋荣威等学者在农户小额信贷风险、商业银行信贷风险方面也已将AHP法引入到风险评价之中。本文借鉴以前学者的观点,结合吉林省的实际情况,利用AHP法构建农户小额贷款的信用评价指数,并对其使用情况提出建议。
2.1 AHP法原理
20世纪70年代初,美国运筹学家萨迪(T.L.Saaty)首先提AHP (The Analytic HierarchyProcess)方法,作为一种用来处理复杂的社会、经济和技术等问题的新的决策方法,它因具有系统、灵便和实用的特性而被广泛的应用在不同的学科中。按照AHP的基本思想,指标体系权重的确定过程主要分为三个步骤:
首先,将需解决的问题根据拟达到的目标和不同的性质,分解为不同的组成因素,按照因素之间的相互影响和隶属关系,进行分层聚类组合,形成一个阶梯的、有序的层次结构体系。
其次,对模型中每一层次因素的相对重要性,依据人们的判断给予定量表示,再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。
最后,通过综合计算各层次因素相对重要权值,得到最低层(每个方案)相对于最高目标的相对重要次序的组合权值。[2]
2.2农户小额信用贷款信用评价指标体系的构建
根据AHP的基本思想,在借鉴前人研究的基础上,以《中国人民银行关于农村信用合作社农户小额信用贷款管理指导意见》为参照,本文建立了农户小额信用贷款信用评价指标体系。其中最高层为:农户小额信用贷款信用评价指数;准则层共有四个指标:经济状况、诚信评价、相关财务状况及其他因素;[3]最低层共有14个指标,见表1。
表1农户小额信用贷款信用评价指标体系
2.3 指标体系判断矩阵的构建
要比较N个指标a1、a2、a3、a4 ……an对某因素Y的影响大小,通常采取指标两两对比的方法,用xij表示指标ai和aj对Y的影响大小之比。AHP利用萨迪标度(即将标准值限定在1—9范围内变动的比率标度,具体的标度评定标准见表2所示)来确定xij的值。笔者于2009年10月份在吉林省磐石地区调研期间,在小额信贷系统找10名经验丰富的信贷员,设置问卷调查表,依据各信贷员的学识、资历和行业经验等取得指标体系两两指标之间对上层信贷风险指标影响大小之比的xij值,并加权汇总得到最终的xij值。
表2萨迪标度表
对专家给出的所有xij值进行处理,将其排列成矩阵形式及X=(xij)n×n
其中:xij>0,xij=1/xij且xij=1我们把满足这样条件的矩阵称为判断矩阵。
以下根据萨迪标度表以及专家调查意见构建各层次判断矩阵:
2.4 各指标权重的确定
在以上判断矩阵的基础上,通过方根法求出各指标的相对权重,具体计算步骤如下(以准则层判断矩阵为例):
计算每行所有元素的几何平均值:
归一化处理:
计算各指标的权重:
同理可得指标层各个指标的权重如下表:
判断矩阵的一致性检验:
由于在专家评分以及计算过程中可能存在以下问题:
三个指标A B C,A比B重要,B比C重要,而C又比A重要的矛盾问题在指标多的时候时有发生。
萨迪标度表中是用1—9来评定两个指标的重要性的,可能导致某些评分的倒数出现循环小数,而在计算过程中采取四舍五入的办法将会破坏 xij=1/xij的条件。
这样的问题将会破坏判断矩阵一致性的条件:有惟一非零特征值。所以,需要对判断矩阵进行一次性检验。AHP主要是通过随机一致性比率CR来检验的。公式为:CR=CI/RI,其中一致性指标,n为判断矩阵的阶数,判断矩阵的最大特征值
RI为标值,又叫修正值自由度指标,如表10所示:
CR值越大,表明一致性就越差,反之则越好,当时
为完全一致性,一般认为只要 ,就认为判断矩阵是一致的,否则就要重新评分,直到检验通过为止。
由于
所以,
由n=4,可以查得RI=0.90,所以,
则说明此矩阵通过一致性检验,运用同样的方法检验指标层的四个判断矩阵得CR值如表11:
可以看出,CR均满足 CR≤0.1 的要求,都通过一致性检验。
3.农户小额信用贷款信用评价指数的使用
以上得到的权重仅仅是各个指标相对上一层指标的权重,而不是在整个指标体系中的权重。我们把上边计算得到的指标权重和其对应的上层指标的权重相乘便得到了该指标在上层的权重。如果还有上层,那么就一直乘上去,直到最高层,最后得到此指标在整个指标体系中的权重。
经过计算得到各指标体系的最终权重:
由此,我们可以得到农户小额信用贷款信用评价指数的计算公式:
其中,各指标的单项指数我们可以设定一个统一的满分值,由信贷员根据调查的实际情况加以评分赋值。(比如:相关经济指标可以采取等级打分的方法来赋值)然后用得到的数值来除以满分值便得到单项指标指数,代入上公式我们就可以得到农户小额信用贷款信用评价指数(0—1之间的数值)。
通过行业规定的标准以及信贷员的经验可以把0—1之间的数值划分成不同的区段,不同的区段代表不同的风险程度。【4】对于初次贷款的农户可以根据该指数确定其信用状况和风险程度,决定是否给予贷款。同时,建立农户信用状况跟踪表,定时计算贷款的信用评价指数,看其风险程度的变化,可以及时对风险程度超过临界点的贷款采取措施,将贷款损失降低到最小。
由于本人的学识以及获得相关数据的有限性,这里不做进一步的实证分析。此研究方法在一定程度上使信用评级走向定量化,指数的计算可以设立计算程序,信贷员只要根据实际状况将指标层的相应数值输入程序中,便可以计算出最终的指数,这样就需要信贷员具备一定的计算机数据处理能力。同时,AHP的引入使评级过程效率提高,但对指标层的评分标准、权重的确定以及指数(0—1之间数值)风险程度临界点的划分的准确性具有较高的要求。
[参考文献]
[1]姜蕴华.吉林省农村妇女小额信贷政策析论.中国知网。2008.
[2]隋剑雄、林琪.试论我国商业银行信贷风险预警系统的建立[J].金融论坛.2004(8).
[3]陈莹.我国农户小额信用贷款信用风险控制研究.中国知网.2006.
[4]宋荣威.信贷风险管理研究.中国博士学位论文全文数据库.2007.
[5]张洁.农村小额信贷的风险防范与管理.财经漫笔总.2007.
王海军 (1984.11—),男,吉林农业大学经济管理学院在读研究生,所学专业为农业经济管理。研究方向:为农村金融。