不同场景下的授信额度模型分析

相关理论介绍

1. 授信
   银行以自身信用想客户提供本外币贷款、担保、开立信用证、汇票承兑等业务
2. 授信管理
   通过核定客户一定时期内的授信额度，实施集中统一控制客户信用风险的信贷管理制度
3. 授信额度
   商业银行在对法人客户的风险和财务状况进行综合评估的基础上，确定本行对该客户最高风险控制承受能力的量化指标

※※：授信额度的核定和发放是授信管理的核心

授信关键因素

1. 是否能够对客户进行授信
2. 如果可以授信，最高授信额度可以达到多少

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场景1

指标分析

1. 偿债能力
2. 抵质押担保能力
3. 给银行带来的收益
4. 维护客户关系
5. 产品竞争力
6. 同业额度变化

传统授信模型

1. Credit Metrics 模型(信用计量模型)
   智库百科关于Credit Metrics模型的解释

2. KMV模型
   智库百科关于KMV模型的解释

3. 评分卡模型

数据抽取

1. 财务指标
   企业资产规模、净资产、利润、营运资本、周转规律等
2. 营运指标
   合同与订单、售价与成本、采购与生产、应收与库存等
3. 能力与资源指标
   企业家能力、组织与人力资源、客户渠道、研发技术、人脉资源等

数据清洗

特征处理

模型的确定

具体的模型需根据数据来进行确定，在风控领域中，常见的模型有逻辑回归模型、多元判别分析模型、神经网络

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场景2

对于现实场景，可能存在银行新兴部门进行授信管理，没有足够的数据作为样本，基于此种情况，而且获得的数据没有标签，无法使用场景1中的模型以及机器学习模型进行处理，因此授信模型只能设定特有的公式来进行计算。

指标分析

财务数据

净资产收益率=净利润/所有者权益
总资产报酬率=（利润总额+财务费用）/总资产
速动比率=（流动资产-存货-预付账款）/流动负债
流动比率=流动资产/流动负债
存货周转率=主营业务成本/（年初存货+年末存货）÷2
应收账款周转率=销售收入/（期初应收账款+期末应收账款）÷2
总资产增长率=（年末总资产-年初总资产）/年初总资产
销售利润率=利润总额/主营业务收入
资产负债率=负债总额/资产总额

其他数据

流水数据
销货数据
报关数据
税务数据
存货数据
应收账款

处理过程

首先根据财务数据获得财务评分，具体做法见
Python实现因子分析
得到的财务评分类似于形式

获得财务评分后，结合其他数据，利用熵权法获得各个指标权重，最后得到综合评分（将权重乘上标准化后的数据，对各企业的各个指标得分汇总），映射到授信额度上(最高授信额度可能会因地区企业的不同而有所不同)
结果类似于形式

熵权法计算过程请见
确定权重的方法总结（部分）

随项目进展，将持续补充…