基于改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析構(gòu)建融資擔(dān)保項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型＊

桑偉泉，張小平

(貴州大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

融資擔(dān)保［1］是我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中的一項(xiàng)市場(chǎng)前景廣闊和發(fā)展迅速的戰(zhàn)略性行業(yè)，并已成為支撐我國中小型企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱。同時(shí)我國也相繼下發(fā)了《關(guān)于建立中小企業(yè)信用擔(dān)保體系試點(diǎn)的指導(dǎo)意見》、《中小企業(yè)融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理暫行辦法》等政策指導(dǎo)性意見，極大地推動(dòng)了我國融資性擔(dān)保機(jī)構(gòu)的發(fā)展壯大。融資性擔(dān)保機(jī)構(gòu)在緩解中小企業(yè)的資金約束、增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)中小企業(yè)的貸款意愿方面起到極大的積極作用，但也相應(yīng)的增加了擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)的概率。通過對(duì)融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制的研究能夠提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平，進(jìn)而保證擔(dān)保行業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展。

擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系是判定是否對(duì)企業(yè)進(jìn)行擔(dān)保的關(guān)鍵步驟，本文針對(duì)貴州省科技風(fēng)險(xiǎn)投資管理中心相關(guān)數(shù)據(jù)，通過采用無量綱化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理方法和分辨系數(shù)動(dòng)態(tài)取值算法，對(duì)傳統(tǒng)模式下的灰色關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行了改進(jìn)，能夠更準(zhǔn)確地計(jì)算出影響融資擔(dān)保行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)聯(lián)度大小，并進(jìn)而更加有效地選取出與融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)，構(gòu)建出合理有效的融資擔(dān)保行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估綜合指標(biāo)體系，為貴州省金融擔(dān)保相關(guān)部門或人員制定相關(guān)政策提供決策支持和指導(dǎo)分析，從而促進(jìn)貴州省擔(dān)保行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，同時(shí)對(duì)于國內(nèi)外其他融資性擔(dān)保企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的管理也具有一定的指導(dǎo)借鑒意義。

1 研究方法與指標(biāo)選取

1.1 研究方法

灰色關(guān)聯(lián)度分析［2］是根據(jù)系統(tǒng)發(fā)展的變化態(tài)勢(shì)的量化比較與反應(yīng)，通過關(guān)聯(lián)度大小來評(píng)定系統(tǒng)各個(gè)因素間的影響程度或各個(gè)因素對(duì)系統(tǒng)主行為的貢獻(xiàn)測(cè)度的一種方法。其主要思想是根據(jù)事物序列空間曲線的幾何形狀的相似程度，用量化的方法來評(píng)定事物因素間的關(guān)聯(lián)程度。兩條曲線的形狀彼此越接近，則相應(yīng)序列間的關(guān)聯(lián)度越大，反之，則關(guān)聯(lián)度越小。

無量綱化［3］即數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，目的是通過一系列的數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換公式變換來消除指標(biāo)量綱之間的影響。無量綱化方法有多種，歸結(jié)起來主要有以下幾類:極值化方法、標(biāo)準(zhǔn)化方法、均值化方法和標(biāo)準(zhǔn)差化方法等。本文主要采用均值化方法。

1.2 指標(biāo)選取

融資擔(dān)保行業(yè)的對(duì)象通常都是創(chuàng)新型的中小型公司，其具有高度的不確定性、復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，因此擔(dān)保公司在進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估時(shí)會(huì)根據(jù)實(shí)際情況選取一組指標(biāo)體系作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以此來判斷是否對(duì)其進(jìn)行擔(dān)保以及后續(xù)的監(jiān)管管理措施等。影響融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的因素有很多，本文結(jié)合我國擔(dān)保行業(yè)發(fā)展的狀況，借鑒國內(nèi)外的研究成果，通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)，初步整理出了融資擔(dān)保項(xiàng)目評(píng)估指標(biāo)［4］，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)貴州省風(fēng)險(xiǎn)投資管理中心相關(guān)專家的指導(dǎo)意見，最終確定了融資擔(dān)保項(xiàng)目評(píng)估指標(biāo)體系(如表1)。本文在進(jìn)行灰度關(guān)聯(lián)分析時(shí)，選取融資擔(dān)保項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)作為擔(dān)保行業(yè)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的參考序列，其余9 個(gè)指標(biāo)作為比較序列。

表1 融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系表

2 數(shù)據(jù)來源

本文研究的融資擔(dān)保行業(yè)數(shù)據(jù)來源于貴州省風(fēng)險(xiǎn)投資管理中心、相關(guān)的參考文獻(xiàn)信息以及專家對(duì)定性數(shù)據(jù)的評(píng)審結(jié)果。通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、統(tǒng)計(jì)與分析等，并且從中抽取了10 項(xiàng)主要的指標(biāo)數(shù)據(jù)，詳見表2。

表2 中指標(biāo)1～10 分別表示國家產(chǎn)業(yè)政策、資金流動(dòng)情況、專利權(quán)個(gè)數(shù)、領(lǐng)導(dǎo)者素質(zhì)經(jīng)驗(yàn)、資產(chǎn)負(fù)債率、科研人員比重、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、貸款按期償還情況、營銷能力以及擔(dān)保項(xiàng)目綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等。

表2 A～F 各個(gè)企業(yè)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

3 建立融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

3.1 確定指標(biāo)體系的分析序列

融資擔(dān)保項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為參考序列(也即母序列)，定義為y={y(t)| t=1，2，…，m}。其中:y 表示融資擔(dān)保項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);t 表示擔(dān)保的企業(yè)，由于保密性等原因，所有企業(yè)信息由{A，B，…，F(xiàn)}代替，根據(jù)表2，m=6 ;y(t)表示第t 個(gè)企業(yè)融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)值。

國家產(chǎn)業(yè)政策、領(lǐng)導(dǎo)者素質(zhì)經(jīng)驗(yàn)、資產(chǎn)負(fù)債率、資金流動(dòng)情況、專利權(quán)個(gè)數(shù)、科研人員比重、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、貸款按期償還情況、營銷能力等分別為比較序列(也即子序列)，定義為:

其中:xi表示與融資擔(dān)保行業(yè)相關(guān)的第i 個(gè)指標(biāo)，由表2 知，n=9 ;xi(t)表示與融資擔(dān)保行業(yè)相關(guān)的第i 個(gè)指標(biāo)在t 企業(yè)中的指標(biāo)值。

3.2 指標(biāo)值的無量綱化處理

由于各個(gè)指標(biāo)之間計(jì)量單位或數(shù)量級(jí)之間都存在差異，指標(biāo)彼此之間不具有綜合性，因此不能直接對(duì)其進(jìn)行綜合分析，必須采取某種數(shù)學(xué)化標(biāo)準(zhǔn)方法對(duì)其進(jìn)行處理［5］，本文采用均值化方法。均值化方法的基本原理是每個(gè)變量的變量值除以該變量的平均值，該方法不僅消除了量綱或數(shù)量級(jí)對(duì)系統(tǒng)帶來的影響，而且還保留了各個(gè)變量取值差異程度上的信息，差異程度較大的變量對(duì)綜合指數(shù)的影響也較大。采用無量綱化中的均值化方法對(duì)表2 中的各個(gè)指標(biāo)量進(jìn)行處理，計(jì)算公式見下:

由表2 知，m=6，n=9。Xi(t)表示經(jīng)過無量綱化均值處理之后的與融資擔(dān)保行業(yè)相關(guān)的第i個(gè)指標(biāo)在t 企業(yè)的指標(biāo)值。Y(t)表示均值化處理之后的t 企業(yè)的融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)。根據(jù)公式(1)與(2)，通過MATLAB 工具編寫均值化處理程序，對(duì)表2 中的各個(gè)指標(biāo)量進(jìn)行處理，并最終得到無量綱化后指標(biāo)值矩陣:

3.3 關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算

y(t)與xi(t)的關(guān)聯(lián)系數(shù)為:

其中:t=1，2，…，m;i=1，2，…，n。

由以上公式(4)(5)(6)可將公式(3)簡化為:

其中ρ ∈(0，+∞)為分辨系數(shù)，它的取值情況直接決定著指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)［6］的分布狀況，δi(t)的散布區(qū)間的長度與ρ 的取值大小相關(guān)。若欲使δi(t)散布于長度為1－d 的區(qū)間［d，1］，則只需ρ 滿足ρ ≤d/(1－d)即可。對(duì)于ρ，d 的一些特殊數(shù)值有如下對(duì)應(yīng)表(見表3)。

表3 ρ，d 特殊數(shù)值對(duì)應(yīng)表

通過閱讀相關(guān)參考文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，通常分辨系數(shù)ρ的取值為0.5，關(guān)聯(lián)系數(shù)Δi(t)∈［0.3333，1］。由表3 可知，若要使Δi(t)的散布區(qū)域長度增大，則分辨系數(shù)ρ 的取值應(yīng)在0.05 附近，此時(shí)關(guān)聯(lián)系數(shù)Δi(t)∈［0.0476，1］，區(qū)間長度在0.95 附近，大大擴(kuò)展了取值范圍，更易觀察關(guān)聯(lián)度的變化情況。分辨系數(shù)ρ 的取值［7］應(yīng)該根據(jù)觀測(cè)序列實(shí)際情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)取值，當(dāng)觀測(cè)序列出現(xiàn)奇異值時(shí)，ρ 此時(shí)應(yīng)取較小的值，以克服奇異值的支配作用;當(dāng)觀測(cè)序列比較平穩(wěn)時(shí)，ρ 此時(shí)應(yīng)取較大的值，以充分體現(xiàn)關(guān)聯(lián)度的整體性。本文針對(duì)分辨系數(shù)動(dòng)態(tài)取值選取了一種新的方法，使關(guān)聯(lián)分析結(jié)果更加符合實(shí)際，同時(shí)可將公式(7)變換為:

根據(jù)上述方法和公式，并利用無量綱化后指標(biāo)矩陣數(shù)據(jù)，借助MATLAB 編程工具編寫關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算程序，通過運(yùn)行程序分別得到分辨系數(shù)矩陣ρ 和指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣Δi(t)為:

3.4 計(jì)算關(guān)聯(lián)度

其中公式(9)中γi表示第i 個(gè)指標(biāo)與參考序列(融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù))的關(guān)聯(lián)度。根據(jù)公式(9)和指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，通過MATLAB 環(huán)境編寫指標(biāo)關(guān)聯(lián)度計(jì)算程序，并進(jìn)而得到各個(gè)指標(biāo)與參考序列之間的關(guān)聯(lián)度大小，見表4。

表4 各個(gè)指標(biāo)與融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)的關(guān)聯(lián)度

3.5 模型的求解與分析

根據(jù)上面建立的灰色關(guān)聯(lián)分析模型以及表2中的數(shù)據(jù)，通過MATLAB 工具得到了各個(gè)指標(biāo)與擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)與關(guān)聯(lián)度。為了便于分析指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣中各個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，下面將指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣Δ 通過如表5 的形式展現(xiàn)。

表5 A～F 企業(yè)的融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估各個(gè)指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)及關(guān)聯(lián)度

表5 中指標(biāo)1～9 分別代表國家產(chǎn)業(yè)政策、資金流動(dòng)情況、專利權(quán)個(gè)數(shù)、領(lǐng)導(dǎo)者素質(zhì)經(jīng)驗(yàn)、資產(chǎn)負(fù)債率、科研人員比重、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、貸款按期償還情況、營銷能力等。

通過表4 和表5 中的數(shù)據(jù)可以看出各個(gè)指標(biāo)與融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)的關(guān)聯(lián)度都大于0.45，這說明本文分析研究的各個(gè)指標(biāo)與系統(tǒng)特征行為序列(綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù))都有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。因此國家產(chǎn)業(yè)政策、資金流動(dòng)情況、專利權(quán)個(gè)數(shù)、領(lǐng)導(dǎo)者素質(zhì)經(jīng)驗(yàn)、資產(chǎn)負(fù)債率、科研人員比重、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、貸款按期償還情況、營銷能力、擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)等共10 個(gè)指標(biāo)可以構(gòu)成融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。其中貸款按期償還情況、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、資產(chǎn)負(fù)債率與擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度較大，表明了這些指標(biāo)對(duì)融資擔(dān)保行業(yè)的正常有效運(yùn)行具有較強(qiáng)的影響。因此，貴州省相關(guān)管理部門可以通過采取相應(yīng)措施，提高關(guān)鍵指標(biāo)比重，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，確保融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)持續(xù)、健康的發(fā)展。

4 結(jié)束語

本文通過制定合理的融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，采用無量綱化處理和分辨系數(shù)的動(dòng)態(tài)取值方法，改進(jìn)了傳統(tǒng)模式上的灰色關(guān)聯(lián)分析算法，并應(yīng)用到融資擔(dān)保行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指數(shù)的研究中，建立了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，挖掘出了對(duì)融資擔(dān)保行業(yè)發(fā)展影響較大的指標(biāo)因素，對(duì)貴州省乃至全國的融資擔(dān)保金融機(jī)構(gòu)有較強(qiáng)的理論參考價(jià)值。由于融資擔(dān)保行業(yè)數(shù)據(jù)量巨大并且數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜，同時(shí)有部分?jǐn)?shù)據(jù)涉及保密性，因此對(duì)貴州省融資擔(dān)保行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集不夠全面，本文通過貴州省科技風(fēng)險(xiǎn)管理中心提供的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能會(huì)與實(shí)際結(jié)果之間出現(xiàn)偏差，但是研究方法是有效的，對(duì)總體結(jié)果的影響不大。當(dāng)融資擔(dān)保數(shù)據(jù)采集全面時(shí)，還可用本文研究方法繼續(xù)完善融資擔(dān)保行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系［8］。同時(shí)利用本文核心思想還可以繼續(xù)構(gòu)建創(chuàng)業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系、小額貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系等金融行業(yè)其他評(píng)估指標(biāo)體系。

［1］孫茂強(qiáng).融資擔(dān)保［M］.北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2001.

［2］鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)［M］.武漢:華中科技大學(xué)出版社，2002.

［3］韓勝娟.SPSS 聚類分析中數(shù)據(jù)無量綱化方法比較［J］.科技廣場(chǎng)，2008(3):229－231.

［4］陳國華，楚爾鳴.CTG 公司基于全面風(fēng)險(xiǎn)管理框架的融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)管理研究［D］.湘潭:湘潭大學(xué)，2013.

［5］張衛(wèi)華，趙銘軍.指標(biāo)無量綱化方法對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果可靠性的影響及其實(shí)證分析［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2005，20(3):33－36.

［6］東亞斌，段志善.灰色關(guān)聯(lián)度分辨系數(shù)的一種新的確定方法［J］.西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2008，40(4):589－592.

［7］申卯興，薛西鋒，張小水.灰色關(guān)聯(lián)分析中分辨系數(shù)的選取［J］.空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2003，4(1):68－70.

［8］湯京華，王玉珍.風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評(píng)估指標(biāo)體系的研究［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1999(25):42－44.