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现实世界中有很多事物之间的关系是模糊的，对客观事物的评价，也往往不能以一种指标决定，而要进行多指标的综合评价。银行贷款风险的评价涉及多指标，从不同指标出发可以对其得出不同的评判，这就要求有一个综合各方面的指标做出一个更接近实际的评价问题，以避免仅根据一个指标就做出评判而带来的片面性。模糊综合评判是在模糊的环境中，考虑了多种因素的影响，出于某种目的对某事物做出的综合决断或决策。因此，可以用模糊综合评判法对银行贷款的各指标的风险程度进行综合，然后根据综合的标准，得出综合性的评定意见。本文针对银行贷款风险分析中的一些问题，从系统的观点出发，用模糊综合评判法给出了理论上的决策依据。
一、模糊综合评价法的理论基础
模糊评价法是利用模糊数学理论对现实世界中广泛存在的那些模糊的、不确定的事物进行定量化，从而做出相对客观的、正确的、符合实际的评价，进而解决具有模糊性的实际问题，其主要目的是为人类智能信息处理工程如决策、解决大规模复杂管理和经济大系统提供一种模型。从20世纪90年代初期开始,国内外学者们一直从事着将模糊管理数学的方法应用于银行业务上的研究。到目前为止,已经在贷款人道德因素分析、贷款额度、内部风险控制、信用等级评估、贷款分类及准备金充足性等方面都得到了应用。
模糊综合评判方法是用单因素隶属函数来表示某个因素对评判对象的影响，然后利用加权方法综合各个因素对评判对象的影响，最终得到关于该评判对象的综合评判。模糊综合评价包括五个步骤：建立因素集；建立权重集；建立备择集(评价集)；单因素模糊评价；模糊综合评价。 具体步骤如下：
建立因素集：对于某一系统，设有n个评价因素A1,A2,Λ,An。则评价对象集合记为：
A=(A1,A2,Λ,An)
建立权重集：其重要程度由维隶属函数向量表示
W=(w1,w2,Λ,wn)
其中，∑wi=1, 0wi1, i=1,2,Λ,n
建立备择集(评价集)：再假设每个指标的评语为ν1,ν2,Λ,νm，评语集合记为：
V=(ν1,ν2,Λ,νm)
这些评语的隶属函数向量用m维模糊向量表示：
B=(b1,b2,Λ,bm)
其中bj[1,0]，且∑bj=1
因素模糊评价：对评价因素A1,A2,Λ,An，评语隶属函数向量的取值构成一个n×m矩阵，记为
R=
称矩阵R为模糊评价矩阵。
建立模糊综合评价模型后，综合评价结果（向量）利用下式计算
B=WOR
假设能给出综合各评语的记分方法，a=(a1,a2,Λ,am)则评价得到的总分值
d=aB
二、模糊综合评价法在银行贷款风险分析中的应用
评估银行贷款质量，采用以风险为基础的分类方法（简称贷款风险分类法），即把贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。五类贷款的定义分别为：正常贷款：借款人能够履行合同，有充分把握按时足额偿还本息。关注贷款：尽管借款人目前有能力偿还贷款本息，但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。次级贷款：借款人的还款能力出现明显问题，依靠其正常经营收入已无法保证足额偿还本息。可疑贷款：借款人无法足额偿还本息，即使执行抵押或担保，也肯定要造成一部分损失。损失贷款：在采取所有可能的措施和一切必要的法律程序之后，本息仍然无法收回，或只能收回极少部分。
使用贷款风险分类法对贷款质量进行分类，实际上是判断借款人及时足额归还贷款本息的可能性，考虑的主要因素包括：借款人的还款能力；借款人的还款记录；借款人的还款意愿；贷款的担保；贷款偿还的法律责任；银行的信贷管理。下面我们用模糊综合评价法分析银行的贷款风险。
1、评价因素集。评价因素集即评价指标体系。商业银行贷款按照贷款的质量和风险程度划分可分为正常贷款、关注贷款、次级贷款、可疑贷款和损失贷款五类，可以建立银行贷款评价因素集：
A=(A1,A2,A3,A4,A5)=（正常贷款，关注贷款，次级贷款，可疑贷款，损失贷款）。
2、因素权重集。一般地，因素集中各因素对被评判事物的影响是不一致的，所以因素的权重分配是A上的一个模糊向量，其由n维隶属函数向量表示为：
W=(w1,w2,Λ,wn)
其中∑wi=1， 0wi1, i=1,2,Λ,n
针对评价因素集中的5个因素，确定银行贷款因素的权重集为:
W=(w1,w2,w3,w4,w5)
其中wi表示A中第i个因素的权重,且
∑wi=1, 0wi1, i=1,2,3,4,5
各个影响因素权重的确定在模糊综合评判中占有非常重要的位置,权重确定的合理与否将直接影响评判结果。确定权重的有效方法很多,如多元统计分析法、模糊方程求解法、层次分析法、专家咨询法等。根据该问题影响因素多、因素间相互关系复杂等特点,一般采用层次分析法确定因素集的权重
3、决策评价集。决策评价集即评语等级的模糊尺度集合，银行贷款的决策评价集可记为：
V=(ν1,ν2,ν3,ν4,ν5,ν6)=借款人的还款能力，借款人的还款记录，借款人的还款意愿，贷款的担保，贷款偿还的法律责任，银行的信贷管理)。这些评语的隶属函数向量可以表示为:
B=(b1,b2,b3，b4,b5,b6)
其中bj[1,0]，且∑bj=1
4、单因素评价和模糊评价矩阵。单因素评价即相对于评价因素分别做出评语的隶属度。对于银行贷款评价因素A1（正常贷款）的评价向量记为：
BA1=*5b1A1 b2A1 Λ b6A1」，同样的，因素A2（关注贷款）的评价向量记为：
BA2=*5b1A2 b2A2 Λ b6A2」，……，因素A5(损失贷款)的评价向量记为：
BA5=*5b1A5 b2A5 Λ b6A5」,这样，对于银行贷款评价因素集A，评语隶属函数向量的取值构成一个6×5矩阵，记为
称矩阵R为银行贷款风险分类的模糊评价矩阵。
5、模糊综合评价的计算。我们已经得出了银行贷款风险分类的模糊评价矩阵R，接着需要按照评价目标的要求选择恰当的模糊算子，把银行贷款因素的权重集W和模糊评价矩阵R进行合成，建立模糊综合的运算公式B=WOR，这里“O”表示W与R的一种合成,建立模糊综合算子的运算公式
B=WOR,这里“O”表示W与R的一种全成方法，即模糊算子的组合。本文采用最大—最小合成算法，具体过程如下式所示：
设：W=wi,i=1,2,3,4,5
B=bj,j=1,2,3,4,5,6
则：
bj=∨(wi∧Bij)
其中：∨=max，称为模糊加；
∧=min,称为模糊积。
最后，综合各评语的记分方法，
α=(α1,α2,Λ,α6)得到银行贷款风险的总分值
d=αB
这个总分就是模糊综合评价法得出的结论，可以用来作为决策分析的依据。
三、结束语
模糊综合评判的核心在于“综合”,众所周知,对于由单因素确定的事务进行评判是容易的。但是,当事物涉及多个因素时,就要综合诸因素对事物的影响,做出一个接近于实际的评判,以避免仅从一个因素就做出评判而带来的片面性,这就是综合评判的特点。(□文/蔡明瑞 黄志强) |
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