数学建模贷款问题篇1

[关键词]高校贷款风险研究风险控制

一、我国高校贷款的问题

1.贷款增长过快，贷款存量过大

高校向商业银行借款，大多用于基本建设，高校贷款通常是中长期贷款，利息高于一年期贷款，因此，高校实际负担的利息费用要高于上述计算值。而从高校预算执行结果看，学校将总收入中的10%用于还本付息，已经是相当困难，为此，有些高校只好采取“拆了东墙补西墙”的办法，用新增贷款支付贷款本息。笔者曾经对江苏省37所高校的财务人员就贷款问题进行问卷调查。当问及“还贷资金来源时”，有11所高校的财务人员选择了“以贷还贷”方式，占被调查高校数量的30%。

2.还款责任不明确

《高教法》明确规定了高校是面向社会自主办学的独立法人单位，“在民事活动中依法享有民事权利，承担民事责任”。换言之，就是高校向银行贷款应当自己还，国家没有义务替学校还债。另外，教育部针对“银校合作”问题，于1999年在10号文中明确要求：“各校必须本着‘谁贷款谁负责’的原则开展银校合作工作，教育部不承担此类贷款的还款责任”。

但是，仍有一些高校对举债建设的认识不足，认为学校是国家的，现有资金来源仅能够满足维持学校日常运行的需要，并没有扩建校园的能力，学校的基础设施等办学条件的投入应该由国家财政投资解决。在这种错误思想指导下举债建设，很容易出现贷款超出学校偿还能力的问题，造成财务状况恶化，进而影响学校持续健康地发展。甚至有的高校片面认为，现在高等教育是加快发展时期，各级各类高校都在贷款建设，若不能跟上发展步伐今后将难以立足，但对自己的还款责任却认识得不够充分。

3.贷款动机不当

我国高校主要领导一般由上级组织任命，实行任期制，这样容易出现短期行为，一些高校的领导为了出政绩，盲目地扩大学校规模，贷款规模也随之增大，领导层流行的“政绩观”演化为扩大贷款规模的主观意志，而且贷款规模的大小似乎成了学校实力和学校领导能力强弱的代名词。绝大部分高校借款人没有还款意识，恐怕都有“只借不还”的思想，在校长的任期内将借款用完，还款的事由后任去考虑。

4.贷款决策的非理性化，缺乏财务风险意识

高校在贷款的决策过程中通常以项目需求作为首要的考虑因素，不考虑将来的偿还压力，或对未来的收入情况过于乐观，高估自身的还款能力。许多高校对于贷款的态度是争取、争取、再争取。事实上，融资是一项复杂的系统工程，一般缺乏融资专业知识的高校财务人员难以胜任这份工作。根据万青所调查的29所高校情况看，有21所高校在贷款申请的决策过程中，财务部门是主要的责任部门，决策过程偏于简化。从银行等金融机构方面看，17份调查回函中，12份回函认为，高校财务状况及银校合作情况是银行审批高校贷款的最重要条件，当问及高校贷款规模的控制依据时，16份回函将项口的资金需求作为第一或第二重要的依据。由此可见，不论是贷款高校，还是金融机构，对于高校贷款决策都趋于非理性化。

5.贷款的管理和使用缺乏科学性

高校贷款资金的有效管理与合理使用，是这些借入款项取得预期效益的有效保障。要提高贷款资金的使用效益，首先要求对贷款的投向和额度有个科学的规划，对投资项目进行可行性论证。高校利用银行贷款投资建设项目，本身就是一种超常规发展的举措，这种发展模式包含着政策风险、经营风险、财务风险等若干风险。要规避这些风险，必须在对投资项目进行可行性分析的基础上，对投资总额、贷款额度还款计划等进行详细规划。

6.还款渠道单一，还贷负担重

在目前形成的高等教育多渠道筹措资金局面中，政府拨款和事业收入约占普通高校经费收入的90%左右，是多渠道筹措资金中主要的两个渠道，也是高校贷款还款的主要资金来源。但是高等教育本身具有成本高并递增的特点，虽然近几年来连续扩大招生，教育事业收入在逐年增加，财政拨款也年年增加，但平均拨款呈下降趋势，同时由于学生数量的增加，学校必须同步增加对教学设施、师资建设等方面的投入，特别是近年来各高校普遍进行校内分配制度改革，如实行校内岗位津贴、实施人才战略等，加大了人员经费的支出，以及各种公关性的支出、新老校区办学而增加的成本等，使高校的支出呈高增长状况，学校资金的节余不容乐观。尤其是近年来高校规模的过分扩大已经明显冲击了教育质量，这样将会影响到招生的数量，从而使未来学费收入隐藏着不确定的风险。

二、高校贷款风险的控制

1.政府和教育主管部门对高校贷款风险的控制

高校贷款危机，起因和关键还是在于政府和教育主管部门。因此，高校贷款风险控制首先应从政府和教育主管部门入手。

2.自身防范贷款风险应做好的工作

由于我国的高等教育长期处于计划经济的运行模式下，习惯于无偿使用资金，财务风险意识相对淡薄。为了更好地防范贷款风险，还应做到如下几方面。

（1）树立风险意识，适度、科学理性举债。建设开发新校区，其特点是资金需求量大，相对集中占用时间较长，教育贷款和政府投入性质不一样，必须按照信贷管理的有关规定按时偿还本息，因此学校在考虑贷款时，必须树立风险意识和效益意识，这是防范风险的基础。

（2）做好财务规划，加强贷款资金的管理，提高资金的使用效率。高校财务部门要在学校总体规划的基础上，对学校未来的财政拨款、教育事业收入、科研事业收入、人员经费支出、教育事业支出、科研事业支出等收支情况进行科学预测，制定财务规划及还款计划

在贷款资金管理方面，要实行专款专用的原则，保证借贷资金用到既定的建设项目上，狠抓项目建设进展情况分步到位，防止贷款不足、滞后影响建设项目，或者贷款过多、过早而造成资金闲置，以提高贷款资金的使用效率。

（3）多渠道筹措资金，开源节流，增强还贷能力。随着管理体制的改革，高校已成为面向社会自主办学的法人实体，要充分利用办学自，千方百计拓宽筹资渠道，多方筹集资金，寻求自我发展道路。

（4）建立贷款风险预警系统。根据自身财务情况，各高校应对本校的信贷资金使用情况有个比较适合的预警系数，包括累计负债额、自有资金比率、资产负债率、债务帐龄分析等等。有关教育系统讨论此问题时曾提出:生均贷款额度1万元以内无风险区；生均1万元到1.9万元为轻度风险区，风险系数30%，属可承受区；生均贷款额度在1.9万元到2.8万元为中度风险区，风险系数45%；应有黄灯警告；生均贷款额度超过4万元时，风险系数为70%；应属于严格控制甚至禁止区间。当然，这系数仅作参考。

参考文献:

[1]潘懋元，林莉.2022:中国民办高等教育的前瞻[N].文汇报，2005-04-18.

数学建模贷款问题篇2

[关键词]模式识别风险分类适用性

一、引言

贷款风险分类，就是根据借款人的当前经营情况和违约迹象来判断其按时还款的可能性并给予风险等级评价，是银行综合了借款人财务、非财务因素，对贷款未来安全收回可能性的评价。如何判断借款人的每个因素对贷款偿还的影响程度,以及如何将上述各种因素定性和定量分析归纳汇总,作出全面科学的风险评定是贷款风险分类操作的难点和关键。

在现代信用风险度量模型出现以前，测度信贷信用风险的方法主要有：专家制度法、评级法和信用评分法。近年来，一些大的金融机构相继构建了比较规范的、有重大影响的四大信用风险度量模型:JP摩根的CreditMetrics方法;KMV公司的KMV模型;CSFP(CreditSuisseFinancialProducts)的CreditRisk+方法;麦肯锡公司的信用组合观点模型（CreditportfolioView）。这四大信用风险度量模型对中国银行业都有一定的借鉴意义。模型最大的问题是任何一个模型都没有全面考虑到借款人的道德风险，还有借款人的具体情况，如银行合同、贷款合同、担保能力、借款期限等，而且由于经济制度、金融发展水平等方面的差异，因此，借用西方信用风险模型应慎重，我国应用这些大型量化模型的条件还不成熟。

本文把贷款风险分类看作是一个模式识别问题，在此框架下，就统计模式识别领域中最新使用的神经网络方法、分类树法、以及支持向量机三种方法的建模思想、适用性进行比较，并给出有关结论。

二、贷款风险分类是一个模式识别问题

所谓模式识别，就是用计算机的方法来实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断和识别。目前我国实行的贷款风险五级分类法（简称风险分类），它是根据贷款对象的第一还款来源与第二还款来源共同特征（财务指标）或属性（非财务指标）进行识别判断而进行分类的，其核心在于它以借款人的偿还能力作为分类标志。

贷款风险分类的模式识别系统的精度及其正确性，主要取决于(1.3)式中的一些参数的估计的精度。训练时如果输入模式样本的类别信息是已知的，这时可以用“有监督”的模式识别技术，让识别系统执行一个合适的学习训练过程，把系统“教”成可使用各种适应修改技术再去识别模式。如果采集到样本模式是未知类别的，这时可用“无监督的模式识别技术，即必须通过系统的学习过程去得到其所属的范畴。

三、模式识别技术的建模思路及其适用性分析

目前用于统计模式识别的方法很多，主要有判别分析法、回归分析法、人工智能（专家系统）、神经网络、决策树法、K近邻法、支持向量机等。本文仅就目前最为流行的人工神经网络、决策树法、支持向量机三种非参数模式识别方法建模思路、适用性进行比较分析。

1.神经网络模型（ANN）

(1)建模思路

人工神经网络(ArtficialNeuralNetworksANN)是一种具有模式识别能力，自组织、自适应，自学习特点的计算方法。神经网络模型建模思路是，首先找出影响分类的一组因素，作为ANN的输入，然后通过有导师或无导师的训练拟合形成ANN风险分析模型。对于新的样本输入（即一组影响因素值），该模型可产生贷款风险的判别。

（2)适用性分析

神经网络的适用性首先表现为分类的准确性比较高。特别是在测试数据为非线性关系的情况下，尤其如此；其次是神经网络有较强的适应训练样本变化的能力，当训练样本增加新的数据时，能够记忆原有的知识，根据新增的数据作恰当的调整，使之表示的映射关系能够更好的刻画新样本所含的信息。这一点不仅使得神经网络具有较强的适应样本变化的能力，还使它具有动态刻画映射关系能力，也克服了线性判别分析方法的静态特点；再次是其具有鲁棒性。神经网络对于样本的分布、协方差等没有要求，对样本中存在的噪音数据、偏差数据不敏感。监管部门在面对众多监管对象银行时,可以根据其报表中的监管指标与监控指标的输出结果,迅速、准确地判断商业银行的经营状况，就可以辅助以现场检查的手段,对商业银行进行适当、适时的干预。

神经网络方法的主要缺点一是对样本的依赖性过强，对样本提出了很高的要求。因为它很少有人的主观判断因素的介入；二是解释功能差。它仅能给出一个判断结果，而不能告诉你为什么；三是在神经网络方法中输入特征变量的确定出关键指标问题时，需要依赖于其他的统计分析方法；四是是样本分成多少个种类，这些问题都是神经网络方法无法独自解决的，要依赖于其他方法；五是神经网络的训练速度慢且极易收敛于局部极小点，推广能力差，以及容易出现“过学习”现象。

2.分类树方法（CART）

(1)建模思路

分类树方法（CART）是一种由计算机实现，基于统计理论的非参数识别方法。其建模思路是：在整体样本数据的基础上，生成一个多层次、多节点的树，按广度优先建立直到每个叶节点包含相同的类为止，以充分反映数据间的联系。然后对其进行删减，参照一定规则从中进行选择适当大小的树，用于对新数据进行分类即建造最大树，对树删减，选择适当的树用于新样本分类。

(2)适用性分析

分类树方法在银行贷款风险分类中的适用性首先在于通过借款人经营状况的变化及其破产的可能性的判断，来估计其违约的可能性，进而来推测该借款人持有的贷款风险程度。它不但具有哲学上的二分法的优点，而且其分类标准的选择也包含着经济理论上的合理性。反映申请者信用关系中各项指标之间的相关性是应用分类树于信贷信用分类的有利条件，它可以有效地利用定性变量进行分类。

分类树的缺陷表现在：一是计算量大；二是在一些连续型定量变量的处理上，分类树就显得有些力不从心；三是对结点属性的判定上，往往以叶结点中所含多数样本的属性来决定该叶结点的属性。但如果碰到训练样本中某种样本（譬如好样本，占大多数）。此时分类的结果很可能是几乎每个叶结点都是好样本占多数，或出现一些好坏样本的个数相当的叶结点。于是就可能出现几乎所有的叶结点都是好样本集合，或其中一些结点无法判断。无论哪种情况出现，都将导致对坏样本的辨别率降低，进而导致分类树的效率降低。

3.支持向量机模型（SVM）

(1)建模思路

(2)适用性分析

由于支持向量机出色的学习性能、泛化性能、良好表现和所估计的参数少等特点，能够较好地解决小样本、高维数、非线性、局部极小等问题。鉴于支持向量机的诸多优点，国外学者Van.Gestel（2003）将支持向量机应用到信贷风险分类与评估领域，并与神经网络及Logistic回归相比较，得到了较好的结果。同时利用支持向量机，能提高学习机的泛化能力，能成功地解决风险分类、函数逼近和时间序列预测等方面，对构建贷款分类模型也具有重要的实践意义。

但SVM是解决一个二分类问题，现实中遇到的大都是多分类问题，如支持向量机无法解决信贷风险的五级分类问题。另外，影响支持向量机模型分类能力的参数选择存在人为确定的主观性等。

四、结论

从信贷风险管理角度看，信贷风险分类与量化管理是一个必然趋势。为了提高贷款分类的准确性，必须将上述两种或两种以上的方法结合起来使用，取长补短。同时，中国银行业在运用这些相对复杂的预测技术时，不仅要根据国内的实际情况和银行业自身发展阶段，科学地制定信贷风险管理流程，还要加强人才培养和数据库建设，尽可能地运用信贷风险管理先进技术将信贷风险损失降到最低限度，实现可持续发展。

参考文献:

[1]J.P.Morgan.CreditMetrics―TechnicalDocument.1997,4:2

[2]KMV.GlobalCorrelationFactorStructure.SanFrancisco:KMVCorporation.1996,8:16～17

[3]CreditSuisseFirstBoston.CreditRisk+,ACreditRiskmanagementFramework.CreditSuisseFirstBostonInternation,1997

[4]McKinseyandCo,CreditPortfolioView.NewYork,MckinseyandCo.1997

[5]曹道胜等:商业银行信用风险模型的比较及其应用[J].金融研究，2006年第10期

[6]王振民，中国商业银行贷款风险分析[D].天津大学博士论文，2005年5月，P33

数学建模贷款问题篇3

关键词：P2P网络借贷运行模式风险监管

一、研究背景及其意义

P2P借贷（PeertoPeerLending）是舶来品，源于InternetTechnology领域，2005年英国Zopa网站的成立被J为是P2P网络借贷的诞生；2006年美国第一家P2P网贷平台Prosper成立，相应我国第一家借贷公司宜信问世；2007年迄今世界规模最大的P2P网贷平台LendingClub成立，该平台一经问世，便受到热烈追捧；同年，我国第一家网贷平台“拍拍贷”上线[2]。

自我国第一家网贷公司拍拍贷在上海成立以来，各类运营模式的网贷平台迅速且大量涌现。然而近年来网贷公司“跑路”、倒闭现象层出不穷，到2015年末，33464家被监测的网贷平台中，正常运营的仅为1876家，存在问题的平台大约占46%，创近半年来的新高[3]。最近被曝光的云南妙慈投资旗下的P2P平台，其涵盖有国内贸易、商业信息咨询、企业营销方案策划等产业，该平台运营不到七天，网站就出现诸多问题……。而“e租宝”网络借贷平台上线仅一年半就非法吸收资本多达500多亿，其受害投资人分布之广遍布全国，“e租宝”的一系列作为就是一场庞氏骗局[4]。即使出现诸如跑路、停业等问题，P2P网络借贷平台的发展仍是必然之势。

P2P网络借贷的诞生顺应了市场需求，是对传统银行业的有效补充，小企业可能因为没有抵押物而得不到商业银行的贷款，而P2P网贷平台刚好弥补了这点不足，且提高了社会效益。但是同时也产生了很多问题，比如缺乏基本信用评级、监管真空、面临洗钱犯罪风险、非法集资以及资金池、流动性风险等问题。鉴于网贷平台的发展是顺势而为，是互联网发展下的必然产物，因而我们应该鼓励、引导、规范其发展。英国和美国是网络借贷的发源地，其监管方面有很多经验值得我们借鉴。近几年，国家的政策在向小微型企业的贷款问题倾斜，那么P2P网络借贷平台如何有序健康发展？政府又该如何实施有效监管呢？此类问题值得探究。

二、P2P网络借贷的特点及其快速发展的原因

（一）P2P网络借贷特点

P2P网络借贷与传统银行相比较，其主要的优势体现为以下五点[5]：1.便捷快速：P2P网络借贷不受地域限制，主要发展方向在于其高效率的“闪电借款”模式，2.满足未被满足的需求：银行是个需要关注规模的行业，其常因为考虑到风险与成本而不愿对个人和小微企业放贷，而P2P恰好能成为传统银行在这方面的有益补充，这是典型的惠普金融；3.降低门槛：对于传统银行来说，由于维系一个小客户可能不太划算，但对P2P平台来说，吸引小客户的边际成本极低，因而贷款人的门槛大为降低；4.降低交易成本：一方面，金融的本质是信息，而P2P通过网络获取信息大大降低了信息获取成本。比如LendingClub开发的LendingMatch系统，该系统能帮助注册用户迅速发现原本不知道的广泛的社会关系（大学校友、老同事等），基于这些社会关系加强用户在借贷过程中的信任感；5.平台效应：因为互联网平台的“双边市场理论”，交易双方规模的大幅度增长将带来交易成本的快速降低，所以只要用户数量达到一定水平，P2P将会从银行因为成本高而放弃的业务中获取利润；6.分散风险：分散化是降低风险的有效方法。比如，尽管民间借贷利率很高，但若借款人资金出现问题，那么贷款人的本金很可能打水漂，但P2P网络借贷可通过分散投资来解决这一问题。总而言之，P2P借贷的发展不是对传统银行业的冲击，而是相辅相成。他们可以为客户提供新的贷款产品，也可以为存户提供更多元的投资机会。

（二）P2P网络借贷平台快速发展的根因

1.自从进入奴隶社会有交换活动以来，一对一的借贷行为长期存在，这是P2P网络借贷平台发展的根因。由于信息不对称，个人社交范围有限，传统借贷往往发生在熟人和互相信任的亲友之间，所以限制了借贷规模降低了借贷效率。现代银行业却很难满足个人和小型企业的信贷服务。因为如果借款者没有抵押担保条件或缺少良好信用记录就会被排斥在传统银行之外。因此个人借贷依然有其存在的价值与意义。

2.互联网技术是P2P网络借贷平台的技术支撑[6]。有了互联网平台，P2P网络借贷不仅能解决大部分信息不对称问题，还能节约成本。

3.P2P网络借贷高举惠普金融旗帜，借此带来良好的宣传效果和热烈的社会反映，更吸引了大批慈善家的投资，符合国家金融发展的政策趋向，国家对其管理较为宽松并且存在漏洞，催生其蓬勃发展。

三、P2P网贷平台的主要模式及实例

（一）P2P借贷的主要模式

P2P借贷平台按以下三种模式分类：按征信方式、按借贷流程、按有无担保机制分类[7]。

1.按征信方式分，可分为纯线上模式和线上和线下结合模式。纯线上模式是指网络借贷平台仅作为中介，其作用是规定交易原则和为交易双方提供平台，从注册用户的开发、信用的审核、交易双方合同的签订到贷款的拖欠催收等业务大部分在线上完成。线上和线下相结合模式，指的是网络借贷公司在线上的业务主要是理财方向，吸引大批投资者，并公开交易内容，而风险控制、开发贷款人等事项则在线下完成[8]。

2.按贷款流程的不同，可分为纯平台模式和债权转让模式。纯平台模式即投资者按照个人偏好在平台上自由选择资金需求者，平台只作为单纯的中介，其服务主要对资金需求者进行信用审查，其盈利主要靠收服务费和账户管理费。债权转让模式是指借款人和贷款人不直接签订债权债务合同，而是通过第三方个人先把钱给借款人，然后第三方个人把债权让渡给贷款人。其中，第三方个人与网贷平台密切相关，主要是隶属于网贷平台的关键人员，我国的典型代表是宜信[9]。

3.按有无担保机制，可分为无担保模式和有担保模式。无担保模式即平台的业务仅为提供信用审核与整合信息，其借款全都是无担保的信用贷款，投资者根据自己的借款时间长短和风险偏好自由选择借款数额和期限长短[10]。

有担保模式又可分为第三方担保模式和平台自身担保模式。第一种模式是让担保公司承担风险，第二种模式是平台自己把控风险，然而对于贷款人来说，不管哪种模式都不能一蹴而就的以为有了担保就没有风险了。从以往的经营来看，大部分担保公司都存在问题。

（二）实例――拍拍贷

2007年拍拍贷上线，它是我国第一家P2P纯信用无担保网贷平台。到2015年底，用户超过250万人。在创新的想法和强硬技术的支撑下，拍拍贷创建了一安全系数高、效率高、诚信透明的网贷平台[11]。

对比我国其它网贷平台，拍拍贷始终坚持最原始的网贷模式，其采用纯线上模式运营，它自身不参加借贷过程，而是提供信息审核与匹配等功能，在不超过最高利率的限制下，借款人自己决定利率。拍拍贷坚持不担保、不吸储、不放贷的原则吸引了一批风险爱好者的同时也失去了一批厌恶风险的投资人，但却使平台规避了因垫付功能而产生的流动性风险，有利于拍拍贷平台的可持续发展。拍拍贷将自己定位为“金融服务平台”，更显示了其信用审核的关键性。拍拍贷平台的厉害之处在于采用“大数据”方法，通过收集资金需求者各方面的数据来估计其违约概率和成本，由此定出与之相配的贷款额度、利率区间和风险定价。拍拍贷通过与国内像公安部这样十多家权威的数据中心建立合作来核实借款人的身份信息[12]。

四、我国P2P网络借贷存在的风险

（一）法律法规不健全使网贷平台的合法性很难得到认可

从网贷平台的交易内容来看，应把它归为网络化的民间借贷中介。然而，现今中国关于网络借贷的法律法规中，关于个人之间贷款和民间借贷中介的法律法规却无处可寻，所以没有办法确认网络借贷平台作为民间借贷中介的合法性。由于没有相关的法律法规，使得政府有关部门无法将其纳入监管，于是催生了高利贷和非法集资等违法犯罪活动。

（二）信息不对称及统一信用评级体系的缺乏容易诱发信用风险

信用贷款是网络借贷平台的关键业务，因为我国征信系统还未建立，所以在借贷过程中，国内网络借贷平台不易知晓到资金需求者的以往的信用情况，其唯一办法就是让资金需求者自己将身份、财产证明等局限的信用信息通过互联网传输给平台，然后平台用自己的评级系统审核借款人信用等级。当资金需求者为了得到借款造假时，而网络借贷平台对资金需求者的信用状况审核有限，其信用风险便增大了。

（三）P2P网贷平台的担保机制易诱发流动性风险

我国有些网络借贷平台对贷款人的钱给予一定的担保，然而该模式极可能把贷款人要承担的信用风险转移给网络借贷平台，当其规模达到一定程度的时候会使平台陷入流动性风险。法律规定，担保公司的杠杆不能大于10倍。然而对于有担保资格的网贷平台的净资产常常仅拥有百万，少的还不足百万，而同时其贷款额却高达千万，违反了10倍杠杆的规定。若当贷款的坏账率高达10%时，网络借贷平台便不能凭自己能力偿还，因此平台便因流动性不足而倒闭[13]。

五、P2P网络借贷风险监管措施

（一）建立相关法律法规制度，尤其是基础性金融法律法规

即使大多时候法律法规的制定滞后于金融市场的创新的速度，然而基础性金融法律的制定仍能从基本面上制约金融市场行为。在中国，监管制度倒是不缺乏，仍欠缺基本面的法律法规的制定和有力的执行。因而，我们可以从以下两方面着手准备：

1.借鉴英国和美国的办法，将基础性法规的重要性上升到一个高度，建立互联网金融结算法规。比如，美国网贷平台在SEC登记后要实行严格的信息披露制度等来维护贷款人的利益，而我国并没有对此做出严格要求，因此颁发信贷领域信息披露的基础性法规是迫在眉睫的。此外还可以通过修订《消费者权益保护法》，建立保护金融消费者权益的基本原则，维护其基本权利。

2.制定监管办法时应考虑如下几点：（1）明确借款人信息披露的全面性与真实性的责任。（2）设立P2P行业准入机制：英美两国都有准入门槛，比如美国需要400万美元的保证金，但中国P2P行业还没有门槛，我认为门槛的设置既要涉及资金方面，还要涉及高管的从业资格和公司技术水平，这样才能保证借贷平台有较高的风险控制力和信息审核力。（3）确保P2P平台投资者投入资金的安全。因为网贷平台是借贷双方的中介，所以其不能直接接触资金。监管最关键的部分是标的真实性和资金流向与项目标的匹配度。资金托管虽不能确保标的真实性，但平台的真实性却能够保证。（4）设立风险准备金。由于我国第三方征信系统还未建立，所以规定平台设立风险准备金能极大地获得贷款人的信任。当然相关法律法规的建立仅仅是必要条件，有效、有力的执行它们，才能最大限度地维护金融消费者的权益。

（二）加快建立征信系统

美英两国完善的信用体系是网贷平台风险得到有效控制的重要原因。对比中国，个人信用体系还没有成立，因而没有独立的第三方征信系统。因此，网贷平台需要先对资金需求者进行征信，接着对他们进行信用评分，最后进行风险评估定价。因为国内未建立第三方征信系统，网络借贷平台不能通过央行或政府了解资金需求者的征信信息，这必将增加平台的征信成本，因此资源共享成为P2P行业发展的关键性因素。这种资源共享应是互相的：央行和政府包括公安局等机构的资源可以分享给P2P网络借贷平台，同时平台要将借款人的信息分享给其他平台和监管或征信机构，从而加速征信系统的建立。

（三）加快对借贷双方的教导、成立相应行业协会

英国的行业自律发展得较为完善，其在P2P监管条例没有颁布前就有效地规范了P2P行业的行为，我国可以参照英国的做法成立P2P行业协会，制定适当的行业自律法规，促进整个P2P行业的长远发展。因而对贷款人和借款人的诚信教育对P2P行业的可持续性尤为重要。首先是对借款人的诚信教育，短期看来法律在一定程度能约束借款人的违法行为，但其执法成本高；从长远来看，只有借款人诚信度高且自律性较好才能使平台良性长久的发展。其次是对贷款人的风险教育，在英、美两国贷款人有较高的风险意识，有较大的风险承受能力；相较而言，我国大多数P2P投资人风险意识较低，投资行为不成熟。

（四）探索建立P2P网络借贷保险制度

政府有关职能部门引导网贷行业探索建立保险制度，有利于控制平台因为担保而诱发的流动性风险。口袋网的赔付基金理念做的很好，它联合保险公司为借款人债务设置保险，通过此做法降低贷款人的风险使其能获取保险公司的赔偿金，而其他平台仅是通过自有资本进行担保。口袋网的做法提供了一种新理念-建立网络借贷保险制度。当保险规模达到一定程度时，即使出现坏账也能立刻由数量庞大的贷款人积累的保险金弥补。此做法也不会使坏账增长，因为当保险公司赔偿贷款人损失后会行使代位求偿权，借款人终将承担债务。保险制度可谓一举两得，不但可以减少贷款人的后顾之忧，使其放心借出钱，还能让P2P网贷平台凭借良好的信用健康、高速地发展。

参考文献：

[1]白浩.P2P网络借贷问题及解决对策[D].河北大学，2013：132.

[2]刘绘，沈庆.P2P网络借贷监管的国际经验及对我国的借鉴[J].河北经贸大学学报，2015，02：56―61.

[3]李朝晖.我国P2P网络借贷与小微企业融资关系的实证研究[J].现代经济探讨，2015（2）：13.

[4]网贷之家研究院.2015年中国网贷指数.

[5]李文佳.基于P2P借贷网站的借贷行为影响因素分析[D].对外经济贸易大学，2011：10.

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[10]魏李良.P2P网络信贷影响因素分析[D].内蒙古农业大学，2014：9.

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[12]宋爽劲.拍拍贷路在何方[J].新经济，2013（21）：13.

数学建模贷款问题篇4

关键词：高校;贷款;风险;措施;

1999年高校大规模扩招，一方面极大的满足了人民群众接受高等教育的迫切愿望，提高了整体国民素质，也给高校带来了发展机遇；另外，出现了教育资源匮乏状况，特别是基础教育设施出现严重不足。大多数的高校通过向银行贷款来筹措资金，有机遇，也有隐患。为此本文试从以下几个方面分析银行贷款对高校发展的影响。

一、高校贷款形成的原因及特点

1.高校贷款的成因

政府财政拨款和学生学费收入是构成高校的经费收入的两大部分，而财政拨款有限，只占学校经费的30%-40%，以笔者所在地为例，学生经费锁定为1999年的基数，扩招部分学生经费只按50%拨付，对工程项目投入等方面，政府和财政只是给政策而不投入[1]。同时按规定学生学费又不能超过学生培养总成本的25%，校办产业、科技开发等也不能成为高等院校的主要经济来源。政府很难增加拨款或者提高学费标准，其中35%-45%的差额，加之改扩建、新校区等项目造成的巨大资金缺口，使银行贷款成为最有效的解决途径，高校贷款的产生是高等教育经费需求得不到满足和及时补充所造成的，其实质是在用未来的财政拨款和学生学费收入还本付息。

2.高校贷款的特点

高校贷款形成的原因决定了其特点：(1)是建设资金的主要来源。学校实施项目建设的资金来源于四个方面：①国拨资金；②国债资金；③自筹资金；④银行贷款。从我国目前财政拨款等现状来看，银行贷款无可替代的成为高校扩大学校规模的主要资金来源；(2)贷款期限长。由于高校贷款多用于新校区建设，改扩建等固定资产投资，建设周期长，同时，由于高校只能用结余的事业经费来偿还贷款，事业结余非常有限，这就注定高等学校银行贷款具有长期占用的特点；(3)还款渠道单一。由于高校是事业单位，其预算内资金主要用于高校教学、科研及其他日常开支，不能用于还贷。

二、高校贷款存在的主要风险

高等教育作为一种准公共产品，政府对其发展与投入承担着无可推卸的责任。与国外高校发展历程相对比，我国高等院校向银行贷款取代了财政拨款成为高校建设最基本的经济来源，这有违国际惯例，只是权宜之计；同时，高校贷款要面临风险，高校贷款的风险是指金融机构或贷款主体――高校，在贷款过程中由于各种不确定因素而使该主体遭受资财损失的可能性。高校贷款风险也称信用风险，在信用关系中产生，并存在于借贷行为的全过程。其主要有以下几个方面的表现：

1.政策风险

国家政策限制高校扩建新校区后，目前高校在诸多金融机构的客户分类中由优质客户变为高风险行业客户，出于对风险考虑，许多金融机构只针对诸如211类重点院校积极介入，银行资金的撤退及停止介入，给其他正在扩建的高校造成不可估量的损失，就目前宏观环境来看高校要争取银行贷款来保证发展需求是相当困难的。

利率风险是指市场利率变动时，面临宏观政策的调整，贷款高校的资产和负债的利率不能作相关的调整，给学校可能带来损失。截止目前，国家本年已7次提高存款准备金率，4次提高贷款利率，加大了财务风险，利率风险是客观存在。

2.法律风险

《担保法》和《贷款通则》等法律规定，高等学校属于公益性事业单位，是不能作为贷款的主体或担保的单位的。因此，高等院校的贷款未能真正按法律程序办理，还不能属于完全意义的合法行为，没有法律的保护，银行贷款更多的是依靠政府政策行事，它具有不可否认的法规风险。

3.规模风险

规模风险是指高校的贷款规模超过其偿还能力，而高校贷款现绝大部分是采取用信用贷款，如何确定一个高校贷款的最高限额，银行与高校本身都没有明确的标准，一般以高校支付利息的能力来确定，但有高校与银行两方面的管理人员认为高等学校是政府主办的，高校贷款是要由政府直接或间接来偿还的，能贷就贷，这样的贷款很可能超过学校还本付息的能力限度[2]。如吉林大学自暴31亿贷款，规模失控，致使资金链断裂，学校难以正常运转，是一个例证。

三、高校贷款存在的主要问题

1.未出台实施性政策问题

1995年3月，全国人大通过的《教育法》第62条：“国家鼓励运用金融、信贷手段，支持教育事业的发展。”政府制定的高校利用贷款实施管理办法还没有出台，学校贷款搞建设的机制还没有形成；如果学校大额贷款后，不可能在短期内还清本息，造成学校负债运行，给学校带来沉重的经济压力。如果学费收费权不属于学校，学校是无法为自己的还贷来源进行落实，另外还有学校是不是可以负债经营，哪方面可以贷款，可以贷多少，等问题尚未明确的。

2.财务风险问题

贷款还本付息，理所当然形成一定的财务风险。巨大的贷款本金和利息势必造成学校流动资金紧张，不利于学校的可持续发展。以笔者所在单位情况为例，贷款总额严格控制在3个亿以内，按照目前的贷款额度，每年利息支出在1500万左右，加之目前国家紧缩银根，多次提高贷款利息，而利息支出归属刚性支出，对高校来说是一笔庞大而沉重的开支，日常运行中有形效益支出比例越低。在事业收入一定的情况下，利息支出的增加必然减少人员经费和其他公用经费的支出。从高校财务运行的经验数据来看，当一个高校的利息费用超过其收入的10%时，该校人员经费和公用经费的原有规模便很难保持，甚至萎缩，其直接后果是降低教职工待遇或合教职工待遇无法正常增长，其后果将会难预测。

3.期限问题

高校贷款项目期限大多数为5至10年，银行能批准的是参照商业贷款项目，项目贷款争取手续繁杂而且必须专款专用，教育贷款本身应该是政策性贷款，但现在执行的是商业贷款的标准，只能采取滚动借贷，通过置换到期借款极大的浪费资金及人力成本。一是信贷部门严格按人民银行和银行自身的规定办事，是任何个人或机构都无权违背有关规定造成的，另一方面银行在具体操作时，只强调保证资产安全的前提下，还缺乏对高校贷款的程序简化，提高效率的研究，不能切实给高校提供快捷、便利、有效的融资服务。

4.担保落实问题

虽然高校拥有人民银行批准的贷款卡，从行政角度已准许高校可以作为贷款主体或贷款担保人，但根据现行《担保法》和《贷款通则》等法律规定，高等院校属于公益性事业单位，公益性事业单位是不能作为贷款的担保单位的。高校作为事业性单位其资产是不能为贷款提供担保和质押的，同时，高校要寻求担保，要么支付高额担保费用请担保公司进行担保，要么与有担保资格的企业进行条件交换，给高校造成极大的经济负担，高校本身的尴尬角色使担保问题成为贷款无法顺利落实的最大障碍

5.贷款定额问题

学校贷款额度使学校将会受到金额机构的影响和制约，如果没有良好的平衡措施，肯定会影响学校的某些利益，也是一个十分微妙而让学校不得不考虑的问题。

四、控制高校贷款风险的几点措施

1.政策原因

积极争取国家政策支持，高校贷款办学的最终受益者是学生，扩招的成本与压力也不能由高校独自承担，而仅仅依靠政府加大投入，必须以经济发展为依托，将无法及时有效的解决高校目前的困境，只能通过政府的管理和制度创新，进行政策设计和制度调节。

2.资助请求

积极争取国家对西部高校的发展关注，是有效果的解决目前所面临的问题。但大多数的西部高校受其本身的经济文化发展水平制约，是起步阶段，前期大量投入、后续资金补足的情况下，难以良好的运转，西部高校成了国家高校政策调控的盲区。

3.遵循合理性原则

在确定贷款项目前好财务收支预测，经过测算，确定贷款规模，并严格控制，以需定筹，既要防止筹资不足，影响建设进度，又要防止筹资过多，造成资金闲置；这是客观存在的事实，高校应树立风险意识，即正视风险，科学估测风险，积极预防风险，并有效的应付风险，采取积极的防范的态度对待它，而不是回避问题。

4.建立贷款风险监控指标体系

建立一系列有效并实时控制的贷款风险临近指标体系，是防范贷款风险的重要措施。针对高校特殊性,最主要的指标为资产负债率和产权比率及齿轮比。

资产负债率。资产负债率=负债总额P资产总额×100%,资产负债率应小于1,如果大于1,则单位资不抵债;如果小于50%,则说明单位有较好的偿债能力和负债经营能力，高校的实际资产负债率一般应控制在30%以内,最好不要超出35%。

产权比率。产权比率=负债总额P所有者权益×100%,该指标是衡量单位负债经营是否安全有利的重要指标。一般来说,该指标越低,表明单位长期负债的偿还能力越强,单位的保障程度越高,财务风险越小,该比率在100%以下时较好。

齿轮比率。齿轮比率=银行借款/单位净资产×100%，该指标衡量还款能力时,当齿轮比过高，转速就慢，代表其还款能力差，而齿轮比过低则没有充分挖掘单位负债经营能力，该比率比相对资产负债率更精确的反映其直接偿债能力。

5.与多家银行的银团合作多角策略

高校要在银校合作中改变被动局面就要主动出击，打破垄断，与多家银行合作，避免让一家银行垄断该校金融事务，形成多家银行竞争局面，在银校合作中最起码处于一种平等的地位，从而改变高校不利的地位，从笔者所在单位所采取的多家银行的银团合作多角策略来看，效果是显著的。

6.多渠道筹措资金

积极探讨多渠道筹措资金的路子。一切有利于高校发展的方法,都可先进行周密调研考察,进行可行性分析,划定区域或范围试行成功后加以推广。针对目前高校的实际情况，新兴的售后回租方式，及依托大公司实行的BOT模式都有成功的经验以及值得我们去探讨的方向。

作者单位：重庆文理学院

参考文献:

[1]武德昆.高等教育收费的理论探讨与政策建议[J].教育财会研究,2004，3：40.

[2]杨周复,施建军.大学财务综合评价研究[M].北京:中国人民大学出版社,2001.146.

数学建模贷款问题篇5

1.贷款增长过快，贷款存量过大

高校向商业银行借款，大多用于基本建设，高校贷款通常是中长期贷款，利息高于一年期贷款，因此，高校实际负担的利息费用要高于上述计算值。而从高校预算执行结果看，学校将总收入中的10%用于还本付息，已经是相当困难，为此，有些高校只好采取“拆了东墙补西墙”的办法，用新增贷款支付贷款本息。笔者曾经对江苏省37所高校的财务人员就贷款问题进行问卷调查。当问及“还贷资金来源时”，有11所高校的财务人员选择了“以贷还贷”方式，占被调查高校数量的30%。

2.还款责任不明确

《高教法》明确规定了高校是面向社会自主办学的独立法人单位，“在民事活动中依法享有民事权利，承担民事责任”。换言之，就是高校向银行贷款应当自己还，国家没有义务替学校还债。另外，教育部针对“银校合作”问题，于1999年在10号文中明确要求：“各校必须本着‘谁贷款谁负责’的原则开展银校合作工作，教育部不承担此类贷款的还款责任”。

但是，仍有一些高校对举债建设的认识不足，认为学校是国家的，现有资金来源仅能够满足维持学校日常运行的需要，并没有扩建校园的能力，学校的基础设施等办学条件的投入应该由国家财政投资解决。在这种错误思想指导下举债建设，很容易出现贷款超出学校偿还能力的问题，造成财务状况恶化，进而影响学校持续健康地发展。甚至有的高校片面认为，现在高等教育是加快发展时期，各级各类高校都在贷款建设，若不能跟上发展步伐今后将难以立足，但对自己的还款责任却认识得不够充分。

3.贷款动机不当

我国高校主要领导一般由上级组织任命，实行任期制，这样容易出现短期行为，一些高校的领导为了出政绩，盲目地扩大学校规模，贷款规模也随之增大，领导层流行的“政绩观”演化为扩大贷款规模的主观意志，而且贷款规模的大小似乎成了学校实力和学校领导能力强弱的代名词。绝大部分高校借款人没有还款意识，恐怕都有“只借不还”的思想，在校长的任期内将借款用完，还款的事由后任去考虑。

4.贷款决策的非理性化，缺乏财务风险意识

高校在贷款的决策过程中通常以项目需求作为首要的考虑因素，不考虑将来的偿还压力，或对未来的收入情况过于乐观，高估自身的还款能力。许多高校对于贷款的态度是争取、争取、再争取。事实上，融资是一项复杂的系统工程，一般缺乏融资专业知识的高校财务人员难以胜任这份工作。根据万青所调查的29所高校情况看，有21所高校在贷款申请的决策过程中，财务部门是主要的责任部门，决策过程偏于简化。从银行等金融机构方面看，17份调查回函中，12份回函认为，高校财务状况及银校合作情况是银行审批高校贷款的最重要条件，当问及高校贷款规模的控制依据时，16份回函将项口的资金需求作为第一或第二重要的依据。由此可见，不论是贷款高校，还是金融机构，对于高校贷款决策都趋于非理性化。

5.贷款的管理和使用缺乏科学性

高校贷款资金的有效管理与合理使用，是这些借入款项取得预期效益的有效保障。要提高贷款资金的使用效益，首先要求对贷款的投向和额度有个科学的规划，对投资项目进行可行性论证。高校利用银行贷款投资建设项目，本身就是一种超常规发展的举措，这种发展模式包含着政策风险、经营风险、财务风险等若干风险。要规避这些风险，必须在对投资项目进行可行性分析的基础上，对投资总额、贷款额度还款计划等进行详细规划。

6.还款渠道单一，还贷负担重

在目前形成的高等教育多渠道筹措资金局面中，政府拨款和事业收入约占普通高校经费收入的90%左右，是多渠道筹措资金中主要的两个渠道，也是高校贷款还款的主要资金来源。但是高等教育本身具有成本高并递增的特点，虽然近几年来连续扩大招生，教育事业收入在逐年增加，财政拨款也年年增加，但平均拨款呈下降趋势，同时由于学生数量的增加，学校必须同步增加对教学设施、师资建设等方面的投入，特别是近年来各高校普遍进行校内分配制度改革，如实行校内岗位津贴、实施人才战略等，加大了人员经费的支出，以及各种公关性的支出、新老校区办学而增加的成本等，使高校的支出呈高增长状况，学校资金的节余不容乐观。尤其是近年来高校规模的过分扩大已经明显冲击了教育质量，这样将会影响到招生的数量，从而使未来学费收入隐藏着不确定的风险。

二、高校贷款风险的控制

1.政府和教育主管部门对高校贷款风险的控制

高校贷款危机，起因和关键还是在于政府和教育主管部门。因此，高校贷款风险控制首先应从政府和教育主管部门入手。

2.自身防范贷款风险应做好的工作

由于我国的高等教育长期处于计划经济的运行模式下，习惯于无偿使用资金，财务风险意识相对淡薄。为了更好地防范贷款风险，还应做到如下几方面。

（1）树立风险意识，适度、科学理性举债。建设开发新校区，其特点是资金需求量大，相对集中占用时间较长，教育贷款和政府投入性质不一样，必须按照信贷管理的有关规定按时偿还本息，因此学校在考虑贷款时，必须树立风险意识和效益意识，这是防范风险的基础。

（2）做好财务规划，加强贷款资金的管理，提高资金的使用效率。高校财务部门要在学校总体规划的基础上，对学校未来的财政拨款、教育事业收入、科研事业收入、人员经费支出、教育事业支出、科研事业支出等收支情况进行科学预测，制定财务规划及还款计划

在贷款资金管理方面，要实行专款专用的原则，保证借贷资金用到既定的建设项目上，狠抓项目建设进展情况分步到位，防止贷款不足、滞后影响建设项目，或者贷款过多、过早而造成资金闲置，以提高贷款资金的使用效率。

数学建模贷款问题篇6

关键词：小微企业；大数据平台；互联网金融；阿里小贷

一、引言

小微企业是我国经济的主要力量并且是社会就业的主要承担者，对社会的前进发展起到了很大的作用。但是其融资难题一直是制约小微企业发展和成长的主要原因。在互联网金融的新格局下，大数据的金融应用将发挥着巨大作用，作为互联网时代下金融业的“新常态”。在新的常态下，探索利用大数据平台的信息优势,更好地为小微企业提供信贷支持。2009年国务院下发《对于进一步推动中小企业成长若干意见》以来，随着国家和地方各级人民政府一系列支持和鼓励中小企业发展政策措施的实施，促进了我国中小企业，特别是小微企业健康迅速地成长。如今，小微企业已成为国民经济和社会成长的重要构成部分。虽然我国小微企业对我国经济、社会做出了很大贡献，但是同时也面临着融资难的问题。

二、小微企业融资模式

在传统的融资模式中，由于小微企业对银行等传统金融机构的产品结构、金融业务和贷款手续不是很了解，所以银行通常会拒绝小微企业贷款。而互联网融资模式对小微企业的门槛低，小微企业提出贷款申请后，大多数都可以获得贷款。在传统的融资模式中，小微企业的贷款利率和贷款成本都很高，而互联网融资模式有自己的平台可以根据企业的自身情况选择出最适合企业的利率，贷款手续简单，成本较低。银行等传统金融机构通常办理贷款需要很长时间，互联网融资模式主要在线上进行办理时间相对较短，也能够快速地周转小微企业的流动资金，及时解决问题。电商融资模式和P2P融资模式的发展，有效的缓解了小微企业的融资问题。而随着互联网金融的不断应用，给借贷双方和第三方平台都带来了利益。但是由于互联网金融征信系统的不完善、政策法规的不足以及系统问题的漏洞，小微企业融资还有难题。为了更好地解决小微企业融资问题，我们必须提高互联网信息的真实性和增加更多渠道获得信息来更好地运用大数据平台。

三、基于大数据平台的互联网金融与小微企业融资———以阿里小贷为例

当前，有很多金融机构由于没有对称的信息，所以小微企业融资难问题一直存在，但是近年大数据平台的发展很好地解决了这个问题。阿里小贷模式中的“大数据平台”，就是对其商务平台上的长期数据进行深层次地收集、挖掘和分析，这些数据量十分庞大，所以在整合过程中，阿里巴巴建立很多种数据模型，对提取出来的初始的数据进行有效地分析和探索，这些数据经过分类、剖析以及理解之后，会产生极有价值的信息，这些信息对阿里巴巴来说，价值量是不可衡量的。这些数据是阿里巴巴的基础，它们像一根根链条，通过大数据平台连接起来，组合成有用的信息，所以大数据平台就相当于技术工，它把数据加工成信息，而且是有价值的信息。这就是为什么大数据平台是互联网金融中的阿里巴巴能够运行以及阿里小贷模式能够广泛应用的巨大根基。阿里巴巴想解决小微企业融资难题，必须保证大数据的信息真实性，实现其商业价值，阿里巴巴也才能更好地发展。大数据平台上的原始数据是没有任何价值而言的，只有把这些海量的数据经过多种数据模型的分析处理之后转变成有效信息。从这些经过处理的信息中就可以看出小微企业的交易运营情况以及信用情况，也能实时监控小微企业的变化。而这些庞大的数据主要来源下面三个方面：一是电商平台数据，这是阿里巴巴海量数据中最为关键的数据。阿里巴巴、淘宝和支付宝上每次举行活动所拥有的各类数据，其中囊括上游和下游交易状况、小微企业实时情况、小微企业产品情况、投诉纠纷情况等。二是贷款申请数据，客户递交贷款申请之时，要递交本身的各类信息，比如家庭状况、公司有关的信息、学历情况、收入情况、住房贷款等数据。三是外部数据，这是为了多方面获得数据从而更好地完善大数据平台。包含了水电费、海关、税收、话费、网费和央行信息系统的数据，还有对电商网络平台外部的信息提炼，比如小微企业在网上和各个客户的交流信息等。阿里小贷审核的低成本和高效率。基于大数据平台之下阿里巴巴收集信息的成本很低，而银行由于信息不对称的问题则花费大量的时间和人力成本，也降低了贷款审核手续的效率。在贷后，阿里小贷通过平台的信息可以实时掌握各个环节如申请者的资信状况以及贷款的进度等。阿里小贷平均一位从业人员要为200多个客户提供服务是银行的14倍，极大地省去了审核成本和运营成本。通过大数据平台各种数据模型的分析，能够减少信贷审核的时间以此提高效率。阿里巴巴、淘宝和支付宝平台上所拥有的各类数据，这些数据包含了产品好坏、客户满意程度、产生纠纷状况、交易数量以及交易金额等信息，还包含了水电费、海关、税收、话费、网费和央行信息系统的数据等外部平台的信息，从各个层面和各个维度精确掌控企业的信用状况。大数据平台改变银行企业之间信息不对称的问题，它也为阿里小贷开展小微企业信贷业务提供了强大的支持。阿里小贷具有方便快捷的特点。阿里巴巴的信用贷款全部的手续都是在网上完成的，贷款时间3分钟到一周即可发放。这种新的贷款授信方式比传统金融下的银行贷款更快速、方便。而银行这种传统的金融机构在对申请人进行审核时，手续复杂还要很多时间，而小微企业需要的就是快速的流动资金，长时间的审核会对小微企业的经营产生影响。阿里巴巴基于大数据平台下，商户贷款款项可以任何时候借款还款，大大提高了效率。

四、完善我国互联网大数据平台下小微企业融资的建议

（一）完善信用担保体系

征信担保公司是小微企业大数据信贷新模式的重要参与角色，它为新模式提供“大数据”信息，作为判断贷款企业的信用水平和还款能力的重要依据，因此提高征信担保公司的服务能力显得尤为重要。由于面向小微企业贷款提供征信担保的公司刚刚起步，需要通过国家政策引导和扶持进而完善信用担保体系，我国政府在台出支持小微企业优惠政策的同时，必须加大力度扶持征信担保行业的发展，实行税收优惠减免政策,促进征信担保行业的健康成长，提高其担保服务能力。征信担保公司通过强化自身公司治理结构，加强风险内控能力建设，不断提高征信担保公司人员专业素质水平，提升小微企业信贷服务担保的质量。同时完善再担保机制，构建全面的担保服务体系来防范信贷违约风险，通过风险共担机制，来提升商业银行发放贷款的积极性，从而支持小微信贷业务的各个方面的发展。

（二）完善国家征信体系

贷款企业信息不透明是小微企业贷款困难的根本因素,因此解决银企之间信息不对称问题成为关键，在信息对称和透明方面单单靠商业银行和征信担保公司是不够的，因此，需要政府花大力气整合各方资源，在各方的积极参与下，构建和完善我国征信体系。政府充分发挥自身资源优势，牵头整合各方（银行机构、税务机关、工商机构、海关、公积金中心）资源，抓取小微企业贷款信息、违约记录、纳税情况、注册信息、经营情况、职工公积金缴存数据等关键数据，构建小微企业信用资质档案，实现信息资源共享。这些信息可以使商业银行越发全面和准确地知道小微企业的实际情况，降低违约概率，起到增信作用，促进银企之间的和谐共赢。

（三）拓展小微信贷渠道

小微企业在地域分布上非常广泛，在互联网大数据运用的推动下，小微企业大数据信贷新模式需要商业银行积极与拥有“大数据”信息的企业平台合作，扩大小微信贷服务范围，尽可能多的满足我国小微企业的信贷需求，才能让更多的小微企业参与进来，开拓诸如收单机构、电商平台、政府采购平台、供应链平台等拥有“大数据”信息的企业平台，这些企业平台都是非常好的信贷渠道，这样可以为商业银行拓宽客户来源,有利于商业银行小微企业信贷业务的全面展开。小微信贷渠道的开拓进展受制于商业银行经营策略的制订，小微信贷渠道的质量和数量对商业银行小微企业信贷业务的展开起到至关重要的作用。因此商业银行必须积极寻找开拓各方渠道，努力创新，才能使商业银行小微信贷业务健康持续发展，同时助力小微企业的健康快速成长。

作者:夏欢吴敏珏单位:三江学院

参考文献：

[1]陈灿.基于信贷工厂模式的商业银行小微企业信贷流程优化研究[D].蚌埠:安徽大学,2013.

[2]尹贻童.互联网金融下商业银行小微企业信贷模式研究[D].大连:东北财经大学,2013.

[3]陈颖,丁维岱.主要同业小微企业信贷业务经营模式对比分析[J].农村金融研究,2014,(03):57-62.