结合构建信用风险评价模型，并对3家中小企业进行信用风险评 对大数据的应用，得出其在利用大数据征信时的经验和方法。
价实证研究，确定各个企业的信用风险等级。结果表明：基于大 刘新海、韩涵[11]采用电信大数据作为重要的替代数据在供应链
数据征信原理的评价指标体系对于评价中小企业信用风险具有很 金融企业中的运用进行案例分析，发现其中存在的问题并提出
强的优势，灰色综合评价法是评价信用风险很好的模型选择，盈 建议。
利能力和偿债能力是影响信用风险最重要的因素。
综上所述，目前在对中小企业信用风险的研究上，大部分
关键词：大数据；中小企业；信用风险；灰色综合评价
学者认为供应链金融是解决中小企业信用风险的重要方法，对
引言
大数据征信的研究相对较少。因此，本文将以大数据为研究背 景，选择灰色综合评价法评估信用风险，该方法不仅能通过关
（1）确定比较数列和参考数列
链金融信用风险时，构建了风险评估体系，并采用logistic模型
在灰色系统理论中，将受评对象作为比较数列，参考数列
进行实证分析。逯宇铎、金艳 玲[5]认为使用logistic模型分析 供应链金融信用风险具有较好 的实用性，当测量变量较多的
目标层
准则层
表1 基于大数据的信用风险评价体系
通货膨胀率（M81）
盈利能力（U3）
宏观经济状况（U8）
净资产净利率（M32）
GDP增长率（M82）
销售收入增长率（M41）
成长能力（U4）
利润增长率（M42）
质押物特征（U9）
行业状况（U5）
市场占有率（M51） 发展阶段（M52）
存放时间（M91） 价格稳定性（M92）
变现能力（M93）
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是评价对象的最优值。本文假设有m个评价对象，每个评价对 象有n个评价指标，则比较数列可以表示为：
（3）计算灰色关联系数rij 对于参考数列X0，有X1，X2，…Xn个比较数列，其关联系 数计算如下。
(3)
式中hij表示第i个评价对象第j个评价指标的归一化权重。 表2 信用等级划分表
风险等级
风险描述
此类企业经营状况恶化，难以保障持续经营，对外 负债较高，大部分资产处于抵押状态，零增长甚至 风险极高 负增长，面临破产的危险，信用等级较低，综合评 价值在0~0.6之间。
X = { Xij|i=1，2，3，⋯，m；j=1，2，3，⋯，n } 参考数列可以表示为： X* = { Xij*|i=1，2，3，⋯，m；j=1，2，3，⋯，n } （2）指标数据的无量纲化 采用均值法对数据标准化，即将数列中的每个数据除于该 数列的平均值。计算公式为：
(1)
其中： 表示标准化数据，Bi为原始数据， 表示数列的 均值。
中小企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度 联度的大小确定信用风险的等级，还能进行多个企业间风险大
基础的征信服务”。如果资金方有能力以一种低成本的方式准 小的比较。希望能找出一套可行的风险评估方法，既能解决小
确识别小企业是否可信，再加以辅助风控措施（担保、抵押 企业融资难的问题，又能促进资金方信贷业务的发展。
中 小 企 业 信 用 风 险 （E）
偿债能力（U1） 流动比率（M12）
金融服务记录（U6） 违约情况记录（M62）
现金比率（M13）
抵押担保率（M63）
总资产周转率（M21）
管理费用率（M71）
营运能力（U2）
企业管理状况（U7）
流动资产周转率（M22）
企业人员素质（M72）
收入利润率（M31）
偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力、行业状况、金融服 国金融危机为例阐述了大数据的局限性。杜永红[9]定性的讲述
务记录、企业管理状况、宏观经济状况以及质押物特征等9个方 了互联网金融在大数据背景下的发展模式，并根据不足之处提
面构建信用风险评估体系，运用层次分析法和灰色综合评价法相 出可行性建议。刘爱华[10]通过分析阿里小贷的业务模式及其
指标层 资产负债比率（M11）
准则层
指标层 银行信用等级（M61）
时候会存在多重共线性，因此 将lasso算法和logistic模型相结 合。Matoussi、Hamadi[6]结合 logistic模型和BP神经网络对商 业银行信用风险进行研究。
另一类是基于大数据征信 的信用评估研究。大数据征信是 指金融机构根据企业的日常经营 活动中留下的痕迹以及企业人 员的行为进行信用评估的一种方 法。Jennifer.J.Xu[7]等利用大数
等），资金通道可以就此打开，小微信贷就会变得顺畅而有 序。大数据征信正是在这种社会背景下应运而生，为中小企业
2、基于大数据的信用风险评估指标建立和模型研究
的信用评估提供了新的思路。
2.1 基于大数据的信用风险评估指标体系构建
目前对信用风险的研究大致可分为两类。一种是基于传
本文构建的大数据风险评估体系，共分为三层。第一层
大数据背景下的 中小企业信用风险评价与应用研究
文／张永春 陈岩
摘要：大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，为 据的方法和数据挖掘的手段深入分析了中国p2p平台面临的风 中小企业的信用风险评估提供了新的思路。本文首先分析影响中 险以及识别手段。陈剑、王艳[8]通过对KDS公司大量数据的查
小企业信用风险的主要因素，运用大数据征信原理从融资企业的 询，深入剖析了大数据与信用风险的关系，最后以2008年美
பைடு நூலகம்
此类企业发展受阻，盈利能力下降，经营恶化，或 者遭受严重的自然灾害，对外负债较多，但抵押资 风险较高 产较少，银行信用等级较低，灰类评价值在0.6~0.7 之间。
（U4）、行业状况（U5）、金融服务记录（U6）、企业管理 状况（U7）、宏观经济状况（U8）和质押物特征（U9）九个方 面；共设置21个评价指标。具体如表1所示。
为中小企业信用风险不仅受宏观经济影响，而且受企业自身盈
2.2 灰色关联系数的计算
利能力的影响。在风险评估模型的选择上，方焕[4]在评估供应
统征信方式的研究，在信用风险影响因素研究方面，Philip 是目标层，即中小企业信用风险；第二层是准则层，包括偿债
Lowe[1]指出宏观经济因素是影响信用风险的重要因素，进一 能力（U1）、营运能力（U2）、盈利能力（U3）、成长能力
步分析了宏观经济因素是如何在信用风险模型中发挥作用。芮 娟、潘淑娟[2]在中小企业信用风险的研究中认为信用风险不可 避免，并找到影响信用风险的关键因素。夏立明、宗恒恒[3]认