一種中小企業商業價值信用貸款額度判定方法,選取總體有效樣本數據集中具有融資申請記錄至當前有實際放款樣本數據的時間點作為商業價值信用貸款額度模型的時間窗口期；對企業進行初步資信質量篩查后，利用數據挖掘算法訓練學習企業違約概率與實際放款額度之間的關系，獲得一個最大化貼近合作銀行的授信額度偏好的商業價值信用貸款額度模型，使用均方根誤差獲得觀測值與真實值之間的偏差程度來檢驗商業價值信用貸款額度模型的有效性，通過商業價值信用貸款額度模型確定企業商業價值信用貸款授信額度信息。本發明最大化反應企業的資信質量以及指導銀行給出授信額度，解決中小企業融資難、融資貴和融資慢的問題。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，具體涉及一種中小企業商業價值信用貸款額度判定方法。

背景技術

現階段，針對中小企業融資難，中小企業商業價值信用貸款隨之興起。中小企業商業價值信用貸款，是以借款人的信譽發放的貸款，借款人無需提供抵押品或第三方擔保僅憑自己的信譽就能取得貸款，并以借款人信用程度作為還款保證的。由于這種貸款方式風險較大，一般要對借款方的經濟效益、經營管理水平、發展前景等情況進行詳細的考察，以降低風險。

現階段，針對中小企業商業價值信用貸款出現了對應的管理平臺，如，重慶市經信委啟動中小企業商業價值信用貸款改革試點，實現不需要抵押、質押、擔保的信用貸款。作為首批試點合作銀行之一，中國銀行重慶市分行和光大銀行重慶分行出臺多項措施，推動政策落地，為民營企業帶來了實實在在的獲得感。

中小企業商業價值信用貸款對企業信用風險控制必不可少，管理平臺前期主要基于專家經驗構建的企業融資評價模型，隨著管理平臺積累的融資信貸數據愈加豐富，如何利用歷史數據更好地訓練學習出新的能給出企業最大授信額度是管理平臺發展新階段一個重要目標，為此，如何基于歷史數據給與中小企業商業價值信用貸款授信額度成為一個亟待解決的技術問題。

發明內容

為此，本發明提供一種中小企業商業價值信用貸款額度判定方法，基于歷史數據給出中小企業商業價值信用貸款授信額度，最大化反應企業的資信質量以及指導銀行給出授信額度，解決中小企業融資難、融資貴和融資慢的問題。

為了實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種中小企業商業價值信用貸款額度判定方法，包括以下步驟：

(1)數據準備：選取有融資申貸歷史記錄的企業數據作為原始樣本數據，對所述原始樣本數據進行梳理判斷，選取有實際融資申請完整記錄且已獲得銀行實際放款的企業數據作為總體有效樣本數據集；

(2)樣本抽?。簭乃隹傮w有效樣本數據集中分層隨機抽取樣本集和測試集；

(3)時間窗口確定統計：選取所述總體有效樣本數據集中具有融資申請記錄至當前有實際放款樣本數據的時間點作為商業價值信用貸款額度模型的時間窗口期；

(4)商業價值信用貸款額度模型構建：對企業進行初步資信質量篩查后，利用數據挖掘算法訓練學習企業違約概率與實際放款額度之間的關系，獲得一個最大化貼近合作銀行的授信額度偏好的商業價值信用貸款額度模型，使用均方根誤差獲得觀測值與真實值之間的偏差程度來檢驗商業價值信用貸款額度模型的有效性，通過所述商業價值信用貸款額度模型確定企業商業價值信用貸款授信額度信息。

作為中小企業商業價值信用貸款額度判定方法的優選方案，所述企業數據包括稅務、財務數據、社保數據、專利數據、軟著數據、著作權數據、商標數據、不動產數據、電力數據、海關數據和專項資金數據。

作為中小企業商業價值信用貸款額度判定方法的優選方案，將所述企業數據導入結構化數據分析工具中，通過所述結構化數據分析工具對企業數據進行數據結構分析，并給出統計意義上的描述性統計和基礎數據探索輸出。

作為中小企業商業價值信用貸款額度判定方法的優選方案，對所述總體有效樣本數據集進行衍生變量生成、缺失值處理、極端值識別處理和關鍵變量發現。