2023年高教社杯全國大學生數學建模C題思路講解

2021-10-19 09:11:00 字數 2421 閱讀 7258

2023年國賽c題國二,三個菜鳥屬實沾了很多運氣成分,有**講的不好的地方,還請各位大佬勿噴(嗚嗚嗚)。

在實際中,由於中小微企業規模相對較小,也缺少抵押資產,因此銀行通常是依據信貸政策、企業的交易票據資訊和上下游企業的影響力,向實力強、供求關係穩定的企業提供貸款,並可以對信譽高、信貸風險小的企業給予利率優惠。銀行首先根據中小微企業的實力、信譽對其信貸風險做出評估,然後依據信貸風險等因素來確定是否放貸及貸款額度、利率和期限等信貸策略。

某銀行對確定要放貸企業的貸款額度為萬元;年利率為4%~15%;貸款期限為1年。附件1-3分別給出了123家有信貸記錄企業的相關資料、302家無信貸記錄企業的相關資料和貸款利率與客戶流失率關係的2023年統計資料。該銀行請你們團隊根據實際和附件中的資料資訊,通過建立數學模型研究對中小微企業的信貸策略,主要解決下列問題:

(1) 對附件1中123家企業的信貸風險進行量化分析,給出該銀行在年度信貸總額固定時對這些企業的信貸策略。

(2) 在問題1的基礎上,對附件2中302家企業的信貸風險進行量化分析,並給出該銀行在年度信貸總額為1億元時對這些企業的信貸策略。

(3) 企業的生產經營和經濟效益可能會受到一些突發因素影響,而且突發因素往往對不同行業、不同類別的企業會有不同的影響。綜合考慮附件2中各企業的信貸風險和可能的突發因素(例如:新冠病毒疫情)對各企業的影響,給出該銀行在年度信貸總額為1億元時的信貸調整策略。

(1) 對附件1中123家企業的信貸風險進行量化分析,給出該銀行在年度信貸總額固定時對這些企業的信貸策略。

對企業信貸風險進行量化分析並給出銀行對企業的信貸策略。

用模糊綜合評判的方法對信貸風險進行定性與定量分析:

根據附件一資料確定因素集為:違約記錄、信譽評級、月平均經營資金流量、月平均利潤、月平均利潤增長率;

基於貸款五級分類制度確定評語集:正常、關注、次級、可疑、損失;

一、基於 raroc 風險調整資本回報率的信貸風險監測模型

二、通過求解 raroc 值以確定信貸策略

(2) 在問題1的基礎上,對附件2中302家企業的信貸風險進行量化分析,並給出該銀行在年度信貸總額為1億元時對這些企業的信貸策略。

在問題 1 的基礎上,對附件 2 中 302 家企業的信貸風險進行量化分析,並給出該銀行在年度信貸總額為 1 億元時對這些企業的信貸策略。

一、基於 bp 神經網路的信貸風險監測管理模型

使用附件 1 中的 123 家具有信譽評級和違約記錄的企業資料對 bp 神經網路進行訓練;

將附件 2 中的進項和銷項發票資訊輸入進訓練好的神經網路中,輸出需要的殘缺的企業信譽評級和違約記錄。

二、信譽評級和違約記錄的確定

首先我們把附件一的企業資訊作為神經網路的訓練集輸入進網路中,訓練出權值固定的網路後,輸入附件二中無信貸記錄的企業經營資金流量、月平均利潤和利潤增長率,模擬隨機生成出 302 家無信貸記錄企業的信譽評級和違約記錄;

再根據信譽評級和違約記錄以及問題一中的基於 raroc 風險調整資本回報率的信貸風險監測模型求解在該銀行的年度信貸總額已知為 1 億元的情況下,銀行對企業的信貸策略。

(3) 企業的生產經營和經濟效益可能會受到一些突發因素影響,而且突發因素往往對不同行業、不同類別的企業會有不同的影響。綜合考慮附件2中各企業的信貸風險和可能的突發因素(例如:新冠病毒疫情)對各企業的影響,給出該銀行在年度信貸總額為1億元時的信貸調整策略。

首先要根據分析確定不同型別的突發事件,通過灰熵評價法判斷各種突發事件對企業的影響

最終通過灰熵評價法對影響中小微企業的九類突發風險進行影響程度的排序,得到對企業發展影響因素最大的主要突發風險。

由於第二問中通過 bp 神經網路模擬生成了無信貸記錄企業的信譽評級和違約記錄資料,故這裡我們在已有資料的基礎上使用問題一的raroc風險調整資本回報率模型計算在銀行信貸總額為 1 億元的情況下,對附件二中企業的進行信貸決策。

最後通過 reward 信貸風險調整回報率模型求得的 302 家企業的 reward 值,根據reward 分配貸款額度。

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