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国家助学贷款风险评估与规避对策研究【论文关键词】助学贷款风险模糊综合评价风险规避对策【论文摘要】当前，国家助学贷款存在较严重的违约现象。对风险进行科学的评估是防范和降低风险的首要问题。本文试图运用模糊综合评价的方法对助学贷款风险的程度进行评估，依据评估结果和现实情况提出风险的规避对策。当前，国家助学贷款存在较严重违约现象。针对助学贷款业务中出现的高违约率、高风险的问题，必须建立和完善还贷约束机制和风险防范机制，以最大限度地降低贷款风险。而防范和降低国家助学贷款风险的首要问题是对风险进行科学评估。目前，助学贷款风险评估还没有一种普适的模型和方法。国际上流行的信贷风险评估法，如SC要素法、多变量信用风险判别模型、财务比率综合分析法、期权定价等都不能照抄照搬或简单移植到助学贷款风险评估中;我国高校管理部门的现行审核办法，只是根据学生申报表格判断学生信用状况的优劣，缺乏科学性，不能满足防范和降低风险的实际要求。助学贷款风险的影响因素很多，是一个典型的多层次多因素的模糊性问题。笔者认为，运用模糊综合评价法解决此类问题，具有较强的科学性和实用性。一、国家助学贷款风险评估1.模糊综合评价模型的基本原理。助学贷款模糊综合评价模型基本原理如图1所示。首先对影响借款人偿还贷款能力的多种模糊因素进行综合归纳，确定评价指标体系；收集指标相关数据；指标量化；结合评估标准，专家赋权(聚类分析剔除异常值)；将指标量化值与权重系数耦合，得出各评价对象总的指标得分值，据此对贷款风险进行评估。2.模糊综合评价指标体系。评估某学生的风险程度，应根据学生个人信用状况、家庭价值状况、所在学校对贷款管理水平等影响违约的因素，构建一个多层次多因素的综合评价指标体系，如图2所示。其中内涵为:(1)健康状况(家庭成员):健康情况将影响劳动能力，从而影响收入和还款能力，具体分值由体检得到;(2)收入/支出:家庭的年平均收入与平均支出之比;(3)固定资产:固定资产的总价值;(4)负债情况:债务的总价值;(5)学业成绩:学生贷前业绩的综合评定;(6)专业前景:包括专业发展趋势、就业形势等的估计;(7)道德品质:所在院系对学生道德品质的评定，包括重要的奖惩情况、不良记录等;(8)未来收入:根据所学专业的就业经验，估计收人水平;(9)健康状况(学生个人):具体分值由体检得出;(10)学历情况:学生在校学历;(11)违约率:表示过去一段时间内该校的贷款未偿还总额与应偿还总额之比，可以从银行的信贷系统上得到;(12)审核制度:表示学校在助学贷款审核中制度设计的合理性、程序的科学性等方面的情况。3.评价模型。确定隶属度函数和各指标的权重，将量化隶属函数与指标权重相祸合，确立一个模糊综合评价集，流程如图3所示。具体数学推导及计算参见文献[1」。4.实证分析。本文根据某普通高校2001年助学贷款的数据，随机抽取了30个样本，运用以上评价方法，在计算机上模拟开发出了评估系统，对助学贷款风险进行评估，将评估结果与实际调查情况作列表对照(如表1)。对30个样本的实际调查结果为:有巧人已经开始按照还款计划偿还助学贷款(包括一名全额偿还);有10人表示会与银行一起共同制定还款计划;有2人表示无法偿还;剩余3人银行已经无法跟踪其实际状况，因此贷款很有可能无法偿还。我们根据评估得分的高低将风险程度分为较高(高于或等于分)、正常(一分)、关注(一分)和损失(低于分)四个信用等级。从表1可以看出，得分高的信用好，风险小，偿债可能性大;得分低的信用状况差，风险大，偿债可能性小。本案例评估中出现了4个错判的个案(表1带关项)，占总样本的%，可能是专家经验赋值造成的。就总体而言，评估结果与实际调查情况基本吻合。因此运用模糊综合评价法对助学贷款的风险状况进行评估是有效和可靠的。但本模型在运用中也存在如下问题:①模型的信用等级界限值的确定需要经过一段时间的检验;②模型中未考虑各指标所有可能的取值范围，实际应用时应深人调研，确定各指标合理的取值范围，使模型结论更接近实际。二、国家助学贷款风险规避对策I.构建合理的风险分担机制。商业银行的经营是依据“安全性、流动性、盈利性”及高风险高回报的原则。如果银行作为助学贷款违约风险的主要承担者，就可能出现银行惜贷的现象。例如山东省2001年计划财政贴息额为300万元，贷款额度达I亿元，但银行将为此承担14一20%的坏账，最后竟然无一发放出去。国家助学贷款是政府发起并引导，由政府、银行、学校和学生四方共同建立的一种公共治理结构，应该以多元化的模式共同担负其公共事务的责任。因此，政府对国家财政、学生、银行和学校之间的利益和风险应不断调整，使得各受益方在合理获利的基础_L，都承担一定的风险，包括各受益方根据风险评估结果提取风险准备金。2.建设完备的社会信用体系。信用制度作为一种交易规则，其最