基于大数据的中小企业融资风险评价研究

基于大数据的中小企业融资风险评价研究无论是发达国家还是发展中国家,中小企业都在经济发展、解决就业、科技创新等方面发挥着重要作用。但是,相比大型企业,中小企业往往在金融、资本市场难以获得必要的支持,主要体现在两个方面:一是中小企业融资渠道少,二是融资利率较高。在直接融资方面,大企业占了上市公司的绝大多数;在间接融资方面,大企业可抵押物充足,银行、私人财团、基金等大都愿意为其融资且利率较低。在中国贸易市场逐渐开放的背景下,融资难、融资贵的问题越来越制约了中小企业的发展。

面对这一实际情况,中小企业如果不能快速有效地获取企业发展所需资金,则很容易在激烈的市场竞争环境中落后并被淘汰。众多学者认为,中小企业融资难、融资贵的问题主要是源于信息不对称,交易成本高。具体而言,传统银行借贷主要依靠中国人民银行的征信报告以及企业固定资产抵押,诸如此类的融资门槛,在不同程度上增加了中小企业的融资难度与融资时效。近年来,随着大数据技术的兴起,大数据思维逐渐在各领域中形成,并从不同维度对行业、企业发展提供了有效支撑。

针对中小企业创新性强、项目多、决策快的特点与优势,大数据技术在传统金融、互联网金融行业中的广泛应用,将在一定程度上有效控制资金方对中小企业融资征信时产生的风险。为进一步降低中小企业融资难度、提高融资效率,本文以基于大数据的中小企业融资风险管理为研究内容,通过理论与实证分析相结合,研究了采用大数据技术解决中小企业在融资过程中产生的信息不对称、交易成本高等核心问题。本论文以Z市为例,结合研究人员参与建设的政务大数据公共服务平台运营案例,研究、分析了基于大数据的中小企业信用风险评估体系中的关键问题。通过分析企业多元异构数据,包括政府相关部门数据、企业纳税行为数据等,针对企业常用税种,设计并实现了一系列基于决策树算法的中小企业异常纳税评估模型。

对Z市建筑安装行业的实际应用结果表明,本论文研究内容为高效、可信地降低中小企业投融资风险提供了可释性较强、更加准确的风险评价依据。在此基础上,本论文设计了Z市中小企业信用风险评估大数据平台。该平台以大数据技术为基础、以公共服务平台为抓手,探索大数据环境下中小企业融资的模式创新,

为有效解决中小企业融资难、融资成本高等问题提供了新的研究思路与方法。