2020年全国大学生数学建模竞赛 C题代码
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某银行迫切需要在众多申请贷款的企业客户中，识别出信誉高、信贷风险低的客户，制定不同情景下的信贷策略。文章基于此背景提出了在客户信誉等级已知、客户信誉等级未知以及突发因素下且客户信誉等级未知这三个情景下的信贷策略问题。
针对问题一，首先我们将利率-流失率的离散数据拟合，得到流失率与利率的函数关系，结合银行的贷款额度与利率范围建立了初始上限额度与基准利率的非线性规划模型，得到了额度与利率的最优解。然后，利用附件1中的信息选取恰当的指标对企业进行规模评定、优先度评定并对企业信贷风险进行量化，确定了123家企业的授信额度与利率。最后，我们定义了信贷优先数，给出年度信贷总额固定时的信贷优先序列。
针对问题二，首先我们在问题一的基础上，建立了基于支持向量机（SVM）的优先度分类模型，并使用K折交叉验证检验了模型的准确度，获得了较为理想的分类模型。然后，我们通过SVM优先度分类模型对附件2中无信誉等级标签的企业进行了信贷优先度预测。最后，我们利用问题一的模型，结合1亿元年度信贷总额的约束条件，给出了信贷优先序列。
针对问题三，首先我们基于词语分析模型对所有企业的行业和规模进行分类，并评价企业的抗风险能力。然后，我们利用企业稳定性和企业发展前景等指标评估企业的突发因素风险因子，以量化突发因素对信贷额度的影响。最后，我们基于突发因素风险因子对问题二的授信额度进行修正，作出出该银行在年度信贷总额为1亿元时的信贷调整策略。
最后，我们对建立的策略模型的优缺点进行了分析与评价，并讨论了后续改进的方向。
