1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
自 2001 年加入 WTO 世贸组织以后，我国经济全球化的步伐日益加快，与世界经济接轨更加紧密，作为发展中国家的企业，不得不面对发达国家企业普遍把信用赊销当作一种体现公司竞争力和拓展客户的营销手段的挑战。发达国家企业的信用意识比较深厚，经历几十年的摸索与发展，其信用管理制度建设由漠视、无序和混乱的状态逐渐走向重视、有序的良性循环阶段，信用交易规模也随之逐渐放大。我国企业为了应对竞争及迫于生存的压力，不得不学习发达国家的赊销销售手段，期望通过赊销销售模式进行规模扩张，达成企业利润增长，而与此同时我国大部分企业的信用风险管理意识仍显薄弱，信用管理制度建设跟不上公司业务的发展与变化，随着赊销规模的不断提升，屡屡遭遇没有行业操守和道德底线的企业恶意拖欠形成应收账款坏账，给公司带来了巨大的损失，严重影响了企业经营。更为严重的是，部分企业因应收账款无法及时回收导致企业现金流的断裂，即便是账面收益和利润非常可观，企业也不得不面临破产。
据权威机构统计数据显示，中国企业每年因为赊销而导致的直接和间接损失高达数千亿元，在失信成本较低的社会信用非良性发展的大环境下，违约、造假、欺诈成为我国很多提供赊销销售模式企业的梦魇。赊销销售业务模式的弊端日益显现，越来越多的企业家们开始正视赊销销售这把双刃剑，赊销销售一定程度上的确给企业带来新的规模增长，但赊销销售模式所带来的信用风险也已成为我国企业所面临的重要经营风险之一。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 信用风险评估研究
信用是一种以偿还利息为条件的价值传递的特殊形式。信用交易，买卖双方按约定日期偿还货款并支付利息以及商品赊销。信用交易与商品买卖不同，前者是按照约定时间、有序有规律的单方面的转让一般价值物，并且按照约定偿还时间进行归还和偿付利息，后者则是商品价值和一般等价物之间的价值转让交易活动。
在市场交易的博弈中，理性的交易参与者将会在利益最大化和失信风险之间进行选择。而失信获得的利益多少决定信用风险的大小，该风险被称之为交易过程中的道德风险。由于社会分工，知识结构的差异，信息获取的方式和价值，信息本身的真伪等因素，交易双方对该场景下所获得的信息必然不对等。交易过程中信息不对等带来的逆向选择和交易风险将会导致交易信用风险。在缺乏有效的市场监督和信任的前提下，存在交易成本的叠加和交易信息不对等，企业或者经济人需要在交易的过程中进行风险管理。
1.2.1 信用风险评估研究
信用是一种以偿还利息为条件的价值传递的特殊形式。信用交易，买卖双方按约定日期偿还货款并支付利息以及商品赊销。信用交易与商品买卖不同，前者是按照约定时间、有序有规律的单方面的转让一般价值物，并且按照约定偿还时间进行归还和偿付利息，后者则是商品价值和一般等价物之间的价值转让交易活动。
在市场交易的博弈中，理性的交易参与者将会在利益最大化和失信风险之间进行选择。而失信获得的利益多少决定信用风险的大小，该风险被称之为交易过程中的道德风险。由于社会分工，知识结构的差异，信息获取的方式和价值，信息本身的真伪等因素，交易双方对该场景下所获得的信息必然不对等。交易过程中信息不对等带来的逆向选择和交易风险将会导致交易信用风险。在缺乏有效的市场监督和信任的前提下，存在交易成本的叠加和交易信息不对等，企业或者经济人需要在交易的过程中进行风险管理。
结构化分析方法具有全局性，缺乏个体的特征表现，第二种模型量化统计模型则侧重于该方面问题。WH Beaver（Beaver，1966）使用比率分析法对企业是否破产问题进行单变量分析，由历史数据当中的数据表现给出的阈值对企业是否破产进行判定。EI Altman（Altman，1977）（Altman ，2000）对前者进行了推广，使用线性判别分析（LDA）对 1969-1975 年全美的破产企业数据进行了预测。JA Ohlson(Ohlson,1980)在小数据集中假设特征满足幂函数分布，采用财务比例作为特征，使用 logistic 回归作为拟合方法进行预测。在更为泛化的研究中为了拟合非线性表现，更多非线性模型被广泛应用。MD Odom(Odom,1990)将 BP 神经网络运用到破产预测中，随着训练数据的增长，神经网络得到的结果超过了传统的 LDA 方法。其后又更多研究人员(Bell T.B,1990 Fletcher,1993 Jo H,1997)将优化的 BP 神经网络应用于破产预测中。DH Lee(Lee,1997)引入了模糊集和模糊权重，WF Messier Jr(Messier,1988)将 MDA 方法和个体裁定（ individual judgments ） 和 族 群 判 别 （ group judgments ） 进 行 了 比 较 ， R Slowinski(Slowinski,1995) 引 入 了 粗 糙 集 理 论 预 测 企 业 破 产 预 测 问 题 ， M Bergeron(Bergeron,1996)，Zopounidis (Zopounidis,2013)，M Doumpos(Doumpos,2002)将多准则决策（MCDA）引入到企业违约风险评估模型。
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2 企业赊销信用风险的相关理论
2.1 信用风险的基本定义
2.1.1 信用风险的基本概念
从社会学角度看，信用是参与社会和经济活动的当事人之间的必然产物，能履行与人约定的事情而取得的信任，是一种相互信任的生产关系和社会关系。从学术角度看，风险是指损失的不确定性。信用风险的概念是指交易对方未来是否履约（按期还款）的不确定性，也就是人们常说的违约风险。信用风险是交易对方因各种不确定的原因和事件导致无法按时足额偿还本金与利息的违约可能性。
信用风险主要由两方面原因造成的，第一，全球经济周期的波动性，当宏观经济环境处于不同的阶段（繁荣、衰退、萧条、复苏）时各行业的盈利能力随之变化，这直接影响企业的偿付能力，信用风险会随着企业的偿付能力变化而变化；第二，企业/组织突发的经营异常，当出现重大经营异常，导致企业/组织无法正常经营乃至破产，无力偿还债务形成信用风险。
2.1 信用风险的基本定义
2.1.1 信用风险的基本概念
从社会学角度看，信用是参与社会和经济活动的当事人之间的必然产物，能履行与人约定的事情而取得的信任，是一种相互信任的生产关系和社会关系。从学术角度看，风险是指损失的不确定性。信用风险的概念是指交易对方未来是否履约（按期还款）的不确定性，也就是人们常说的违约风险。信用风险是交易对方因各种不确定的原因和事件导致无法按时足额偿还本金与利息的违约可能性。
信用风险主要由两方面原因造成的，第一，全球经济周期的波动性，当宏观经济环境处于不同的阶段（繁荣、衰退、萧条、复苏）时各行业的盈利能力随之变化，这直接影响企业的偿付能力，信用风险会随着企业的偿付能力变化而变化；第二，企业/组织突发的经营异常，当出现重大经营异常，导致企业/组织无法正常经营乃至破产，无力偿还债务形成信用风险。
2.1.2 信用风险的基本形式
随着社会的发展，按照授信对象的角度信用风险主要分为以下几种形式：
a)国家信用风险
在面向公众的借贷活动中，国家处于该信用关系中的债务人地位。较为常见的形式为国家发行的公债券和国库券，前者是由国家为了填补财政赤字和非产出性开支缺口而发行的长期债券，后者则是由国库为缓解短期开支缺口发行的短期公共债券。国家信用风险是指由于国家的主权行为所引起的造成损失的可能性。
b)银行信用风险
为平衡在产业资本循环中普遍存在的资本不均匀问题，保证再生产的顺利进行，银行通过将社会各类限制资本汇集为银行资本，在信用关系中成为债权人，职能资本（工商，农业以及企业）为债务人，这种关系构成银行信用。银行信用风险是指在经营过程中，由于不确定性因素的影响，从而导致遭受损失的可能性。
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3 X 公司企业赊销信用风险管理现状 ............................. 21随着社会的发展，按照授信对象的角度信用风险主要分为以下几种形式：
a)国家信用风险
在面向公众的借贷活动中，国家处于该信用关系中的债务人地位。较为常见的形式为国家发行的公债券和国库券，前者是由国家为了填补财政赤字和非产出性开支缺口而发行的长期债券，后者则是由国库为缓解短期开支缺口发行的短期公共债券。国家信用风险是指由于国家的主权行为所引起的造成损失的可能性。
b)银行信用风险
为平衡在产业资本循环中普遍存在的资本不均匀问题，保证再生产的顺利进行，银行通过将社会各类限制资本汇集为银行资本，在信用关系中成为债权人，职能资本（工商，农业以及企业）为债务人，这种关系构成银行信用。银行信用风险是指在经营过程中，由于不确定性因素的影响，从而导致遭受损失的可能性。
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2.2 企业赊销信用风险
2.2.1 企业赊销的定义
a)企业赊销的定义
赊销是一种基于商业信用账期的销售手段，交易双方缔结合同后，客户先获得商品后按约定偿付赊销账款的过程，它实质上是提供商业信用的一种形式。
b)企业赊销的产生背景
企业赊销是一种企业间的短期商业信贷，是实物金融的一种。赊销与银行信贷的区别在于，供应商出借产品和服务，银行出借现金。当前绝大多数的市场是买方市场，现代企业面临着激烈的商业竞争，企业为了生存与发展，期望通过不断优化公司的产品与服务质量以期在竞争中脱颖而出的愿望逐渐落空。随着竞争的日益白热化，综合实力强的企业开始采取赊销销售的模式解决客户融资难的问题，并迅速得到客户的认可与接纳，销售规模也随着快速增长，赊销作为银行信用的一种有效的补充手段应运而生。
2.2.1 企业赊销的定义
a)企业赊销的定义
赊销是一种基于商业信用账期的销售手段，交易双方缔结合同后，客户先获得商品后按约定偿付赊销账款的过程，它实质上是提供商业信用的一种形式。
b)企业赊销的产生背景
企业赊销是一种企业间的短期商业信贷，是实物金融的一种。赊销与银行信贷的区别在于，供应商出借产品和服务，银行出借现金。当前绝大多数的市场是买方市场，现代企业面临着激烈的商业竞争，企业为了生存与发展，期望通过不断优化公司的产品与服务质量以期在竞争中脱颖而出的愿望逐渐落空。随着竞争的日益白热化，综合实力强的企业开始采取赊销销售的模式解决客户融资难的问题，并迅速得到客户的认可与接纳，销售规模也随着快速增长，赊销作为银行信用的一种有效的补充手段应运而生。
在竞争激烈的银行信贷和产品市场中，赊销作为一种商业信用的存在有其必然的合理性，并起着非常重要的作用。大多数企业（非金融公司）从其供应商处获得商业信用的同时，又向其客户提供类似的商业信用。卖方企业不仅仅是在销售产品和服务，也催生了大量的赊销信用额度，并且在国家之间和公司之间呈现快速蔓延的趋势，只不过赊销商业信用的不可展期性导致其周转远小于银行信用。
c)企业赊销的价值
c)企业赊销的价值
企业赊销是市场经济中非常普遍的现象，适当利用企业赊销销售方式，对买卖双方都能带来益处。对买方来说，企业赊销能够缓解买方资金周转的压力，降低其经营成本、资金成本；对于卖方来讲，企业赊销能够刺激购买力，是扩大商品销量，活跃市场的手段之一，同时也是卖方提高企业竞争力，稳定客户，减少企业库存的手段.
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3.1 X 公司概况 ......................................... 21
3.1.1 X 公司业务发展 ........................................ 21
3.1.2 X 公司赊销信用管理发展 ........................... 22
4 基于推理机的赊销信用风险评估模型 .......................... 28
4.1 推理机原理 ............................................ 28
4.1.1 逻辑推理 .................................... 28
4.1.2 模糊运算 ................................... 30
5 基于 GBDT 的赊销信用风险评估模型 ........................... 38
5.1 GBDT 分类器原理 .......................................... 38
5.1.1 GBDT 分类器原理 ................................... 38
5.1.2 GBDT 训练方法 ................................. 39
6 实验和结果分析
6.1 混合推理机及分类器性能分析
6.1.1 混合推理机架构#p#分页标题#e#
混合推理机架构是指将推理机以及 GBDT 模型的特点融合，形成新的架构，通过将数据进行分块，使用不同的推理或分类器进行推理和预测。首先，输入数据被转换成推理机模型可使用的数据结构，例如模糊化，数据清洗，维度转换等工作将在这一步完成；其次，对推理机输入数据进行推理，规则知识库的来源是专家系统和可以灵活改变的规则库。整个推理域将是大于或者远大于推理知识库可以涵盖的推理域，推理机将依据知识库进行可行的推理，得出可以判定的结果。例如公司近期出现动产抵押，则风险等级为高。在通过推理机之后，推理机可判定结果直接被作为结论，其余不能够由推理机直接推理出结论的情形将由 GBDT 进行预测，见图 6-1 模型架构图。
6.1 混合推理机及分类器性能分析
6.1.1 混合推理机架构#p#分页标题#e#
混合推理机架构是指将推理机以及 GBDT 模型的特点融合，形成新的架构，通过将数据进行分块，使用不同的推理或分类器进行推理和预测。首先，输入数据被转换成推理机模型可使用的数据结构，例如模糊化，数据清洗，维度转换等工作将在这一步完成；其次，对推理机输入数据进行推理，规则知识库的来源是专家系统和可以灵活改变的规则库。整个推理域将是大于或者远大于推理知识库可以涵盖的推理域，推理机将依据知识库进行可行的推理，得出可以判定的结果。例如公司近期出现动产抵押，则风险等级为高。在通过推理机之后，推理机可判定结果直接被作为结论，其余不能够由推理机直接推理出结论的情形将由 GBDT 进行预测，见图 6-1 模型架构图。
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7 研究结论和展望
7.1 研究结论
本研究以国内外赊销评估理论成果为起点，结合 X 公司在赊销信用风险全流程管理方面取得的基础成绩，对已有流程进行优化。首先，本研究融合外部公开数据和内部交易流水数据作为特征工程输入，收集信用管理人员对客户风险管理评估的结果作为监督学习的目标，使用基于 GBDT 的混合推理机模型提升客户价值度评估准确性；其次，通过引入 GBDT 的改进版模型，高效学习推理机中的高维推理逻辑，实现模型的快速训练，缩短迭代周期，提高评估效率；最后，本研究将大数据技术应用到客户风险信息监控中，实现客户价值评估的动态调整，将新的风险评估方案应用到赊销风险管理的全流程，深化客户信用管理。具体而言，本文有以下结论：
首先，本研究将老客户和新客户进行分析和分别建模，从老客户数据中学习老客户赊销风险评估模型，将学习到的信息通过迁移学习的方式结合到新用户数据中进行进一步学习。其次，本研究优化了 X 公司目前的赊销信用风险管理流程细节，提出了基于模糊推理机的风险评估方法。最后，本研究将理论应用于实际，将新的风险评估方案应用到赊销风险管理的全流程。具体而言，本文有以下结论:
1. 评估准确度提升
传统赊销风控评估模型的做法是使用专家系统以及简单线性模型的方式完成模型的建立和训练，这种做法一般通过经验选取一部分特征，对特征进行时间维度扩展，然后对特征进行重要性排序并选取子集，进一步进行训练。该方案在单一业务场景下，可以兼顾特征的可解释性和一定的预测准确度。复杂业务场景下，特征的可解释性要求被弱化，对模型的迭代速度需求更高。本研究在 GBDT 的工业实现 LightGBM 基础上进行研究，推出了基于 GBDT 的改进版 LightGBM-EFB-PCA 算法。新模型在与传统线性模型的比较中，新模型的训练时间缩短了 80%，精准度提高了 30%。
参考文献（略）
传统赊销风控评估模型的做法是使用专家系统以及简单线性模型的方式完成模型的建立和训练，这种做法一般通过经验选取一部分特征，对特征进行时间维度扩展，然后对特征进行重要性排序并选取子集，进一步进行训练。该方案在单一业务场景下，可以兼顾特征的可解释性和一定的预测准确度。复杂业务场景下，特征的可解释性要求被弱化，对模型的迭代速度需求更高。本研究在 GBDT 的工业实现 LightGBM 基础上进行研究，推出了基于 GBDT 的改进版 LightGBM-EFB-PCA 算法。新模型在与传统线性模型的比较中，新模型的训练时间缩短了 80%，精准度提高了 30%。
参考文献（略）
