【基于灰色模型的金融機構貸款預測實證研究11000字（論文）】

PAGEPAGE17基于灰色模型的金融機構貸款預測實證研究目錄TOC\o"1-3"\h\u27255一、緒論 15299（一）前言 120824（二）文獻綜述 1247871.灰色系統(tǒng)理論研究 1153132.金融機構貸款研究 2167593.貸款預測研究 25078二、廣西金融機構貸款現狀 315672（一）廣西金融機構現狀 3164481.廣西金融機構總體情況 3224112.廣西小微貸款金融機構現狀 55807（二）廣西金融機構貸款發(fā)展現狀 6224381.綠色信貸市場規(guī)模加大，信貸質量提升 6126202.綠色信貸資金投入領域廣泛 7183483.民生領域小額扶貧貸款發(fā)揮積極作用 8286114.抗疫期間金融讓利實體經濟的實踐 930284三、灰色模型 1025842（一）對選定的子數列進行平滑處理 1022063（二）建立白化微分方程與構建累加矩陣 1016154（二）求解系數向量 1012772（三）建立GM模型，計算取得預測值 1026265（四）回代檢驗預測結果 118240四、廣西金融機構貸款的預測 1112151（一）建模計算 1117392(二）實證還原檢驗 147240(三)結論 15317231.金融機構支持企業(yè)的管理服務體系不健全 15259042.信用體系不健全 1626273.政府政策支持力度不足 16194774.缺失金融監(jiān)管法制體系 1614442五、對策及建議 1620284（一）健全金融機構服務體系 1625540（二）進一步完善信用體系 175601（三）加大政府政策扶持度 1797（四）完善監(jiān)管體制 1713634參考文獻 1925686附錄A 22一、緒論（一）前言在最近幾年中伴隨著經濟全球化進程的不斷發(fā)展和科技信息技術水平的不斷提高使得金融行業(yè)的開放度在不斷擴大，中國在國際市場上越來越融入，中國因素在國際市場上逐漸受到人們的高度重視，在這背后是中國強大的經濟力量在進行支撐，這同樣也是我國對外實施金融開放的原因所在。中國金融開放的局面不是今天才開始的，而是在過去的很多年中不斷發(fā)展和開放工作的持續(xù)推進中形成的。中國金融開放不僅是對全世界進行開放承諾，并且能夠更高效的推動經濟的運行。以廣西省為例廣西貸款一直處于增長發(fā)展趨勢，這有利于推動廣西經濟持續(xù)健康發(fā)展，根據2020年廣西金融運行報告顯示，廣西各項貸款余額35196.77億元，同比增長15.41%，相對于比全國高于2.92個百分點。在疫情期間推出“復工貸”、“穩(wěn)企貸”政策時，廣西信貸投放的規(guī)模發(fā)展趨勢明顯在增加。開展對廣西金融機構貸款的預測研究，掌握其貸款未來發(fā)展的趨勢，不僅能推動了市場經濟高質量發(fā)展的重要因素，而且還有助于廣西金融機構促進經濟健康發(fā)展。（二）文獻綜述近年來，廣西金融機構雖然呈現出不斷優(yōu)化的發(fā)展趨勢，在金融監(jiān)管化解風險方面提高了很大的成效，同時也完善了金融體系。但廣西金融機構存在著銀行機構與非銀行金融機構發(fā)展失衡的存在，金融監(jiān)管體制不夠健全、措施不完善、金融創(chuàng)新乏力，貸款人信息不全等問題。面對廣西金融機構的存在問題，我國學界對此研究也十分薄弱，從目前的文獻來看，專門針對廣西金融機構貸款預測研究十分稀少，相關研究成果主要分布在灰色系統(tǒng)理論、金融機構貸款和貸款預測等方面。1.灰色系統(tǒng)理論研究在灰色系統(tǒng)理論方面，學界主要側重于梳理國內外灰色系統(tǒng)理論的應用、影響因素、建模等內容進行分析，其代表作有吳鵬、邱賽兵（2020）[1]認為灰色系統(tǒng)理論是由很多個不確定因素組成的，對樣本的形狀和分布規(guī)律沒有什么要求。周仁相,陳微云（2021）[2]認為灰色系統(tǒng)理論是用來分析不確定性因素一種可行的方法，比較適用于分析樣本數據較少、針對有效信息不充足的情況，主要針對“少數據少信息”不確定因素對已知部分信息之間的系統(tǒng)規(guī)律。周浩、陳竹書、馮曉娟（2021）[3]認為灰色GM建模是以灰色模塊部分理論為研究基礎，通過對沒有進行處理過的數據，進行加工成有規(guī)律灰色模塊序列的數據。司明舒、孔少楠、井淇、李士雪（2019）[4]認為灰色系統(tǒng)理論主要的研究對象有已知信息、未知信息的部分小樣本和不確定因素。王貴成、賀振、高俊麗（2019）[5]認為灰色系統(tǒng)理論在沒有其它因素的影響下，從數據之間存在的角度出發(fā)、探索，其結果很有效，證明了灰色系統(tǒng)理論應用范圍較為廣泛。王寧、趙勝洋、單曉紅（2019）[6]認為在灰色系統(tǒng)理論是一種基本模型，同時也是一種時間序列預測模型。昭言、馮俊文（2018）[7]認為灰色系統(tǒng)理論研究是可以利用少量信息建模，在建模的過程中還可以發(fā)現解決系統(tǒng)問題的新途徑。DanMa、YintongWang（2020）[8]認為灰色系統(tǒng)理論是因為解決不確定和未知系統(tǒng)這個話題才被前者研究。這些研究成果對灰色系統(tǒng)理論的研究對象、因素、數據等方面進行分析，對灰色模型的構建具有重要指導意義。2.金融機構貸款研究在金融機構貸款方面，學界主要側重于對利率市場化、金融機構貸款規(guī)模、借款人還款積極性等方面進行分析，其代表作有王磊玲、楊睿（2021）[9]認為影響和決定金融機構是否能夠成功發(fā)放貸款的關鍵因素是在于借款人對貸款的還款積極性。張正平、夏海、竇慧敏（2020）[10]認為金融機構的規(guī)模范圍越大，貸款的風險就會越高，貸款質量也會變得越來越差。彭芳春、徐浩、沈玉溪（2018）[11]認為線上網貸的利率、平臺借貸所帶來的風險水平以及貸款規(guī)模都會給金融機構貸款規(guī)模帶來一定的影響。劉暢、劉沖、馬光榮（2017）[12]認為貸款利率的改革會對中小企業(yè)金融機構的經營帶來靈活性，這有利于解決中小企業(yè)所存在的融資受到管束的問題。樊紅燕（2018）[13]認為金融機構貸款市場在互聯網技術分析過程中，金融機構存在著許多的問題，應當及時采取措施。丁攀、尼瑪旺堆、陳楠（2020）[14]認為金融機構貸款制定相對應的獎勵政策能夠對金融機構產生積極性。FengjuanNie、KunSong（2019）[15]認為金融機構貸款對農民消費具有積極性的影響，發(fā)揮著帶動金融的作用。MingyuShao（2019）[16]認為經濟發(fā)達的主體是金融貸款，對我國經濟轉型和企業(yè)具有影響作用。這些研究成果雖然并未對廣西金融機構貸款金融專項研究，但其金融機構貸款研究仍然對本課題具有啟發(fā)意義。3.貸款預測研究在貸款預測方面，學界主要側重對銀行信息、貸款違約、不良貸款率等內容進行分析，其代表作有吳鵬、邱賽兵（2020）[17]認為銀行貸款信息對金融機構具有有效性、及時性的貸款預測作用。舒揚、楊秋怡(2020)[18]認為想要更準確掌借款人貸款預測的違約情況，就要重視對客戶資料的真實性與全面性。張曉萌（2020）[19]認為從采用預測銀行不良貸款率方法中，時間序列分析法馮寧（2019）[20]認為個人貸款違約預測是為了提前預測客戶在貸款期間的違約率，及時減少貸款損失。章寧、陳欽（2018）[21]認為借款人信息真實性有利于貸款預測的準確性，借貸雙方可避免信息不對等問題。馬永強、吳年年、玄宇豪（2021）[22]認為銀行貸款信息給金融機構帶來穩(wěn)健的預測能力，可以作為宏觀經濟的一個預測指標。張佳倩、李偉、阮素梅（2021）[23]認為貸款機構對借款人的信息核對時，對已婚的借款人夫妻雙方的收入水平進行分析，以便更能準確的預測借款人會違約可能性機率大不大。郝婷婷(2018)[24]認為貸款五級分類技術具有預測各類貸款的具體情況，對銀行發(fā)放貸款的質量也大大有了提升，對防止風險有著重要的意義。這些研究成果對銀行貸款具有穩(wěn)健的預測能力，對本課題具有重要參考價值。綜上所述，國內外學者從金融機構貸款發(fā)展的不同角度，可以看出金融機構貸款在發(fā)展的過程中面臨著許多問題，主要是金融機構貸款服務體系不健全、貸款違約、客戶資料的不真實性與全面性等問題。應深化金融機構改革創(chuàng)新，降低成本，打消雙方的信息不對稱情況，持續(xù)完善現代金融監(jiān)管體系，有利于促進經濟社會發(fā)展開創(chuàng)新的格局，防化解系統(tǒng)性金融風險。本文基于已有文獻研究結果，構建了金融機構貸款發(fā)展指標評價體系，利用灰色模型，對廣西金融機構貸款預測進行分析并提出相關建議，以便實現廣西金融機構貸款的發(fā)展趨勢。二、廣西金融機構貸款現狀（一）廣西金融機構現狀1.廣西金融機構總體情況金融機構能反映出各個地區(qū)對金融服務需求性，雖然說當今這個時代普遍以數字化金融方面發(fā)展，互聯網金融涉及線上金融業(yè)務的范圍面積也越來越大，但是始終都替代不了傳統(tǒng)型的線下金融機構網點。對于中小型企業(yè)來說，線上金融APP滿足不了中小企業(yè)的金融經貸款的需求性，企業(yè)在信用信息不夠完善的情況時要償還的利息會比較高，兩者不可兼得，在2020年到2021年所發(fā)布中央政策中對于金融機構發(fā)展，受疫情的影響，要求金融機構對“三農”、小微企業(yè)、企業(yè)應加大政府支持力度，根據實質情況適當為企業(yè)降低融資成本，幫助企業(yè)盡快完成復工復產，根據中小企業(yè)貸款完成的階段性情況來實施延期還本付息。金融機構是主要對有資金需求的人群享受金融服務的機會，但金融機構主要針對收入低的人群以及農民，而他們幾乎沒有接觸金融機構，需要金融機構線下的網點來對他們普及金融貸款，金融服務的需求大部分都是通過金融機構網點來滿足資金需求者，所以金融機構網點是適合反映金融服務需求性的一個指標。從表中可以看得出來，2018年-2020年廣西金融機構主要發(fā)展小型農村金融機構，其次是發(fā)展大型商業(yè)銀行和郵政儲蓄，特別值得我們關注的是，廣西的城市商業(yè)銀行與2019年的對比有明顯的增加，2018年-2019年新型農村機構增加了398個機構，而2019年-2020年新型農村機構明顯在減少67個機構，說明了廣西政府重視金融機構在城市商業(yè)銀行里的發(fā)展，卻忽視了金融機構在新型農村機構里的發(fā)展，金融機構在城市的需求性覆蓋范圍越來越廣。2018年廣西壯族自治區(qū)銀行業(yè)金融機構網點情況營業(yè)網點機構從業(yè)資產機構類別個數人數總額法人機構/個/個/人/億元一、大型商業(yè)銀行193837345135560二、國家開發(fā)銀行和政策性銀行66171851010三、股份制商業(yè)銀行1920434530920四、城市商業(yè)銀行505841556573五、城市信用社0000六、小型農村金融機構236324988845395七、財務公司2561831八、信托公司0000九、郵政儲蓄972999219330十、外資銀行480560十一、新型農村機構255346045145十二、其他140441合計629690439385271452019年廣西壯族自治區(qū)銀行業(yè)金融機構網點情況機構類別營業(yè)網點法人機構/個機構從業(yè)資產個數人數總額/個/人/億元一、大型商業(yè)銀行188536549141640二、國家開發(fā)銀行和政策性銀行66174552240三、股份制商業(yè)銀行186454536380四、城市商業(yè)銀行587959165103五、小型農村金融機構234725090910395六、財務公司2622331七、郵政儲蓄973997320660八、外資銀行478630九、新型農村金融機構65379561173424十、其他149401合計670495638422135242020年廣西壯族自治區(qū)銀行業(yè)金融機構網點情況營業(yè)網點機構從業(yè)資產機構類別個數人數總額法人機構/個/個/人/億元一、大型商業(yè)銀行183636173150470二、國家開發(fā)銀行和政策性銀行66175456780三、股份制商業(yè)銀行94475042060四、城市商業(yè)銀行7451087581503五、城市信用社0000六、小型農村金融機構2344252001026495七、財務公司2612581八、信托公司0000九、郵政儲蓄9761003622560十、外資銀行473700十一、新型農村機構5866854910346十二、其他5296471合計67589607246886446數據來源：廣西金融運行報告2.廣西小微貸款金融機構現狀金融機構的重點發(fā)展對象一直都是中小微企業(yè)，金融機構的發(fā)展離不開中小微企業(yè)的發(fā)展來提升發(fā)展質，經濟發(fā)展主要推動者是小微企業(yè)，對推動金融的創(chuàng)新有著很大的作用，在現實中有大部分的小微企業(yè)都面臨著金融之間存在著排斥的現象，小微企業(yè)在發(fā)展的過程中面臨著融資方面被約束等問題，這降低了企業(yè)的抗風險能力，截至2020年末，廣西小額貸款公司一共有372家，2019年和2020年對比新增18家小微貸款企業(yè)，廣西的小額貸款公司發(fā)展處于增加狀態(tài)，如下表所示：2019年廣西各地級市小微貸款企業(yè)數量序號地區(qū)2019至2020年1南寧市1141062柳州市38383桂林市37364梧州市11115北海市19166防城港市21217欽州市14138貴港市12129玉林市252310百色市333211賀州市151512河池市11213來賓市141414崇左市55合計354354數據來源：廣西壯族自治區(qū)地方金融監(jiān)督管理局從表中可以看得出，廣西各地經濟發(fā)展水平比較高的地區(qū)與經濟發(fā)展水平比較低的區(qū)別地區(qū)，從南寧市與崇左市中可以看得出廣西小微貸款企業(yè)的數量存在著明顯的差距，南寧市的小微企業(yè)貸款在廣西中發(fā)展得比較好。（二）廣西金融機構貸款發(fā)展現狀1.綠色信貸市場規(guī)模加大，信貸質量提升根據銀監(jiān)會發(fā)布的近5年廣西商業(yè)銀行綠色信貸數據中可以看出，廣西商業(yè)銀行的綠色信貸市場規(guī)模正在逐漸擴大，業(yè)務的質量也得到了很大的提升。2020年廣西13家主要商業(yè)銀行的綠色貸款余額近2836.87億元，相比于2016年的1929.84億元，五年增長了47%。說明近幾年來廣西對綠色發(fā)展的金融支持不斷在增加，才能使得廣西商業(yè)銀行綠色貸款規(guī)模不斷擴大。從廣西商業(yè)銀行綠色信貸業(yè)務的信貸質量來看，13家廣西商業(yè)銀行環(huán)保項目和服務貸款不良貸款率為0.44%，比其他各項貸款不良率低1.89%，這說明了綠色信貸的不良貸款率比整個銀行貸款業(yè)務的不良貸款率要低。綠色貸款不良貸款率不比中小企業(yè)貸款不良貸款率高，綠色債券發(fā)行初期是有一定規(guī)模的，使綠色保險產品和服務更加豐富。圖1廣西13家商業(yè)銀行綠色信貸規(guī)模與綠色信貸資產質量情況資料來源：中國銀監(jiān)會2.綠色信貸資金投入領域廣泛2020年廣西綠色信貸在12個主要節(jié)能項目領域投資的情況如下圖2。從圖2中可以看出，廣西綠色信貸資金投入比例最大領域是綠色交通運輸項目，貸款余額為1191.49億元，占綠色貸款總額的42%。其次是可再生能源及清潔能源項目和節(jié)能環(huán)保服務項目，貸款余額分別為510.64億元和595.74億元，分別占綠色信貸投放領域信貸總額的18%和21%。此外，在工業(yè)節(jié)能節(jié)水環(huán)保項目上投入198.58億元，占綠色貸款總額7%，排在第四名，在垃圾處理和污染防治項目上投入113.47億元，占綠色貸款總額4%，排在第五名。這些戰(zhàn)略領域都體現出廣西對綠色信貸的重視和支持，在綠色信貸上資金投入的領域廣泛。圖2資料來源：中國銀監(jiān)會3.民生領域小額扶貧貸款發(fā)揮積極作用廣西自治區(qū)自在2019年相繼出臺修訂了的《廣西壯族自治區(qū)扶貧小額信貸管理辦法》、《廣西壯族自治區(qū)扶貧小額信貸風險補償金管理辦法（修訂）》等文件中，在小額貸款助力精準扶貧工作上，說出了“戶貸企用”模式存在的不足地方，并提出了“戶貸企管、戶企共管、戶貸共享、戶貸戶還”的多維度發(fā)展模式以及面對盡量目前存在所面臨的風險防控問題，提出解決方法。與2017年12月7日以后禁止的“戶貸企用”模式是不一樣的，“戶貸企管、戶企共管、戶貸共享、戶貸戶還”模式是包括那些符合貸款條件、有想法發(fā)展的貧困戶和邊緣戶申請扶貧小額信貸，與扶貧龍頭企業(yè)、農民專業(yè)合作社等農業(yè)經營主體建立利益聯結機制。這個模式不但能讓貧困戶實際參與進企業(yè)的經營發(fā)展中，一起管理經營，共同承擔風險，還激起了貧困戶對貸款入股企業(yè)后的工作積極性和參與度，對經營主體的風險控制、財務會計信息公開真實性的保證都起到一定的監(jiān)督防控作用。從2017年12月禁用“戶貸企用”模式以后，2018年12月——2019年12月期間小額貸款發(fā)放量急速緊縮，對符合規(guī)定的對具備發(fā)展產業(yè)條件要求嚴格，這就減少了貧困戶授信評級數量。2018年12月31日，全區(qū)累計向44.96萬建檔立卡貧困戶發(fā)放扶貧小額信貸，貸款余額204.14億元。相對2018年初，獲貸貧困戶減少4478戶，貸款余額減少2.69億元。根據廣西農村信用社聯合社統(tǒng)計數據，截至2019年12月31日，全區(qū)累計向16.51萬戶建檔立卡貧困戶發(fā)放扶貧小額信貸，貸款余額63.60億元。相對2019年初，獲得貸款的貧困戶減少28.31萬戶，貸款余額減少140.53億元。直到2019年《廣西壯族自治區(qū)扶貧小額信貸管理辦法》文件的頒布，廣西各市、縣（區(qū)）再次確定扶貧小額信貸管理執(zhí)行的標準，明確了貸款對象、貸款用途和貸款貼息期限、貸款條件和貸款申請程序后，2019年至2020年扶貧小額信貸發(fā)放戶數和余額才慢慢的在增加。4.抗疫期間金融讓利實體經濟的實踐自從發(fā)生疫情后，廣西金融部門積極響應實體經濟效益，把支持實體經濟復蘇和可持續(xù)發(fā)展放在前面的位置，在省內開展“金融穩(wěn)?！敝边_行動，通過多種渠道方法為解決企業(yè)、中小企業(yè)資金問題，困難共進退，支持實體經濟復蘇發(fā)展。根據數據統(tǒng)計，到2020年，廣西金融業(yè)為實體經濟帶來的利益超過300億元。貸款利率下降讓利實體經濟170.4億元。在中國人民銀行政策指導下，廣西銀行業(yè)金融機構新增貸款100%采用LPR定價。LPR帶動企業(yè)新增貸款利率下調，盈利102.9億元。第二，貨幣政策工具運用讓利實體經濟78.7億元。一是央行下調存款準備金率，放開金融機構可貸資金投資實體經濟，降低金融機構利息支付成本3.6億元。二是金融機構運用再貸款、再貼息等貨幣政策工具，為小微企業(yè)、“三農”和防疫物資生產企業(yè)減息13.6億元。三是,兩個貨幣政策工具的實施直接向實體經濟,即擴展的支持工具,小型和微型貸款和信用貸款支持計劃,將把企業(yè)擴展資金的時間價值,為企業(yè)節(jié)省了過橋費、擔保費用以及資產評估費用,按揭登記費等支出61.6億元。第三，其他方式讓利實體經濟59.7億元。一是擴大直接融資規(guī)模，促進企業(yè)債券的發(fā)行。2020年，債券市場整體利率下降，企業(yè)債券發(fā)行融資成本也降低了。廣西企業(yè)發(fā)行債券節(jié)省利息支出16.7億元。二是銀行對企業(yè)減免費用。廣西銀行業(yè)金融機構通過降低網銀轉帳費、信用證明費、保函服務費、擔保書評估費、房地產登記費、公證費等方式，向企業(yè)轉移利潤16.8億元。三是將疫情期間到期的個人存款定期自動轉存。在疫情期間，銀行將2020年1月24日至3月31日到期的個人非約定定期存款自動轉存業(yè)務延長到2020年3月31日，為存款人實現利潤6.4億元。四是疫情發(fā)生后，保險公司向企業(yè)支付保險費用比上年增加19.8億元。此外，金融機構通過自身利潤沖掉了不良貸款，這就有利于增強對實體經濟服務發(fā)展的可持續(xù)性。如果考慮到這部分不良貸款的金額沖掉，這樣的話廣西實體經濟的金融效益會更大。三、灰色模型（一）對選定的子數列進行平滑處理對每一個選定的子數列：，可以把這個子數列記為(1)依據上面所選定的子數列再次進行累加，得出新的序列為：，命為（2），其中，。新的子序列數據反映了原始數據的波動性在減少，同時增加了規(guī)律性。（二）建立白化微分方程與構建累加矩陣對于序列,建立白化微分方程：（3），公式（3）為灰色GM（1,1）模型的微分方程，即表示為1個階梯1個變量的灰色GM模型。系數向量為：，構建累加矩陣B為：（4）（二）求解系數向量令,用最小二乘法，來求解系數向量，可得：（5）（三）建立GM模型，計算取得預測值把代入上面所述的白化微分方程，可得：（6）其中，k代表時間序列，一般可以采用年、季度、月。本文采用年。將灰色GM（1,1）模型所得的數據通過累減的方法，還原，原始序列的預測值為如下所示：（四）回代檢驗預測結果將在建模計算得出的廣西金融機構貸款余額預測值和原數據進行對比，計算出2019年和2020年各項貸款余額的精確度。根據建模計算得出的精確度來判斷所得的預測灰色模型是否具有效性。如果建模得出的精確度不高，就要在實證分析中找到原因，并重新找數據再次建模，直到預測結果達到滿意為止。四、廣西金融機構貸款的預測（一）建模計算灰色預測一般是由原始數據樣本可以建模和預測。原始數據的真實性是可以直接影響到實證預測結果的精準度。本文以廣西為例，原始數據來源于《廣西統(tǒng)計年鑒》2006~2020年中的“全社會金融機構人民幣信貸收支平衡表（期末余額表）”關于廣西金融機構貸款的相關數據，具體如表1所示：表1廣西金融機構人民幣各項貸款余額單位：億元年份各項貸款短期貸款中長期貸款20063595.251241.622259.8020074287.791411.332816.8220085066.681535.673391.6420097268.411857.135230.6920108867.521703.137018.37201110408.542439.727847.68201211941.443293.598467.70201313653.384099.189421.02201415585.464477.3710735.11201517656.764609.3612347.95201620175.774429.1014680.28201722781.814723.5717507.39201826143.384985.7020197.44201929988.525580.0323272.76202034738.996018.8827181.64數據來源：廣西統(tǒng)計年鑒廣西金融機構建立灰色預測均值GM（1,1）模型，用表1廣西金融機構人民幣各項貸款余額的原始數據，對廣西金融機構人民幣各項貸款余額的2010~2020年以及2006~2020年兩個子數列建立灰色GM（1，1）模型應用灰色系統(tǒng)建模軟件進行計算，得出2019~2030年的預測值。取2021~2030年貸款余額預測結果，詳見表2、表3，表2的建模開始時間以及最終時間為2010~2020年，預測的結果命為方案1；表3的建模開始時間以及最終時間為2006~2020年，預測的結果命為方案2。將廣西金融機構貸款余額的兩個方案預測值分別繪制命為預測曲線圖1、預測曲線圖2，如下所示:表2方案1廣西金融機構人民幣各項貸款余額預測值單位：億元；%年年份各項貸款短期貸款短期貸款占比中長期貸款中長期貸款占比202139130.556447.0816%31106.1779%202244699.576915.5715%36087.6881%202351061.177418.0915%41866.9582%202458328.147957.1314%48571.7483%202566629.348535.3413%56350.2785%202676111.969155.5712%65374.5086%202786944.149820.8711%75843.9287%202899317.9410534.5111%87989.9689%2029113452.7711300.0110%102081.1490%2030129599.2612121.139%118428.9591%圖1方案1的貸款預測曲線圖表3方案2廣西金融機構人民幣各項貸款余額預測值單位：億元；%年年份各項貸款短期貸款短期貸款占比中長期貸款中長期貸款占比202140789.077118.2217%31932.5178%202246900.857828.1717%37131.4779%202353928.438608.9416%43176.8780%202462009.009467.5815%50206.5381%202571300.3610411.8615%58380.7082%202681983.9211450.3114%67885.7183%202794268.3012592.3413%78938.2384%2028108393.3613848.2813%91790.2385%2029124634.9015229.4812%106734.6686%2030143310.0516748.4312%124112.2287%圖2方案2的貸款預測曲線圖(二）實證還原檢驗為了灰色預測模型能夠得出滿意與準確的結果，利用灰色預測模型的兩個方案的預測結果進行實證還原檢驗。分布用廣西2019年和2020年的原始數據與預測值做比較，并分別計算各項貸款、短期貸款、中長期貸款的精確度，如表4所示。表4廣西金融機構灰色預測模型結果實證還原驗證單位：億元；%各項貸款精確度短期貸款精確度中長期貸款精確度方案12019原數據29988.52100.00%5580.0399.59%23272.7699.31%預測數29987.565603.1823111.162020原數據34738.9998.61%6018.8899.86%27181.6498.64%預測數34255.366010.3426812.31方案22019原數據29988.5297.12%5580.0394.52%23272.7698.52%預測數30851.045885.6323616.472020原數據34738.9997.88%6018.8892.46%27181.6498.97%預測數35473.726472.6527461.49根據上面得出的預測結果上看，從方案1中得出2019年的各項貸款額精確度為100%，短期貸款額精確度為99.59%，中長期貸款額精確度為99.31%；2020年的各項貸款額精確度為98.61%，短期貸款額精確度為99.86%，中長期貸款額精確度為98.64%。從方案2中得出2019年各項貸款額精確度為97.12%，短期貸款額精確度為94.52%，中賬期貸款額為98.52%；2020年的各項貸款額精確度為97.88%，短期貸款額精確度為92.46%，中長期貸款額精確度為98.97%。這兩個方案總的精確度平均為97.96%。預測結果比較滿意。從分析廣西金融機構人民幣各項貸款余額的預測結果上所發(fā)現，各項貸款余額總體發(fā)展趨勢都處于增長狀態(tài)，隨著經濟發(fā)展，各項貸款將會成增長趨勢發(fā)展。從預測短期貸款結果上看，兩個方案都反映了短期貸款總余額雖然每年都在增長，但是短期貸款每年的占比都有所減少。短期貸款的期限是一年以內（其中包括一年），適用于短期資金周轉，短期貸款增長的原因是企業(yè)、個人、其他金融機構在經營過程中會經常面臨短期急需資金周轉。從金融機構貸款的總體看，短期貸款占比逐漸在減少，說明了借款人更多從長遠的角度發(fā)展，從而降低了短期貸款。從預測中長期貸款結果上看，兩個方案的預測結果都反映了中期貸款余額每年都在增長，占比也在逐漸增長。預測結果說明了借款人為了未來的發(fā)展謀求更大的利益化，借款人對中長期貸款的需求會越來越大，為金融機構的未來發(fā)展提供穩(wěn)定的資金保障，而且預測結果很符合金融機構貸款未來發(fā)展的趨勢。中長期貸款比短期貸款的預測精準度高，原因是因為短期貸款受到的其它影響因素。(三)結論1.金融機構支持企業(yè)的管理服務體系不健全金融機構的發(fā)展在服務管理當代經濟市場與缺少支持企業(yè)管理服務存在著管理服務不健全的原因，根本原因是由于缺少基礎架構與基本架構體系，導致金融機構沒有進入企業(yè)的發(fā)展和推進企業(yè)成長的機會。當今金融機構政策沒能與時俱進去改變去發(fā)展，也沒使用適應當代企業(yè)信息收集體系與企業(yè)信用評價等級體系，致使企業(yè)基本信息體系和企業(yè)管理服務出現不夠完善不夠系統(tǒng)問題的產生。如此金融機構將會與企業(yè)、金融服務和企業(yè)經營產生隔閡，導致金融機構失去一次與市場創(chuàng)新，金融機構管理服務與時俱變的機會。2.信用體系不健全按照目前金融機構貸款的發(fā)展趨勢，可以說我國現有的信用體系有了規(guī)模，但在小型單位服務方面存在很多不足的地方，讓企業(yè)失去了好的融資平臺。原因是受主要受到金融機構發(fā)展的速度、貸款范圍小、貸款風險和手續(xù)復雜等因素。此外，我國在信用征信系統(tǒng)方面沒有做出完整有規(guī)模的系統(tǒng)，沒有建立好相關的信用制度和政策，正是這些原因導致企業(yè)信息存在不公開、不夠透明以及信用記錄的缺失等現象，同時也是導致金融機構貸款在發(fā)放貸款時發(fā)放不成功的原因，這些都能影響金融機構的發(fā)展速度。3.政府政策宣傳落實不到位在相關信息調查和自身深入調查中發(fā)現當前廣西省的金融機構設置不夠合理，并且發(fā)展效率需要有效進行提高。首先從銀行金融機構上來探討，根據廣西省金融機構行業(yè)的發(fā)展現狀中得到了當前廣西省大型金融機構在整個金融業(yè)中為主導，不管是在金融資產總額、機構數量和從業(yè)人員數量上都占有絕對的優(yōu)勢，而金融機構等等這些中小型金融機構在這些方面上沒有什么優(yōu)勢，在金融資產總額、機構數量和從業(yè)人員數量上規(guī)模都不大，占比非常小。并且在廣西省的非中小企業(yè)機構中，證券和保險業(yè)就整體情況而言，發(fā)展現狀還處于一種較低的水平，相比較于其他知名企業(yè)，發(fā)展較為滯后，從而造成廣西省整個金融機構的市場政策宣傳落實不完善的局面。4.金融監(jiān)管體系不完善目前，廣西省地方金融監(jiān)督管理部門對金融機構實行的監(jiān)管政策是“放低準入的門檻，加強監(jiān)管的職責”。低門檻指的是放寬村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司、資金互助組的設立條件，廢除不必要的要求，使得金融機構可以在全省普及。但是由于三類新型金融機構均設立在偏遠地區(qū)，分布區(qū)域廣，存在著監(jiān)管方面欠缺的問題，使得“嚴監(jiān)管”沒有實現更高的標準。廣西省政府雖然已經對助力三類金融機構的發(fā)展，但究其現狀來說扶持力度還有欠缺，比如對小額貸款公司的稅收政策，小額貸款公司需要繳納5.56%的營業(yè)稅和25%的所得稅，這對于小額貸款公司來說一項大的負擔，是一項限制其財務可持續(xù)的重要因素。此外中央銀行實行的扶持措施有存款準備金、助農再貸款、不良資產處置票據等。然而這些都沒有普及到位，在金融行業(yè)的競爭中處于不利地位。五、對策及建議（一）健全金融機構服務體系為了促進企業(yè)能夠順利得到融資，應該加大對金融機構支持，改善對企業(yè)的金融服務。金融機構可以利用好當下先進信息科技技術對企業(yè)進行風險識別，減少風險，通過數據平臺各方面信息來衡量企業(yè)經營狀況，同時減輕了金融機構與企業(yè)之間信息不對稱的問題發(fā)生。金融機構與企業(yè)都是以市場方向發(fā)展，兩者目標都是利益的最大化。金融機構在風險識別方面，應主動向具有良好的資質企業(yè)提供資金幫助，對具有發(fā)展前景、發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)主動建立戰(zhàn)略合作伙伴，這樣可以實現共同發(fā)展、共同謀求更多的利潤。還應該對金融服務業(yè)務改革力度、創(chuàng)新力度加大，以企業(yè)的特點為起點，對企業(yè)提供適合的金融服務，為更多的企業(yè)提供全面的資金支持，實現企業(yè)的多元化發(fā)展。（二）進一步完善信用體系信用體系保障了金融貸款業(yè)務的可持續(xù)健康發(fā)展，完善信用體系建設不僅僅代表金融市場發(fā)展的一項任務，需要全社會各個地區(qū)一起共同打造完成，由各個相關部門一起聯手建立完善，獎懲機制，以金融信息大數據為起點，利用大數據等技術，來完善信息體系建設。（三）加大政府政策扶持度政府加大對中小企業(yè)的政策的支持，這增加了經濟發(fā)展的速度。因此，政府要改善中小企業(yè)發(fā)展環(huán)境，提出許多相關中小企業(yè)融資的優(yōu)惠政策，在能承受的范圍對中小企業(yè)融資成本和風險方面做出了設立專項基金、財政補貼和稅收優(yōu)惠等措施。這樣做有利于積累資金、減少企業(yè)稅收的負擔，這有利于中小企業(yè)的健康發(fā)展。政府還可以發(fā)揮著引導作用，為中小企業(yè)與小型金融機構組織帶頭牽線，中小企業(yè)的融資方式得到了解決的方法，打造了互利共贏。此外，政府要給民間資金合理引導，因為民間資金飽滿利用民間資金可以解決部分企業(yè)融資問題。（四）完善監(jiān)管體制為了能夠使金融機構和銀行發(fā)揮其優(yōu)勢的作用，有效解決中小企業(yè)融資難的問題，就要對信貸服務進行全面性的研究，利用中小企業(yè)的特點對金融服務方式和金融產品進行創(chuàng)新改革。在規(guī)避風險方面可以采用借鑒擔保公司，制定的貸款方式要具有針對性和側重性，同時還制定相對應的規(guī)避風險管理措施。為了激發(fā)中小企業(yè)對金融機構融資貸款的積極性，在可以考慮的范圍之內，降低門檻、對貸款放寬要求，調查以往的中小企業(yè)和當前的中小企業(yè)融資情況，推出具有創(chuàng)新性的金融產品。鼓勵民間資本的出入的，建立好相對應的金融機構，同時進行全面性管理民營資本，這一行為可以減低中小企業(yè)融資的審核標準。需要加強對政府銀行之間的溝通，形成穩(wěn)定且安全的合作伙伴，全面提升中小企業(yè)在融資方面的占比，提高中小企業(yè)能夠成功融資貸款的機率。參考文獻[1]吳鵬,邱賽兵.基于優(yōu)化多維灰色模型的宏觀經濟發(fā)展預測[J].統(tǒng)計與決策,2020,36(03):42-45.[2]周仁相,陳微云.基于灰色系統(tǒng)理論的工程價款調整因素分析[J].會計之友,2021(01):61-66.[3]周浩,陳竹書,馮曉娟.基于灰色系統(tǒng)理論的撓力河流域凈耕地面積預測[J].水土保持通報,2021,41(03):159-165.[4]司明舒,孔少楠,井淇,李士雪.基于灰色系統(tǒng)理論模型的衛(wèi)生資