c中小企业的信贷决策实践中，由于中小企业规模相对较小，缺乏抵押资产，银行通常基于信贷政策、企业的交易票据信息和上下游企业的影响，向实力较强、供求关系稳定的企业提供贷款，并可对信用高、信用风险低的企业给予利率优惠。 银行首先根据中小企业的实力和信用来评估中小企业的信用风险，然后总是根据信用风险等因素来确定是否可以放贷，以及贷款额度、利率、期限等信贷策略。 某银行对某企业确定放贷的贷款金额为1.01亿元；年利率为4%至15%；贷款期限为1年。 附件1~3分别给出了123家有信用记录企业、302家无信用记录企业的相关数据以及2019年贷款利率与用户流失率关系的统计数据。 我行要求您的团队根据附件中的实际数据和信息，通过建立数学模型来研究中小微型企业的信贷策略，主要处理以下问题:(1)定量分析附件1中123家企业的信贷风险，给出在年度信贷总量固定的情况下，我行对这些企业的信贷策略。 分析:根据123家有信用记录企业的相关数据，结合2019年银行贷款年利率与用户流失率关系的统计数据，对这123家企业进行分类。可以参考的算法有决策树、随机森林、极端随机森林等树型算法。稍后我会给出具体的代码，所以请关注我。 (2)在问题1的基础上，对附件2中302家企业的信用风险进行了定量分析，给出了该行在年度授信总额为1亿元时对这些企业的授信策略。 分析:对于没有信用记录的企业，我们只能评估银行贷款年利率和客户流失率的关系，综合各种可能找到最佳的贷款年利率。合适的算法是聚类算法kmeans，对不同贷款年利率产生的客户流失率进行聚类，寻找最佳聚类。 (3)企业的生产经营和经济效益可能受到少数不可预见因素的影响，不可预见因素对不同行业、不同类型的企业往往有不同的影响。 考虑到附件2中各企业的信贷风险以及可能出现的意外因素(如新冠肺炎疫情)对各企业的影响，本文给出了年度信贷总额为1亿元时银行的信贷调整策略。 分析:对于没有信用记录的企业，只能从银行贷款年利率和用户流失率的关系来评估。当信用风险和可能的意外因素发生时，银行对企业贷款的利率应该下调，以面对不良率的上升。 这个话题要结合各个意外因素对不同行业企业的影响。以新冠肺炎疫情为例，主要影响旅游、餐饮、影视等行业。对于这些行业的企业，房贷水平应该收紧。 量化思维可以综合参考国民经济大数据。 具体代码和具体思路我后面会给出，请大家关注我。 如需付费定制此问题，请加我qq837216129附件1 123家有信用记录企业相关数据附件2 302家无信用记录企业相关数据附件3 2019年银行贷款年利率与用户流失率关系统计数据。附件中的数据显示:(1)进项发票:企业采购商品(产品)时，销售方开具的发票。 (2)销项发票:企业销售产品时为购货方开具的发票。 (3)有效发票:为正常交易活动开具的发票。 (4)作废发票:为交易开具发票后，因故取消交易，使发票作废。 (5)负发票:企业开具交易发票后，已入账税款，然后买家因故退货，获得退款。这时候就需要开负发票了。 (6)信用等级:如果银行根据企业的实际情况进行人工评估，银行不会对信用等级为d的企业进行贷款。 (7)用户流失率:银行因贷款利率等因素导致潜在用户流失的速率。