在实际中，由于中小微企业规模相对较小，也缺少抵押资产，因此银行通常是依据信贷政策、企业的交易票据信息和上下游企业的影响力，向实力强、供求关系稳定的企业提供贷款，并可以对信誉高、信贷风险小的企业给予利率优惠。银行首先根据中小微企业的实力、信誉对其信贷风险做出评估，然后依据信贷风险等因素来确定是否放贷及贷款额度、利率和期限等信贷策略。
全国大学生数学建模竞赛2020年的C题聚焦于中小微企业的信贷决策问题，旨在通过对数据的深入分析，建立模型来评估信贷风险，并制定合理的信贷策略。这是一道涉及数据分析、风险评估和决策制定的实际问题。
解决这个问题的关键在于正确处理附件中的数据。数据预处理包括对异常值（如缺失值、负数）的处理，不同企业数据的标准化，以消除潜在的规模和单位差异。此外，还需要关注附件1中123家企业借贷风险的量化分析方法，这可能涉及到运用统计方法对企业的经营实力（如收益、成本、利润率等）和信用评级进行综合评价。
构建信贷风险模型时，要兼顾企业的经营实力和信誉两方面。通过分析企业的业务量、利润变化率等经营指标，结合信用评级，形成量化信贷风险的评估模型。同时，模型应能够区分不同企业的信贷风险等级，为银行提供贷款额度、利率和期限等信贷策略的决策依据。
接着，根据企业的信贷风险指标，可以建立信贷决策模型，优化银行的信贷组合，以最小化信贷风险和最大化信贷收益。例如，对低信贷风险的企业给予更高的贷款额度和较低的利率，反之则适当降低贷款额度和提高利率。此外，还需要考虑客户的流失率与贷款利率之间的关系，以维持银行的客户稳定性。
问题2关注附件2中302家企业的信誉评级和借贷风险。可以运用机器学习方法，如线性回归，从附件1的23家企业数据中找出信用评级与实力之间的关系，然后应用到无信贷记录的企业上。同时，结合经营实力和信誉，建立信贷风险量化模型，为银行提供信贷策略建议。
问题3则要求处理不确定性因素，如突发事件（如新冠疫情）对不同行业的影响。需要分析这些事件对信贷风险、借贷决策模型以及信贷策略的影响。不仅要考虑负面影响，也要注意正面影响，例如新冠疫情对医疗行业带来的机遇。在此基础上，调整信贷模型和策略，以适应变化的市场环境。
此题涉及了数据分析技术（如数据预处理、机器学习）、风险管理理论、信贷模型构建以及不确定性因素的应对策略。参赛者需具备扎实的数学基础、统计分析能力以及对经济金融的理解，才能有效地解决这一实际问题。
