我国中小微企业在吸收剩余劳动力、提高地方财政收入、推动社会发展等方面，在推动国民经济发展中发挥了重要作用[1]。2020年年初，受全球疫情冲击，世界经济严重衰退，产业链、供应链循环受阻，住宿餐饮、交通运输、文化旅游、休闲娱乐和批发零售等行业市场均有所萎缩[2-3]。其中，中小微企业相比于其他类型企业面临更为严峻的考验，超15.7%的中小微企业由于负债过高而倒闭，无力偿还贷款，给我国信贷行业带来了较大冲击[4]。

因此，依据不同行业、不同类型、不同经济成分企业所受疫情等突发因素影响程度的大小，对以往研究中的风险评估模型进行优化调整，就显得尤为重要[5-6]。此外，本文基于其他类型突发因素的强度、频率和发生概率对不同行业、不同类型企业的多维度影响模型进行了推测假想。

1 模型建构及求解

为提升企业信贷风险评估模型Y的准确性和普适性，我们引入了一个突发因素对信贷风险的总影响T（T∈R），表征突发因素的发生概率、类型、强度、频率对不同行业领域和不同成分类型的企业影响程度，即存在突发因素对企业信贷风险评估产生的整体影响。

1.1 构建新冠疫情总影响T'的指标评价体系

我们以2020年最为严重的新冠肺炎疫情为例，利用AHP法分析其对不同行业、不同类型企业影响程度的相对大小，构建T'指标评价体系，如表1所示。

表1 新冠肺炎疫情对信贷风险值产生的总影响评价指标体系

1.2 判断矩阵M构建

以准则层指标的比较为例，Q1至Q2位于准则层，且同属于目标层指标T。……