小微企业是民生银行三大核心客户群体之一，民生银行已经成为全球最大的小微企业金融服务提供商。在“高信用风险、高人工成本”的小微企业贷款业务中，如何降低不良贷款率是小微金融能否持续发展的关键之一。降低不良贷款率的核心在于如何从众多小微企业中甄选出优质客户。本文以客观数据为依据，基于定量分析方法，得到结论，对小微金融的发展提供借鉴和帮助。根据民生银行TJ分行商贷通申请材料，整理出24个指标。以授信额度为因变量，其它变量为自变量。采用最小角回归、广义线性模型弹性网和分组Lasso三种方法计算。结果发现Lasso变量选择功能最强，弹性网次之，而分组Lasso较弱。综合几种方法结果，企业从事行业对于银行贷款授信额度影响最大，一般建筑、交通运输设备容易获得贷款，而从事金属、日用品的企业较难获得更多贷款。处于事业巅峰期的中年企业家，不管是离异还是没有离异都较易获得更多的银行授信额度，而处于创业期的青年未婚者不太容易从银行获得贷款。根据Lasso回归分析结果表明，企业从事行业对于小微贷款的影响力最大，这点与民生银行推行的“打造专业化支行”战略不谋而合。比较成功的例子是民生银行QZ分行和FZ分行。在分析传统版小微业务存在的缺陷后，提出提升版小微金融基本特征。从优化业务结构措施、担保细则、小微业务风险对策、内部制度建设、售后管理方法五个方面提出改进小微金融的具体措施和条件。Copula实际是一个多元分布函数，主要用于独立同分布多元时间序列建模。本文首次将Coupla方法用于综合评价。根据Lasso回归结果分析，最终选择婚姻状况、已有额度、资产合计、从事行业II四个指标作为申请人贷款能力综合评价指标体系。对于每个指标单独拟合一元分布，把累积分布函数看成标准化函数，标准化数值服从[0,1]区间的均匀分布。采用基于经验Copula的拟合优度检验从5种常见的Copula，正态Copula、t Copula、Gumbel Copula、Frank Copula和ClaytonCopula中选择最优的t Copula，极大似然估计其参数。最后将Copula分布函数值当成综合评价值，给出申请人贷款能力排名。排名结果符合实际授信额度。根据民生银行汇总数据，为了比较各分行存贷效率，选择了存款和贷款指标。以累加DEA模型、自助DEA模型、对偶DEA模型、超效率DEA模型计算各分行效率，各种模型计算结果几乎一致。效率最低的是CC分行，其次是WH分行。TY、JN、TJ、KM、ZZ和NC效率在0.8到0.9之间。ST分行效率接近1，是所有没有达到技术有效分行中效率最高的。最后以SFA计算效率，给出各分行最终排名。