小额贷款公司个人贷款信用风险评估研究 ——Logistic和Probit组合模型运用

论文摘要

随着我国经济的快速发展,农村地区的发展日益受到重视。但是由于我国长期以来的二元市场,优先发展城市的政策影响,使得作为经济发展的重要支撑的金融行业在农村地区日益萎缩。原有的农村金融体系越来越难以满足农村地区的金融需求,使得农村地区的民间借贷日益普遍,但由于其缺乏监管,使得民间借贷问题重重,难以有效的弥补我国金融体系的缺陷。与此同时,随着改革开放先富起来的一部分人和组织则手里拥有大量的资金,却无处投资,小额贷款公司这-独特的模式正好为资金富余者和资金缺乏者之间架起了一座桥梁,使得资金能够通过合法的途径流通,从而缓解农村地区的金融缺乏状况。但是小额贷款公司的诞生环境决定了它面临的风险要高于一般的金融机构,因为相对优质的客户基本已经被现有金融机构所垄断,所以小额贷款公司的客户多数是难以从现有金融机构获得贷款的个人和组织。所以小额贷款公司有必要建立一套符合自身情况的信用评价体系,来降低可能面临的信用风险。本文通过借鉴前人对于信用风险评价和控制的研究,认为以KMV等为代表的现代信用风险评价模型相对复杂,不适合小额贷款公司的实际情况。相对的以Logistic模型和Probit模型为代表的信用打分模型其构建相对简单,同时能够处理定量和定性数据,同时根据前人研究成果,其中Logistic模型在个人信用和小企业信用评价方面的准确率在54%到90%之间,故本文认为通过运用该模型基本上可以有效识别客户的违约概率。故本文选取Logistic模型作为评价信用的模型,同时为了提高评价结果的稳定性,另外选取了与Logistic模型相类似的Probit模型与其共同构成两者的组合模型,以提高评价结果的稳定性,本文通过结合具体的小额贷款公司案例得出了一组初步的模型,经验证这组模型的识别准确率在70%左右,可以为小额贷款公司进行决策判断提供相对可靠的依据。同时本文认为有必要提高信贷控制人员的职业操守和个人判断能力,从而能够在模型分析结果的基础上,进行有效的判断。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题背景和意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 选题意义
• 1.2 相关概念界定
• 1.2.1 小额贷款
• 1.2.2 信用风险
• 1.3 研究的主要内容和创新点
• 1.3.1 研究的主要内容
• 1.3.2 研究的创新点
• 2 文献综述
• 2.1 信用评分模型
• 2.2 信用评分模型的比较
• 2.3 组合模型
• 2.4 文献评论
• 3. 模型选择
• 3.1 小额贷款公司的特点
• 3.2 信用评分模型的比较分析
• 3.2.1 古典信用分析方法
• 3.2.2 现代信用风险评估模型
• 3.2.3 信用评分方法
• 3.3 模型的选择
• 3.4 线性组合预测模型的构成
• 4. 模型构建
• 4.1 样本来源和指标选择
• 4.2 指标的预处理
• 4.3 描述性统计
• 4.4 模型的建立
• 4.4.1 Logistic回归模型
• 4.4.2 基于因子分析的指标优化模型的构建
• 4.4.4 基于因子分析的Logistic回归模型
• 4.4.5 基于因子分析的Probit回归模型
• 4.5 组合预测模型的建立及运用
• 4.5.1 组合预测模型的建立
• 4.5.2 组合预测模型在建模样本中的运用
• 5. 结论和建议
• 5.1 研究结论
• 5.2 建议
• 5.3 研究展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表论文
• 致谢