基于Logistic回归模型的农户信用等级研究

论文摘要

随着我国市场经济的快速发展,当前农村的产业结构发生了巨大改变,越来越多的农户申请贷款快步发展以规模经营为主的种植业、养殖业以及国茶林,为农户带来了可观的收入。但由于目前农村金融体系的不完善以及农户信用风险的独特性,致使在农户信用评定过程中出现信用评价标准尚不规范、农户信用等级评定失真的问题。加上农户的“协变风险”以及较低的技能操作水平,经常导致部分规模经营专业户拖欠情况十分严重,不仅使得信贷机构无法正常营运,甚至使得大多数的农户信贷发放机构资产严重缩水,这些都严重影响了信贷机构对农户申贷资金的发放,进一步加重了农户资金需求的紧缺程度。因此如何在申贷农户中区分信用等级较高的农户(好客户)和信用等级较低的农户(坏客户),将信贷拖欠从萌芽状态予以消除,实现信贷机构持续健康的发展,这成为各利益相关者的迫切要求。因此,构建一个有效适用的农户信用等级评判标准,无论对信贷机构还是农户以及其他利益相关者而言都具有重要的现实意义。本文的研究目的就是通过对申贷农户的各项指标的分析,找到能够显著区分信用等级较高的农户(好客户)和信用等级较低的农户(坏客户)的指标,通过构建模型计算农户为好客户的概率,进而得到信用得分,最终得到农户信用等级评判标准,为有关各方提供决策依据和参考意见。本文在借鉴前人研究成果的基础上,采用理论分析和实证分析相结合的方式,在分析农户信用风险独特性的基础上得出了农户信用评级的重要性,然后对当前农户信用等级评定过程中存在的问题进行了分析,阐述了农户信用等级在客观上进行量化的必要性。接下来以我国发展种植业、果茶林专业户而申请贷款的农户为研究对象,总共选取了525户农户家庭作为样本,其中选取了160户严重违约的农户和250户从未违约的农户作为训练样本;剩余的115户农户家庭作为检验样本。借助SPSS统计分析软件,利用因子分析法对农户的资产经营指标、负债指标、道德威望指标等进行分析提取了5个主要指标,在此基础上利用logistic回归模型对申贷农户信用指标进行回归分析,筛选出对模型有显著贡献的4个指标作为建模的初始变量,利用410户训练样本和115户检验样本对所建模型的有效性进行了检验,结果显示:该模型的总体准确率为85.4%,其中将好客户判断为好客户的准确率为80%,将坏客户判断为坏客户的准确率为93.8%;预测准确率为84.35%,其中将好客户判断为好客户的准确率为85.26%,将坏客户判断为坏客户的准确率为80%。可见,此模型取得了较好的预测效果,具有一定的应用价值。之后利用模型方程表达式计算出农户的信用得分,在此基础上利用聚类分析方法对信用得分进行分类,最终得到了农户信用等级的评判标准。本文的分析为信贷人员审核发放信贷时提供了相应的定量分析与信贷决策支持,同时得出了以下结论:人均年收入、人均年支出、人均农林特产种植面积以及道德威望四个指标很好地反映了农户的信用级别状况,信贷机构对于不同信用级别的农户所采取的放贷力度有所区别;信贷机构应该接纳更多不富裕但道德威望水平较高的贷款者,拒绝那些不贫困但道德威望水平较低的贷款者;农户的人均年支出在一定程度上反映了农户的违约状况;农户的种植规模应和其劳动力技术素质相一致。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外研究综述
• 1.2.1 国内相关研究综述
• 1.2.2 国外相关研究综述
• 1.3 研究思路、方法与框架
• 1.3.1 研究思路与方法
• 1.3.2 本文的基本框架
• 1.4 本文的独立见解
• 第2章 基础理论与方法
• 2.1 信贷机构和农户之间信息不对称的理论基础
• 2.1.1 不完全竞争市场论
• 2.1.2 信息不对称理论
• 2.2 农信社评级方式缺乏客观性的理论基础—寻租理论
• 2.3 信用等级评估方法的选择
• 2.3.1 信用等级评估方法
• 2.3.2 Logistic回归在信用等级评估中的运用
• 第3章 农户信用风险与信用等级
• 3.1 信用风险概述
• 3.1.1 信用风险的种类
• 3.1.2 信用风险的特点
• 3.2 农户信用风险的独特性
• 3.2.1 农业保险的萎缩与农户整体的“协变风险”
• 3.2.2 农户信用的“圈层结构”
• 3.2.3 农户信用制度的缺失
• 3.2.4 农户劳动力技术素质的低下
• 3.3 农户信用等级评定中存在的问题
• 3.3.1 农户信用信息不准确
• 3.3.2 信用评价指标选取不统一
• 3.3.3 农户信用评级方法的随意性与主观性
• 3.3.4 信用等级复审的缺位
• 第4章 农户信用等级评判标准的构建
• 4.1 模型的主要内容与构架
• 4.2 样本选择与数据来源
• 4.3 信用状况的变量设计与描述性统计分析
• 4.3.1 信用状况衡量指标的选择与说明
• 4.3.2 农户信用衡量指标的描述性统计分析
• 4.4 因子分析提取主要自变量
• 4.5 Logistic回归模型的应用
• 4.5.1 Logistic回归的建模原理
• 4.5.2 模型应用
• 4.5.3 模型检验
• 4.5.4 模型结果与分析
• 4.6 聚类分析与农户信用等级评判标准
• 第5章 结论
• 5.1 主要结论
• 5.2 存在的不足与展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 攻读硕士学位期间科研成果