本文關(guān)鍵詞：基于小樣本的農(nóng)戶小額貸款信用評價體系研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連理工大學(xué)》 2010年

基于小樣本的農(nóng)戶小額貸款信用評價體系研究

劉莎  

【摘要】： 農(nóng)戶小額貸款信用風(fēng)險評價是判別不同農(nóng)戶信用風(fēng)險的大小。對于農(nóng)戶小額貸款這種單筆金額小、筆數(shù)多、需求量大的貸款,傳統(tǒng)審查主觀性強,耗時費力且不利于風(fēng)險控制。建立合理的評價體系,可以有效地規(guī)范農(nóng)戶貸款的標(biāo)準(zhǔn),有利于增強銀行信用風(fēng)險管理能力,正確指導(dǎo)和支持金融機構(gòu)開展農(nóng)戶貸款業(yè)務(wù),為隨后的貸款定價、貸款組合管理及其貸后監(jiān)督管理提供決策依據(jù)。 本文通過相關(guān)性分析刪除了相關(guān)性大的指標(biāo),避免了指標(biāo)的信息重復(fù)；通過秩和檢驗和擴充后樣本基礎(chǔ)上的回歸系數(shù)顯著性檢驗,剔除了對區(qū)分違約與非違約狀態(tài)無效的指標(biāo)。通過邏輯回歸判別模型確定指標(biāo)權(quán)重,建立評價方程,最終建立了9個指標(biāo)的農(nóng)戶小額貸款信用風(fēng)險評價體系,用21%的指標(biāo)反映了82%的原始信息。 本文的主要工作： (1)通過相關(guān)性分析、秩和檢驗、擴充樣本基礎(chǔ)上的回歸系數(shù)顯著性檢驗等定量方法篩選指標(biāo),通過邏輯回歸判別模型確定指標(biāo)權(quán)重,建立評價方程,構(gòu)建了農(nóng)戶小額貸款信用評價體系。(2)通過建立的農(nóng)戶小額貸款信用評價體系,計算2044個小額貸款農(nóng)戶的信用得分。 本文的創(chuàng)新與特色： (1)根據(jù)指標(biāo)能否顯著區(qū)分違約客戶與非違約客戶的秩和檢驗篩選指標(biāo),剔除了對區(qū)分違約與非違約狀態(tài)無效的指標(biāo)。 (2)在通過有放回抽樣把2044客戶的小樣本擴充為其1000倍的大樣本情況下,通過對擴充后的大樣本建立了關(guān)于違約狀態(tài)y對被秩和檢驗刪除的其他待篩選指標(biāo)xi的1000個回歸方程,并對1000個回歸系數(shù)的均值進行Z檢驗,確定了還能區(qū)分違約與非違約狀態(tài)指標(biāo)。在不需要進行分布假設(shè)或增加新樣本信息的情況下擴充了樣本,解決了小樣本到大樣本的問題,避免了小樣本情況下對區(qū)分違約與非違約狀態(tài)有效的指標(biāo)被刪除。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F832.4
【目錄】：

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