人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、發(fā)展改革委、財(cái)政部于2018年聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步深化小微企業(yè)金融服務(wù)的意見(jiàn)》,從貨幣政策、監(jiān)管考核、內(nèi)部管理、財(cái)稅激勵(lì)、優(yōu)化環(huán)境等方面提出23條短期精準(zhǔn)發(fā)力、長(zhǎng)期標(biāo)本兼治的具體措施,督促和引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)小微企業(yè)的金融支持力度,緩解小微企業(yè)融資難融資貴的問(wèn)題。廣州農(nóng)商銀行作為一家廣州市的本土金融機(jī)構(gòu),深刻領(lǐng)會(huì)中央及市政府的安排部署,大力扶持,全面布局,力促微小金融向縱深推進(jìn),創(chuàng)新性的推出了“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)。然而,在拓展業(yè)務(wù)的同時(shí),由于廣州地區(qū)復(fù)雜的小微企業(yè)結(jié)構(gòu),導(dǎo)致“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)的違約率較高,而且“太陽(yáng)微貸”的審批環(huán)節(jié)為人工審批,缺少對(duì)客戶違約風(fēng)險(xiǎn)的定量分析,完全依賴審批人員的經(jīng)驗(yàn),缺乏科學(xué)性�！疤�(yáng)微貸”業(yè)務(wù)發(fā)生違約,使得銀行的信貸資金發(fā)生損失。本文以廣州農(nóng)商銀行“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)管理為研究主題,構(gòu)建“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系。論文依據(jù)信息不對(duì)稱理論以及全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論,并使用Logistic回歸模型,在分析了“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)管理現(xiàn)狀及問(wèn)題后,基于“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)的客戶數(shù)據(jù),利用Logistic回歸模型分析出了13個(gè)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)有... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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論文研究的技術(shù)路線

MBA學(xué)位論文作者：鄺謙廣州農(nóng)商銀行“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系研究16行發(fā)放的小微企業(yè)貸款出現(xiàn)違約。從2015年開(kāi)始，“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)逾期率及不良率也逐年攀升。3.1.2業(yè)務(wù)流程“太陽(yáng)微貸”的業(yè)務(wù)流程為：渠道獲取或自主營(yíng)銷意向客戶→電話詢問(wèn)基本情況→邀約至銀行填寫(xiě)貸款申請(qǐng)表→上門(mén)盡調(diào)、信息采集→撰寫(xiě)報(bào)告→貸前查詢→貸款申請(qǐng)→貸款審批→合同簽訂→貸款發(fā)放→貸后檢查→收貸收息。業(yè)務(wù)流程見(jiàn)3-1，歸納后為分為三個(gè)階段，貸前調(diào)查階段、貸中審批階段、貸后管理階段。圖3-1“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)流程圖1、貸前調(diào)查階段貸前調(diào)查階段主要包括三大部分，分別是：獲客并了解客戶基本情況，邀約至銀行填寫(xiě)貸款申請(qǐng)，上門(mén)收集材料并撰寫(xiě)報(bào)告。“太陽(yáng)微貸”貸前調(diào)查步驟：第一步：客戶經(jīng)理獲取意向客戶并了解客戶基本情況。獲取客戶主要方式有以下三種：1、通過(guò)外部渠道獲客。如：貸款中介、擔(dān)保公司、小貸公司、行業(yè)協(xié)會(huì)及老客戶介紹等。2、通過(guò)行內(nèi)渠道獲客，不同業(yè)務(wù)條線同事介紹。3、自主獲客，通過(guò)電話營(yíng)銷、陌生拜訪或者派發(fā)傳單獲取客戶。獲取到意向客戶后，可以通過(guò)電話詢問(wèn)或者當(dāng)面了解基本情況，包括客戶家庭狀況、企業(yè)及個(gè)人負(fù)債情況、企業(yè)及個(gè)人征信情況、此次貸款需求金額及期限等。第二步：將客戶邀約至銀行，并協(xié)助填寫(xiě)貸款申請(qǐng)表及征信查詢申請(qǐng)書(shū)，打印客戶的人民銀行征信報(bào)告，并將申請(qǐng)書(shū)和征信報(bào)告整理歸檔。申請(qǐng)表中信息包括完整的家庭信息、企業(yè)經(jīng)營(yíng)信息、負(fù)債信息及資產(chǎn)信息。

MBA學(xué)位論文作者：鄺謙廣州農(nóng)商銀行“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系研究30圖4-1ROC曲線從圖4-5看，ROC曲線離對(duì)角線的距離較遠(yuǎn)，AUC=0.75，數(shù)值較大，說(shuō)明模型通過(guò)驗(yàn)證集檢驗(yàn)后，分類效果較好。我們進(jìn)一步通過(guò)混淆矩陣（confusionmatrix）來(lái)分析模型分類的結(jié)果。混淆矩陣中的評(píng)價(jià)指標(biāo)有驗(yàn)證集的混淆矩陣如表4-6所示。驗(yàn)證集共245個(gè)客戶數(shù)據(jù)，其中正常履約客戶240個(gè)，違約客戶5個(gè)。通過(guò)模型分類后，得到以下結(jié)果。TP=211，TN=4，F(xiàn)P=1，F(xiàn)N=29，TPR=87.92%，F(xiàn)PR=80%，Accuracy=87.76%。表4-5混淆矩陣預(yù)測(cè)分類合計(jì)正常履約客戶違約客戶實(shí)際分類正常履約客戶21129240TPR=87.92%違約客戶145FPR=80.00%合計(jì)21233245Accuracy=87.76%4.3.3結(jié)果總結(jié)模型經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，分類效果較好，證明邏輯回歸模型有效。因此將表4-3中的回歸系數(shù)及常數(shù)項(xiàng)代入公式1-3，得到“太陽(yáng)微貸”業(yè)務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)邏輯回歸方程：()1267101112_612_81322252628302.200.340.140.130.370.620.540.2180.320.680.130.40.460.2801.6LogitpXXXXXXXXXXXXXX=++++++++（4-1）


本文編號(hào)：2964029