本文選題：Logistic模型 + 互聯(lián)網(wǎng)金融　； 參考：《財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐》2017年01期

【摘要】：構(gòu)建二分類Logistic信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,運(yùn)用光大銀行某分行樣本數(shù)據(jù),評(píng)估商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果顯示:客戶性別、學(xué)歷、年齡、收入、職業(yè)、屬地等因素對(duì)個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響顯著。其中,年齡、收入、學(xué)歷等與客戶信用等級(jí)呈正向關(guān)系,女性信用風(fēng)險(xiǎn)顯著低于男性,持有信用卡、存貸比越低的客戶其信用等級(jí)越高;一、二線城市客戶的履約率普遍高于縣地級(jí)市客戶的履約率。鑒此,商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效規(guī)避和分散。
[Abstract]:The second classification Logistic credit risk assessment model is constructed, and the credit risk of individual small loans in Internet finance of commercial banks is evaluated by using the sample data of a branch of Everbright Bank. The results show that the factors of customer gender, education, age, income, occupation, dependency and so on have a significant impact on the credit risk of individual micro-loan. Among them, age, income, educational background and so on are positively related to the credit rating of customers. The credit risk of women is significantly lower than that of men, and the customers who hold credit cards, the lower the ratio of deposit to loan, the higher their credit rating. Second-line city customer performance rate is generally higher than county-level city customer performance rate. In view of this, commercial banks should effectively circumvent and disperse the credit risk of individual small loans in Internet finance.
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(71431006)
【分類號(hào)】：F832.4

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本文編號(hào)：1804862