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    基于Logistic回歸模型的個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及應(yīng)用

    2017-02-16 18:39羅方科陳曉紅
    關(guān)鍵詞:小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)互聯(lián)網(wǎng)金融

    羅方科+++陳曉紅

    摘要:根據(jù)光大銀行某分行的實(shí)際樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建二分類Logistics信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證研究。實(shí)證表明:年齡、性別、收入、職業(yè)、學(xué)歷、是否持有信用卡、存貸比以及客戶所屬地對(duì)個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響非常顯著;其中年齡越大、收入越穩(wěn)定、學(xué)歷越高、持有信用卡、存貸比越低的客戶其信用等級(jí)越高;女性信用風(fēng)險(xiǎn)顯著低于男性;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,商業(yè)銀行應(yīng)有針對(duì)性地對(duì)其進(jìn)行有效規(guī)避和分散。

    關(guān)鍵詞:Logistic模型;互聯(lián)網(wǎng)金融;小額貸款;信用風(fēng)險(xiǎn);

    一、引言

    20世紀(jì)末以來(lái),隨著以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的信息技術(shù)快速發(fā)展,金融與互聯(lián)網(wǎng)從逐漸融合到全面滲透,“互聯(lián)網(wǎng)金融”概念應(yīng)運(yùn)而生。互聯(lián)網(wǎng)金融憑借成本低廉、高效便捷、受眾廣泛的特征使其在滿足客戶個(gè)性化需求、服務(wù)長(zhǎng)尾客群方面具有先天性優(yōu)勢(shì),因此傳統(tǒng)商業(yè)銀行可以通過(guò)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融模式,加快個(gè)人信貸領(lǐng)域產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新,達(dá)到業(yè)務(wù)處理的便捷性,提升客戶體驗(yàn),增加客戶黏性,拓展普惠金融服務(wù)范圍。傳統(tǒng)的小額貸款主要面向中低收入個(gè)人客戶、中小企業(yè)主等群體,涉及面廣、個(gè)性化需求強(qiáng)烈,由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)范化管理,風(fēng)險(xiǎn)管理難度較大,這也是商業(yè)銀行小額貸款業(yè)務(wù)發(fā)展緩慢的一個(gè)主要原因,但隨著“互聯(lián)網(wǎng)+金融”模式的興起,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、社交網(wǎng)絡(luò)、搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷突破與運(yùn)用,商業(yè)銀行大力發(fā)展個(gè)人小額貸款業(yè)務(wù)已成為可能,但同時(shí)也應(yīng)看到隨之而來(lái)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)、準(zhǔn)入風(fēng)險(xiǎn)等,商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理所考量的因素不斷細(xì)化。所以,傳統(tǒng)商業(yè)銀行如何運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢(shì)來(lái)創(chuàng)新發(fā)展個(gè)人小額信貸業(yè)務(wù)、搶占個(gè)人信貸業(yè)務(wù)市場(chǎng)、高效的解決信息不對(duì)稱的問(wèn)題,有效的管理風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)成為傳統(tǒng)商業(yè)銀行未來(lái)不得不考慮的問(wèn)題。

    信貸的核心是風(fēng)險(xiǎn)管理,而對(duì)于個(gè)人小額貸款業(yè)務(wù)而言,風(fēng)險(xiǎn)管理的核心是客戶信用管理,包括客戶準(zhǔn)入管理、存量客戶管理及逾期客戶管理。所以如何識(shí)別不同時(shí)期的客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行有效控制將成為商業(yè)銀行發(fā)展小額貸款業(yè)務(wù)的重中之重。本文將利用光大銀行長(zhǎng)沙分行收集的實(shí)際樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以二分類Logistic回歸為計(jì)量工具,通過(guò)對(duì)商業(yè)銀行的個(gè)人信用貸款數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,來(lái)識(shí)別影響個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的主要因素,旨在對(duì)商業(yè)銀行在開(kāi)展個(gè)人小額信貸業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)管理提供一種思路或方法。

    二、 文獻(xiàn)綜述

    在對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的研究中,定量分析方法越來(lái)越受到學(xué)者和實(shí)踐操作者們的青睞。定量分析法不僅可以優(yōu)化貸款決策,將被動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理模式轉(zhuǎn)為積極主動(dòng)的防范和控制風(fēng)險(xiǎn),還能盡可能的減少拖欠的賬款,降低收回賬款的成本;同時(shí)還可以提高貸款決策效率,節(jié)約人力成本,實(shí)現(xiàn)貸款決策過(guò)程的客觀性、信息化和科學(xué)化。從目前的研究來(lái)看,貸款風(fēng)險(xiǎn)研究的定量模型主要有判別分析法(Altman E,1968[1])、主成分分析法(Weat Robert Craig, 1985[2])、Z-score和ZETA模型(Altman,1968,2000),Logistic回歸,貝葉斯決策模型(Daniel E,1992[3]),上世紀(jì)末以來(lái),人工智能技術(shù)的快速發(fā)展使得銀行運(yùn)用該技術(shù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和貸款決策已成為可能。上述定量分析方法雖然均能在不同程度上對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究,但各有側(cè)重和短板,比如Z-score和ZETA模型只適用于對(duì)上市公司進(jìn)行研究,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型則主要是偏重于操作風(fēng)險(xiǎn)。

    大量研究證明Logistic是被廣泛運(yùn)用于個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的較為成熟的模型。Altman 、 Sabato(2007)[4]等人通過(guò)長(zhǎng)期研究發(fā)現(xiàn),使用logistic 模型衡量中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)可以取得最佳效果,且該模型限制件較少,操作便利,且具有較高的預(yù)測(cè)性。該模型的主要優(yōu)勢(shì)是:一是因變量取值可以是違約概率與履約概率發(fā)生比的任何自然對(duì)數(shù),對(duì)自變量沒(méi)有任何限制;二是對(duì)數(shù)據(jù)是否滿足協(xié)方差相同和正態(tài)分布的假設(shè)沒(méi)有作限制性要求,適用范圍廣;三是因變量是一個(gè)二分類變量,只能取0或1的數(shù)值,可以直觀的說(shuō)明某個(gè)事件是否發(fā)生以及發(fā)生的概率是多少。我國(guó)學(xué)者在研究貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候也多采用Logistic回歸模型。姜秀華等(2002)[5]在采用13個(gè)變量進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。于立勇(2004)[6][7]首先運(yùn)用正向逐步選擇法選擇信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)變量,然后在Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建違約概率測(cè)算模型。梁琪(2005)[8]將主成分分析法結(jié)合到Logistic模型中進(jìn)行分析研究,構(gòu)建了上市公司經(jīng)營(yíng)失敗預(yù)警模型,并提出引入主成分分析法的logistic模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度對(duì)和風(fēng)險(xiǎn)度量穩(wěn)定性方面都優(yōu)于簡(jiǎn)單的logistic模型。油永華(2006)[9]運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)100家上市企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定性的評(píng)價(jià)。石曉軍(2006)[10]運(yùn)用貝葉斯法對(duì)邊界Logistic違約率模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了分析。葛君(2010)[11]運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。羅曉光(2011)[12]將 Logistic 回歸法引入商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,從資本充足性風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、盈利能力風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展能力風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)方面建立了適合商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。史小康(2015)[13]將非對(duì)稱連接函數(shù)的思想引入到信用評(píng)級(jí)中,將有偏Logistic分布的分布函數(shù)作為連接函數(shù)的反函數(shù),利用實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)偏度參數(shù)和回歸系數(shù)對(duì)個(gè)人信用進(jìn)行了研究。

    然而隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起,大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),商業(yè)銀行所能獲取的數(shù)據(jù)也越來(lái)越方便、快捷,數(shù)據(jù)也會(huì)越來(lái)越復(fù)雜多樣,變量之間的關(guān)系也會(huì)變得紛繁復(fù)雜。以往研究專門針對(duì)個(gè)人小額貸款的研究較少,在建模方面,對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行建模尤為更少。本文在現(xiàn)有Logistic回歸模型側(cè)重財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,以非財(cái)務(wù)指標(biāo)為重點(diǎn)來(lái)識(shí)別和評(píng)估商業(yè)銀行個(gè)人小額貸款的信用風(fēng)險(xiǎn),旨在為傳統(tǒng)商業(yè)銀行進(jìn)軍互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域提供一種新思路或者新方法,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行量化。

    三、Logistic模型簡(jiǎn)介及變量選取

    3.1 模型簡(jiǎn)介

    所以由(4)式可知, 的經(jīng)濟(jì)意義表示在控制其他變量水平的情形下, 變化 ,則對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比率變化 或優(yōu)勢(shì)比率變化 ,特別的,當(dāng) 為等級(jí)變量或啞變量時(shí), 每增加一個(gè)等級(jí)或變化一種類型,對(duì)應(yīng)的兩個(gè)樣本之間的對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比率變化 或優(yōu)勢(shì)比(OR)率增加 ,由此也可知當(dāng) 大于0時(shí)(此時(shí)OR>1),每增加一個(gè)等級(jí)導(dǎo)致個(gè)人的違約概率就降低,反正增加。

    3.2變量選取

    Schreiner(1999)對(duì)發(fā)展中國(guó)家的小額貸款進(jìn)行研究表明,可以根據(jù)潛在借款人與歷史不良借款人的特性對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,其中性別、職業(yè)、違約記錄、借款人與信貸員從業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及借貸機(jī)構(gòu)性質(zhì)等對(duì)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響。此外諸如季節(jié)因素、政策變化和市場(chǎng)變化等外部環(huán)境變量也會(huì)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定的影響。Olomola(2000)通過(guò)研究指出,借款人與貸款人特征以及貸款特征對(duì)判斷貸款是否違約有著決定性的影響。借款人特征有:教育背景、借貸情況、存款情況、貸款類型及其貸款經(jīng)歷,而貸款特征包含貸款規(guī)模、期限、用途,貸款人特征有信貸員拜訪次數(shù),申請(qǐng)與批準(zhǔn)之間的時(shí)間長(zhǎng)度。Schreiner(2004)的研究對(duì)發(fā)展中國(guó)家的小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建非常詳細(xì)的評(píng)估指標(biāo)體系,具體如下圖所示。

    在國(guó)內(nèi),有部分學(xué)者從對(duì)小額貸款的信用評(píng)估指標(biāo)體系進(jìn)行了研究和構(gòu)建,但這些研究基本都是從理論展開(kāi)論述的。孟建華(2002)對(duì)國(guó)內(nèi)和國(guó)外的小額貸款差異進(jìn)行了比較細(xì)致的研究,研究指出,貸款擔(dān)保和法律約束是影響我國(guó)小額貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的最大影響因素。任娜(2011)在對(duì)小額貸款公司的貸款客戶類別進(jìn)行區(qū)分的條件下,在Z 值模型中引入非財(cái)務(wù)因素的,設(shè)置二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。但是該研究最終未能結(jié)合實(shí)際樣本數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析,對(duì)多涉及指標(biāo)的合理性與科學(xué)性沒(méi)能進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。此外,國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的相關(guān)研究大部分都是以農(nóng)村信用社的小額貸款數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行的。

    所以結(jié)合已有的研究成果和樣本數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、城市發(fā)展程度、信用卡持有情況、電子渠道開(kāi)通情況、存貸比和年收入等9個(gè)指標(biāo)作為解釋變量,對(duì)個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

    四、數(shù)據(jù)來(lái)源及實(shí)證

    (一)數(shù)據(jù)樣本選取

    逾期未還本付息,即客戶違約的預(yù)判,是商業(yè)銀行小額信用貸款風(fēng)險(xiǎn)把控的關(guān)鍵。直接導(dǎo)致銀行呆賬、壞賬的產(chǎn)生,甚至帶來(lái)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)光大銀行長(zhǎng)沙分行的個(gè)人信用貸款數(shù)據(jù),從該行2014-2016年辦理信用貸款的客戶中隨機(jī)抽選530個(gè)樣本數(shù)據(jù),并從中篩選出100萬(wàn)以下的小額信用貸款客戶,獲取性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、城市發(fā)展程度、信用卡持有情況、電子渠道開(kāi)通情況、存貸比和年收入等基本信息。本文將這9方面的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為14個(gè)虛擬變量。

    客戶準(zhǔn)入的標(biāo)準(zhǔn)是其正常履約能力水平,客戶是否能正常履約是模型的判斷依據(jù)。通過(guò)對(duì)客戶履約能力的預(yù)判,授信銀行對(duì)預(yù)計(jì)能正常還款的客戶提供金融產(chǎn)品和服務(wù),拒絕還款存在不確定性的客戶的授信申請(qǐng)。在本文中,我們將違約客戶定義為一年內(nèi)發(fā)生三次(含)以上欠息或墊款的客戶,履約客戶為一年內(nèi)未發(fā)生或發(fā)生三次以下欠息或墊款的客戶。通過(guò)數(shù)據(jù)整理,530個(gè)樣本數(shù)據(jù)中履約客戶和違約客戶客戶數(shù)分別是410和120,并選取指標(biāo)體系如表 1所示。

    (二)樣本虛擬變量處理

    由于我們選取的解釋變量和被解釋變量都屬于離散變量,所以在進(jìn)行建?;貧w之前,我們需要將其變成虛擬變量,如表2所示,其中1表示“是”,0表示“否”。例如:性別(sex),sex=1,表示為男性,sex=0表示不是男性(即為女性)。由于為了避免多重共線性,在建立虛擬變量之前,虛擬變量的個(gè)數(shù)要比分類變量的個(gè)數(shù)小1。例如:學(xué)歷有三個(gè)分類,但只能建立2個(gè)虛擬變量,當(dāng)edu1=0和edu2=0都等于0時(shí)表示高中、中專以下學(xué)歷,這樣就可以避免多重共線性問(wèn)題。在建立模型前,我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬變換,以符合模型的回歸分析要求,將指標(biāo)逐一轉(zhuǎn)換為虛擬變量如表2所示。

    (三)樣本數(shù)據(jù)的格蘭杰因果檢驗(yàn)

    對(duì)上述所構(gòu)建的虛擬變量和履約率做格蘭杰因果分析,根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)反復(fù)檢驗(yàn)比較之后,我們選取的滯后階數(shù)為2,其檢驗(yàn)結(jié)果最好,檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    根據(jù)上表檢驗(yàn)結(jié)果我們發(fā)現(xiàn),如果在5%的顯著性水平下,只有Cit2、Loa2兩個(gè)指標(biāo)大于 0.05,否定原假設(shè);但是在10%的顯著性水平下,除了Int,其他全部變量的檢驗(yàn)p值都顯著小于0.10,在剔除掉電子渠道開(kāi)通情況后,其余變量在一定程度上都對(duì)履約率產(chǎn)生影響,因此,我們剔除電子渠道開(kāi)通情況,將其余變量都選入到模型中。

    (四)模型的計(jì)算

    從表4我們可以看出,模型似然比為84.89,兩個(gè)偽決系數(shù)分別為83.1%和76.4%,即解釋變量可以解釋被解釋變量的程度,都在75%以上,說(shuō)明模型解釋效果較好。另一方面,解釋變量的系數(shù)在10%顯著水平下,都是顯著的。此外從模型的預(yù)測(cè)精度來(lái)看,如表5所示,模型對(duì)410個(gè)履約樣本的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為84.88%,對(duì)120個(gè)違約樣本的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為88.33%,整體準(zhǔn)確率為85.66%。特別的性別、信用卡持有情況、學(xué)歷、存貸比、收入、年齡等變量系數(shù)為正值代表著客戶履約率會(huì)提高,為負(fù)值則代表客戶違約率會(huì)升高。其影響程度可以通過(guò)OR來(lái)進(jìn)行分析。從表4的回歸系數(shù),我們可以得出以下結(jié)論:

    1、從各因素影響大小方面來(lái)看,年齡、收入、職業(yè)水平以及學(xué)歷對(duì)違約率的影響較大,應(yīng)納入貸款考察的重點(diǎn)。通過(guò)模型可以看出,年齡越大的客戶,其違約率就越低,從年齡的OR值來(lái)看,年齡在31歲-45歲階段的履約概率與年齡在30歲以下的履約概率的優(yōu)勢(shì)比為71.47,而年齡在45以上歲階段的履約概率與年齡在30歲以下的履約概率的優(yōu)勢(shì)比為1360.354。其原因可能是由于其信用觀念的不斷加強(qiáng)以及自身能力的提高,收入也會(huì)隨之增加,道德約束感增強(qiáng),所以更不容易違約,這樣已有的研究文獻(xiàn)結(jié)論相一致。在職業(yè)方面,國(guó)有企業(yè)、股份制企業(yè)的員工與私營(yíng)個(gè)體戶的OR值為26倍多,他們不僅受公司內(nèi)部的規(guī)章制度約束,同時(shí)也受社會(huì)責(zé)任的道德約束,其違約率較低。同樣在學(xué)歷方面,高學(xué)歷的客戶違約率較低,主要是因?yàn)榻逃礁摺⑿庞糜^念、法律意識(shí)較強(qiáng),以及工作家庭較穩(wěn)定、收入可觀、自有資金充足,特別的,當(dāng)學(xué)歷是在碩士以上時(shí),其違約的風(fēng)向大大降低。

    2、從銀行存量客戶方面來(lái)看,LOA1估計(jì)系數(shù)明顯高于LOA2,說(shuō)明存貸比越低,其履約的概率越大。原因可能是客戶的資金大多用于儲(chǔ)蓄存款、銀行理財(cái)?shù)确€(wěn)定性收益產(chǎn)品,屬于相對(duì)保守型投資,他們認(rèn)為按期還款是理所當(dāng)然的事情;而持有信用卡的客戶相對(duì)于未持有信用卡的客戶履約率較高,原因可能是客戶在長(zhǎng)期的信用卡使用過(guò)程中已經(jīng)形成了到期還本付息的消費(fèi)習(xí)慣,所以對(duì)于自己的資金使用有著合理而清晰的計(jì)劃,每月會(huì)有足額的資金用作還款,很少發(fā)生逾期。

    3、從性別方面來(lái)看,女性的履約率高于男性,原因可能是男性客戶的資金更多用于創(chuàng)業(yè)、大額投資等用途,受經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)、經(jīng)營(yíng)等因素影響,發(fā)生資金鏈斷裂,無(wú)法按期還款甚至導(dǎo)致不良貸款的幾率較大。

    4、從地域方面來(lái)看,縣級(jí)市、地級(jí)市的客戶違約概率較大。原因主要有兩點(diǎn),一是一、二線城市市民受教育程度更高、信用觀念更強(qiáng)、工作與收入也更加穩(wěn)定;二是縣級(jí)、地級(jí)城市客戶資金用途一般用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)投資,受地域、市場(chǎng)、自然等因素影響較大,投資風(fēng)險(xiǎn)較大。

    五、結(jié)論

    本文在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上,利用光大銀行長(zhǎng)沙分行采集的實(shí)際樣本數(shù)據(jù),通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)和構(gòu)建Logistic回歸模型,對(duì)個(gè)人小額貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析,本文所構(gòu)建評(píng)估模型對(duì)離散數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)有著特有的優(yōu)勢(shì)。文章主要結(jié)論如下:

    第一,從格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)看,在置信水平10%條件下,本文根據(jù)以往研究的文獻(xiàn)和相關(guān)理論選取的9個(gè)指標(biāo)變量中,只有電子渠道開(kāi)通情況與是否違約不存在格蘭杰因果關(guān)系外,其他的8個(gè)變量都顯著相關(guān),模型結(jié)果較好,解釋程度達(dá)75%以上。

    第二,從風(fēng)險(xiǎn)因素的影響顯著程度來(lái)看,年齡、收入、職業(yè)水平以及學(xué)歷對(duì)違約率的影響較大,應(yīng)納入貸款考察的重點(diǎn)。年齡是特別顯著影響個(gè)人小額貸款的信用指標(biāo),年齡越大的客戶,其違約率就越低,特別的,年齡在45以上歲階段的履約概率與年齡在30歲以下的履約概率的優(yōu)勢(shì)比為1360.354倍。國(guó)有企業(yè)、股份制企業(yè)的員工與私營(yíng)個(gè)體戶的OR值為26倍多,其違約率較低。學(xué)歷方面,高學(xué)歷的客戶違約率較低,特別的,當(dāng)學(xué)歷是在碩士以上時(shí),其違約的風(fēng)向大大降低。存貸比越低,持有信用卡的客戶,其履約的概率越大。個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)在對(duì)不同的性別也有著顯著差異,女性的優(yōu)勢(shì)比男性的1.76倍。此外縣級(jí)市、地級(jí)市的客戶違約概率較大。

    因此,基于本文的研究,在互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代,為了提高個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平,我們建議:在金融系統(tǒng)越發(fā)復(fù)雜,需要綜合考慮更多更細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)因素,要結(jié)合定性和定量的方法對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,構(gòu)建適合我國(guó)商業(yè)銀行實(shí)際情況且易于操作的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系,定量化分析與評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。在具體操作方面,我們建議:在篩選個(gè)人小額貸款客戶時(shí),應(yīng)充分考慮其特有的基本背景信息指標(biāo),在其他條件相同的情況下,選取年齡越大、女性、收入越穩(wěn)定、學(xué)歷越高、持有信用卡、存貸比越低、來(lái)自于一、二線城市的客戶;商業(yè)銀行應(yīng)有針對(duì)性地對(duì)其進(jìn)行有效規(guī)避和分散。

    六、參考文獻(xiàn)

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    Abstract: According to the actual sample data collected from one branch of Everbright Bank of China, this paper build a two-classification Logistics credit risk assessment model on personal small loans credit risk assessment. Empirical evidence showed that: Age, gender, income, occupation, educational background, whether to hold credit CARDS, the lower the LDR and customer belongs to very significant factors on personal small loans credit risk; age older, income stability, the greater the degree is higher, hold a credit card, the lower the LDR customer the higher credit rating; Women's credit risk significantly less than men; The execution rate of first-tier and second-tier cities is generally higher than that of county level city clients.The bank should take specific measures to effectively avoid and diversify risks.

    Key words: Logistic model; Internet finance; Small loan; Credit risk;

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