發(fā)布時(shí)間：2018-01-15 11:09

  本文關(guān)鍵詞：農(nóng)戶小額貸款違約影響因素研究　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 農(nóng)戶小額貸款 Logistic模型 違約影響因素 信用風(fēng)險(xiǎn)

【摘要】：基于江蘇北部某地區(qū)2007—2015年18萬(wàn)條真實(shí)農(nóng)戶大樣本小額貸款記錄,結(jié)合當(dāng)?shù)丶叭珖?guó)CPI、GDP、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo),采用基于最大似然估計(jì)逐步進(jìn)入法的Logistic模型,篩選對(duì)農(nóng)戶違約概率影響較為顯著的指標(biāo),之后對(duì)各指標(biāo)經(jīng)濟(jì)含義進(jìn)行了解釋并對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性分析。研究發(fā)現(xiàn):信用水平指標(biāo)與農(nóng)戶的真實(shí)違約情況關(guān)聯(lián)不顯著,意味著當(dāng)?shù)匦刨J機(jī)構(gòu)對(duì)貸款農(nóng)戶的貸前內(nèi)部信用評(píng)級(jí)不能有效地預(yù)測(cè)農(nóng)戶的信用風(fēng)險(xiǎn);利率、性別、婚姻狀況、職業(yè)、教育等微觀指標(biāo)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有較大影響;全國(guó)范圍的GDP和CPI、江蘇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、滯后一期的當(dāng)?shù)氐谝划a(chǎn)業(yè)GDP等宏觀指標(biāo)也對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)具有預(yù)測(cè)作用;Logistic模型在不平衡數(shù)據(jù)集上,依然能保持較好的分類精度。
[Abstract]:Based on the large sample microloan records of 180,000 real farmers from 2007 to 2015 in a certain area of northern Jiangsu, combined with local and national CPI GDPs, the output value of the primary industry was obtained. The Logistic model based on the maximum likelihood estimation (MLE) is used to screen the indexes which have a significant impact on the farmers' default probability, such as the price index of regional agricultural means of production, and so on. Then it explains the economic meaning of each index and analyzes the robustness of the model. It is found that the credit level index is not significantly related to the true default of farmers. This means that the internal credit rating of local credit institutions can not effectively predict the credit risk of farmers; Interest rate, gender, marital status, occupation, education and other micro-indicators have a greater impact on credit risk; The national GDP and CPI, the price index of agricultural means of production in Jiangsu Province, the local primary industry GDP and so on, also have the forecast function to the credit risk. Logistic model can still maintain good classification accuracy on unbalanced data sets.
【作者單位】： 南京大學(xué)商學(xué)院;泰國(guó)國(guó)家發(fā)展管理學(xué)院;中國(guó)人民銀行連云港中心支行;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃項(xiàng)目(90718008);國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71403124) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目(14ZDA043)
【分類號(hào)】：F832.4
【正文快照】： 3.中國(guó)人民銀行連云港中心支行,江蘇連云港222000)引言隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及一系列支農(nóng)、惠農(nóng)政策的扶持,農(nóng)戶的收入及生活水平不斷提高,擴(kuò)大生產(chǎn)的積極性與消費(fèi)需求日益增長(zhǎng)。然而,盡管當(dāng)前農(nóng)戶對(duì)資金的需求在不斷提高,農(nóng)戶信貸市場(chǎng)上卻存在著嚴(yán)重的資金供求不平衡問題

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本文編號(hào)：1428062