基于gpd模型对个人信贷风险的评估

《基于gpd模型对个人信贷风险的评估》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于GPD模型对个人信贷风险的评估摘要：个人信贷问题成为当今的热门话题，信贷风险评估越来越被重视，本文根据某城市建设银行的个人贷款数据，根据年龄、学历、性别、职业等18个指标建立广义帕累托分布（GPD）模型，用最大似然矩估计法进行参数估计，得到有效模型，用求得的模型建立评分标准。并与建行的评分标准作比较，得到更为贴近实际的评分模型。关键词：个人信贷；信贷风险；广义帕累托分布；最大似然矩估计一、引言极值理论的应用研究最早是在20世纪30年代，主要应用到材料科学、洪水分析、地震分析和降雨量分析等方面，金融风险的应用研究相对要

2、晚一些。近儿十年来，这一专题己成为热点，而个人信贷问题又是金融行业中极为重要的一部分。目前各商业银行多用于非统计法对信用风险进行评估，比较典型的有FIC0法、5C评价法、神经网络法等等。非统计法的缺点是主观性较强，容易根据经验导致判断失误带来不必要的麻烦。我国各商业银行遵循国外的评分方法推行出了符合我国国情的指标项，并确定出指标项相应的分值，综合各项分值来评定借款人的信誉程度。本文将基于建设银行评分标准下，采集样本数据，用最大似然矩估计法估计出GP7）模型的参数，得到有效模型，建立评分标准。该评分模型将极值理论与非统计方

3、法相结合，具有理论和实际意义，并为决策者提供参考依据o大似然矩估计最大似然矩估计是一种改进的参数估计方法。它是建立在最大似然估计的基础上并采用矩的思想相结合的一种参数估计方法，它不同于最大似然估计，它对参数的要求没有严格的限制，适用范围更加广泛。给定一个足够大的阈值w,则其分布函数x=y-w,y〉《为:F{x)=P{xu}=-[-^-称（1）为GPD模型。求出其似然函数，取对数得到:£(G,^)=zilna-1-—^ln1(2)（2）式为最大似然估计，我们将参数代替参数（0,0,其中6=三。则公式G变为：=魯

4、+(r-l)t(l-叶)(3)分别对（3）式中6和g求偏导，求得：n^-b^-(^=0联立两个方程得到:(5)/=!如果解到（5）式中参数相应的就能得到匕G的估计值，这就是最大似然估计的解法。首先这个参数解法非常困难，其次要求形状参数^<1,如果^21，至少有一个观测值超出了分布的端点，这样导致了似然估计为0,对数似然为-co。所以最大似然估计存在局限性，一种新的估计方法一一最大似然矩估计就解决了这个问题。通过矩的思想计算可以得到£（（1-/#）'）=（1+G）d。根据总体的期望近似等于样木期望得到：n，7-1艺(1-叶

5、)々-(1+埏)1=0(6)/=1我们用代替々，结合（4）式代入（6）式中得到:其中_2?——，且厂＜^'*0。观察可以看出，（5）式是（7）式的特殊1＞（1-叶）/=1情况，当〃等于g吋，（7）式就变为（5）式，也就是说当r近似等于g吋，则最大似然矩估计解到的参数近似等于最大似然估计解到的参数。由于是未知的，飾算计析分的量大过经II:，择选的好最是(!-In(1lzlIII2S-fn^IId模型代入求数值解1、个人信贷评分标准根据调查得知某建设银行根据ft然特征、职业状况、家庭状况、与本行关系的数据建立表格3-1，并且

6、给出每个指标项所对应的分值。项0评分指标评分标准自然特征年龄25岁以下26-35岁36-50岁50岁以上2464性别男女12婚姻状况已婚有子女己婚无子女未婚其他5432健康状况良好一般差53-1文化状况研究生以上本科大专864屮专、高屮其他21户口性质常住户口临时户口21职业状况单位类型机关事业国营企业集体企业军队6435个人独资企业个体经营户三资企业其他2251单位经济状况良好一般差42-1所从事行业未来发展前景较好-般较差42-1岗位性质单位主管部门主管一般职员642职称高级屮级初级无职称4210月收入10000以上

7、8000-100005000-80004000-50001210983000-40002000-30001000-20001000以下6421家庭情况家庭平均收入5000以上4000-50003000-40002000-300096541000-20001000以下31与本行的关系是否本行员工是否20本行账户有信用卡有储蓄卡无640存款余额较高较低无640业务往来频繁一般较少420其他借贷情况从未借款有借款己还淸有拖欠记录45-5表3-12、样本筛选带入，基于最大似然矩估计法求得模型下面是根据某城市的建设银行得到的50位

8、贷款人的数据，利用/?语言根据指标项做出三个具有代表性的散点图3-1〜图3-3:incoCM01020304050图4-101020304050图4-201020304050图4-3上面三个图为18个图的代表，纵坐标分别表示贷款人的年龄、性别以及婚姻情况对应的分值，横坐标都代表人数。在语言中利用平均剩余寿命图方法做出