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时间:2018-04-18
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1、基于Logistic回归模型的个人小额贷款信用风险评估及应用罗方科陈晓红中南大学商学院构建二分类Logistic信用风险评估模型,运用光大银行某分行样本数据,评估商业银行互联网金融个人小额贷款信用风险。结果显示:客户性别、学历、年龄、收入、职业、属地等因素对个人小额贷款信用风险影响显著。其中,年龄、收入、学历等与客户信用等级呈正向关系,女性信用风险显著低于男性,持有信用卡、存贷比越低的客户其信用等级越高;一、二线城市客户的履约率普遍高于县地级市客户的履约率。鉴此,商业银行应对互联网金融个人小额贷款信用风险进行有效规避和分散。关键词:Logistic模型;互联网金融;
2、小额贷款;信用风险;基金:国家自然科学基金重点项目(71431006)CreditRiskAssessmentofPersonalSmallLoanBasedonLogisticRegressionModelandItsApplicationLUOFangkeCHENXiaohongBusinessSchoolofCentralSouthUniversity;Abstract:AccordingtotheactualsampledatacollectedfromonebranchofEverbrightBankofChina,thispaperbuiltatwo-c
3、lassificationLogisticscreditriskassessmentmodelonpersonalsmallloancreditriskassessment.Empiricalevidenceshowedthat:age,gender,income,occupation,educationalbackground,creditcardholding,theLDRcustomerarefactorsthatverysignificantlyaffectpersonalsmallloancreditriskwithage,incomestability,
4、andeducationlevelpositivelyrelatedwiththerisk;women'screditriskissignificantlylowerthanthatofmen’s,especiallyforthoseholdingacreditcard,orthosewithlowertheLDRwomencustomers;theperformancerateoffirst-tierandsecond-tiercitiesisgenerallyhigherthanthatofcountylevelcityclients.Thebankshould
5、takespecificmeasurestoeffectivelyavoidanddiversifyrisks.Keyword:logisticmodel;Internetfinance;smallloan;creditrisk;一、引言20世纪末以来,随着以互联网、大数据为代表的信息技术快速发展,金融与互联网从逐渐融合到全面渗透,“互联网金融”概念应运而生。互联网金融凭借成本低廉、高效便捷、受众广泛的特征使其在满足客户个性化需求、服务长尾客群方面具有先天性优势,因此传统商业银行可以通过发展互联网金融模式,加快个人信贷领域产品和服务创新,达到业务处理的便捷性,提升客
6、户体验,增加客户黏性,拓展普惠金融服务范围。传统的小额贷款主要面向中低收入个人客户、中小企业主等群体,涉及面广、个性化需求强烈,由于缺乏统一的规范化管理,风险管理难度较大,这也是商业银行小额贷款业务发展缓慢的一个主要原因,但随着“互联网+金融”模式的兴起,大数据、云计算、社交网络、搜索引擎等互联网技术不断突破与运用,商业银行大力发展个人小额贷款业务已成为可能,但同时也应看到随之而来的欺诈风险、准入风险等,商业银行信用风险管理所考量的因素不断细化。所以,传统商业银行如何运用互联网金融的优势来创新发展个人小额信贷业务、抢占个人信贷业务市场、高效的解决信息不对称等问题,有
7、效的管理风险将会成为传统商业银行未来不得不考虑的问题。信贷的核心是风险管理,而对于个人小额贷款业务而言,风险管理的核心是客户信用管理,包括客户准入管理、存量客户管理及逾期客户管理。所以如何识别不同时期的客户的信用风险并进行有效控制将成为商业银行发展小额贷款业务的重中之重。本文将利用光大银行样本数据进行分析,运用二分类Logistic回归模型,考量商业银行个人信用贷款数据,识别影响个人小额贷款信用风险的主要因素,旨在对商业银行在开展个人小额信贷业务中的风险管理提供一种思路或方法。在对贷款风险管理的研宄中,定量分析方法越来越受到学者和实践操作者们的青睞。定量分析法不
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