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1、小额贷款公司信誉风险论文2篇第一篇一、小额贷款公司信誉风险评估模型构建小额贷款公司作为新兴的金融机构，本身的数据积累不够，搜集资料也遭到一定的条件所限，不能够使用当代信誉风险评估模型，而对于信誉评分模型，大多数模型要求样本假定服从正态分布，放眼现实中，农村小额贷款公司一样很难知足这个基本要求，因而，模型的优势体现出来，该模型并不要求样本服从正态分布假定，历史研究也表明，模型适用于个人的信誉风险评估，且准确率维持在间。因而，事实证实，该模型能够适用于我国农村小额贷款公司的信誉风险评估。所以，本文选取了模型来进行风险测度。一研究思路第一步，明确所要研究的问题，旨在对我国农村小额贷款公司的信誉风险进
2、行评估，测算违约概率，进行评定。第二步，通过信誉评估模型的比拟分析，确定选取模型展开实证分析。第三步，选取样本档案，收集信誉数据。第四步，确定指标的选用。根据样本收集对于初选的指标进行异方差检验、多重共线性检验进而去粗取精，挑选出能够有效反映小额贷款公司信誉风险特点的主成分，确立符合实际情况的评估指标体系。第五步，参数的估计和模型检验。将指标数据代入模型，运用软件进行参数估计，在检验后构造出合适我国小额贷款公司的信誉评分模型。二模型指标的选取根据安徽省肥西县农村小额贷款公司资信等级评定表等档案，选取了劳动力、年龄、文化水平等个指标。在确定最优变量指标之前，先进行正态性假设检验、异方差检验及多重
3、共线性检验，通过检验确定模型可用的指标。农户基本情况。基本情况主要包含劳动力、年龄、文化水平三个因素。根据实际劳动力人数、农户劳动力所占家庭人口比例，分别将女性岁计入模型，男性岁计入模型。农户的劳动力占比与其经营、还款能力有高度关联性，男性中青年为主要财富收入来源，还款能力较高，信誉度高。根据客户的受教育程度，将文化水平分为个等级，分别为文盲、小学程度、初中技校、高中或高职中专、大学以及以上水平，依次赋值为、。文化水平直接影响农户的经营能力，文化水平越高，把握新技术选择职业的前景越好，经营能力越大，信誉等级越高。农户收入情况。农户收入主要依靠农业收入和其他经营收入，其次还应该考虑拥有耕地及固定
4、资产价值，如房产、农业工具机械等，本文以农户近五年的年收入均值来衡量其收入水平。收入水平主要考虑的是农户的财产量，集中体现了户家庭的经营能力，一般情况下呈正相关性。收入水平体现了经营能力，更代表了其还款能力。贷款指标情况。农户的贷款指标主要包含贷款金额、用处、利率、期限和还款方式等因素。农户贷款的流向主要根据其本身经营性质各有不同，根据贷款风险的大小依次为：经营小规模生产，发展种植业的农户对资金的需求主要是扩大其种植业的发展，经营较稳定，风险较低；在外打工的农民贷款流向主要是解决生活消费和子女教育学费等问题，有收入风险较低；专门经营种养殖业的农户因其经营状况对自然条件的依靠较大，风险较大；从事
5、餐饮、运输、商业等经营的农户，市场的波动对其影响较大，资金的需求较大，因而风险也最大。据此，对上述贷款用处规定权数、，权数越大，风险越大。贷款利率直接决定了农户的还款利息，贷款利率越高，农户的归还压力增大，导致信誉等级降低。贷款期限决定了农户的还款期限，期限较长的贷款农户还款的压力较小，获得经营收入的时机增大，因而违约的可能性降低，对应的信誉级别较高。农村小额贷款公司的贷款期限一般分为短期贷款个月以内、个月至年，中长期贷款年至年、年至年、年以上。还款方式可根据农户的经营情况、生产周期和归还能力等因素自行选择，一般分为按月定额归还，即每月根据规定金额予以本息归还；到期一次性归还本息和定期归还。区
6、域经济发展水平情况。区域经济发展水平高低差异会直接影响农户的家庭财产、文化水安然平静经营收入等，经济发达地区的农户家庭财产和经营收入优于落后地区，总体上呈现正相关性。不同区域经济水平不同，农户的信誉等级不同。下面进行变量的定义及赋值，农户的信誉评级等级记为，赋值标准记为较差、合格、良好、优秀，其中较差，合格，良好，优秀。信誉等级越高，风险越低。详情见表。三模型的构造模型也称作“评定模型，是多变量分析的延伸，在经济学中应用广泛。在本文中，假设农户的违约率是，就表示不违约概率，则设函数为。根据最大似然估计法，得出估计参数、，根据模型能够得到农户借款在一段时间里的违约率，通常设定模型的临界点为，断定
7、准则为：若违约率，则以为农户存在高风险，反之则为低风险农户。对以上列举的各项影响因素，挑选对信誉评级有显著性影响的各因素，主要为文化水平、拥有耕地、农业收入水平、经营收入水平、贷款用处、贷款利率、还款方式、区域经济发展水平大因素。检验结果为通过卡方检验，值小于，拟合结果良好。平行性检验的值为，显著性水平为情况下检验通过。本文采用安徽省肥西县农村小额贷款公司提供的年的相关数据资料，总共个样本。将年样本设置为训练组，共个，年样本为预测组，共个。根据五级分类标准，超过个月未归还贷款的农户为高风险客户，高风险客户共有户，低风险客户户。训练组内高风险客户有个，低风险客户有个，预测组内高风险客户个，低风险
8、客户个。四模型的检验在测算出函数构建模型之后，对模型参数进行可行性检验，检验该模型能否能够有效表贷款逾期情况列表年份总贷款逾期率三个月以上贷款逾期率表贷款逾期情况分组列表分组高风险客户数人低风险客户数人训练组年预测组年资料根据肥西县农村小额贷款公司贷款数据整理所得。适用于小额贷款公司的信誉风险测度。回归系数检验。模型中各变量的值都小于显著性水平，证实各变量通过显著性检验，以为各指标因素对违约行为的影响是显著的。准确度检验。经过检验证实，模型识别违约率的准确率到达，不违约率的准确率到达，总的来讲，拟合程度较高，识别能力较强。二、结论与建议根据农村小额贷款公司的数据构建的模型为农村小额贷款公司的信
9、誉风险预测提供了较为准确的数量根据，也为信誉风险的防备指明了方向和重点。农村小额贷款公司可借助模型对违约客户和非违约客户进行识别挑选。总体来讲，模型的结果是能够采信的，但是，模型的识别力仍有待加强，主要原因：一是样本容量的有限，二是农村小额贷款公司对客户信息的调查不够全面、深化，三是模型所采用的数据局限性较大，因而实践性较弱，可能存在区域性限制。通过观察模型中的各参数可得，农户的文化水平、拥有耕地数、收入水平、贷款用处、和区域经济发展水平与农户的违约概率即信誉风险呈负相关关系，贷款利率、还款方式与农户的违约概率即信誉风险呈正相关关系主要体如今：农户的文化水平越高，素质越高，信誉还款意识也越好，
10、违约的可能性越低；农户拥有的耕地面积越高，农业收入越有包装，因而信誉风险越低；农户的收入水平越高，包括农业收入、其他经营收入以及各类资产价值，还贷能力越强，越不可能产生违约现象；农户的贷款用处对违约产生起到了关键性作用，当贷款用于种植业、养殖业以及商业、运输等经营生产时，违约的可能性要高于用于农业基本生产的情况；贷款利率的高低决定了还款利息的高低，贷款利率高进而利息高的贷款还款压力大，违约风险高；还款方式不同，造成不同信誉风险，按月还款比到期一次性还款的信誉风险要低；区域经济发展水平越高的地区，整体经济实力较强，就业时机较多，农户可获得经营收入较多，同时，经济越发达地区居民文化水平越高，信誉风
11、险越低。由于模型的局限性，在今后的研究分析中，应考虑扩大样本容量，引入宏观经济变量进行分析，提高模型的应用性和准确性。此外，为提高信誉风险评分的准确性，农村小额贷款公司在实际工作中还应当做好下面方面的工作：首先，加强培养专业信贷人员。模型固然为信誉风险的评估提供了参考根据，但是并不能完全依靠它，要加以配合信贷人员的专业操作，模型的建设作为一项精准复杂的工作，对信贷人员的专业素质要求较高，因而，应加强员工的专业技能培训，建立有效的鼓励惩戒机制，吸引优秀人才的参加，对模型的开发应培养把握金融事务、熟悉信贷工作、具有专业知识的专业人才团队。其次，建立健全数据资料库。建立健全农户的数据资料库是一项基础
12、性工作，更是建立农村小额贷款公司信誉风险评估模型的关键根据，更多的样本数据能够提高模型的识别力。因而，应大力加强农村小额贷款公司客户数据资料库的建立，规范档案的指标体系，最大力度地保证各项指标的真实性和全面性，提高电子化管理的能力，为模型的构建提供大量可靠的数据支撑。再次，信誉评估模型需要不断地改良更新，以适应发展中的情况并提高越策准确率。在我国农村小额贷款公司不断发展的经过中应积极关注信誉风险评估的进程，也要不断创新风险预测办法，完善模型，将模型更好地应用于实际工作中。最后，创新开发需求差异化贷款产品。农村小额贷款公司在农村金融发展的浪潮中，为了实现可持续发展和商业化进程，创新设计新的符合客户需求的个性化、差异化金融产品是必要手段，在探索新产品开发经过中结合有效的信誉风险控制措施，积极开发风险分散、控制的创新金融产品，才能实现健康持续的发展，既扩大客户群又在一定程度上保障了贷款质量，正是推动农村小额贷款等金融机构不断发展和完善的中坚气力。