农村信用社信贷违约识别模型及其应用

被引：3

作者：

樊鹏英 ^{[1
]}

李楠 ^{[2
]}

陈暮紫 ^{[3
]}

陈敏 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京工商大学经济学院

[2] 中国科学院数学与系统科学研究院

[3] 中央财经大学管理科学与工程学院

来源：

数学的实践与认识 | 2014年 / 44卷 / 20期

关键词：

农村信用社; 违约率; logistic模型; 信用评估;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.35 [城乡金融组织]; F224 [经济数学方法]; F832.4 [信贷];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

构建农村信用社信用风险模型对完善农村金融风险管理体系、提高农村信用社经营管理意义重大.基于还款意愿和还款能力两方面,系统分析了影响农信社贷款债务人违约率的主要因素,在此基础上应用logistic方法建立农信社债务人违约率预测模型,并通过Gini系数对模型区分能力和识别能力进行验证评估.实证结果表明,模型中债务人年龄、所在地区、贷款额所占家庭收入比例、与信用社信贷关系密切程度以及户口状况等因素都表现显著;违约率预测模型在样本内和样本外均有较好的违约识别能力,从而可为农信社放贷前的债务人信用评估、贷款发放和风险管理提供有力参考.

引用

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页数：10

共 12 条

[1] 商业银行Logistic违约概率模型的样本配比问题研究 [J].