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《大连理工大学》 2010年
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基于小样本的农户小额贷款信用评价体系研究

刘莎  
【摘要】: 农户小额贷款信用风险评价是判别不同农户信用风险的大小。对于农户小额贷款这种单笔金额小、笔数多、需求量大的贷款,传统审查主观性强,耗时费力且不利于风险控制。建立合理的评价体系,可以有效地规范农户贷款的标准,有利于增强银行信用风险管理能力,正确指导和支持金融机构开展农户贷款业务,为随后的贷款定价、贷款组合管理及其贷后监督管理提供决策依据。 本文通过相关性分析删除了相关性大的指标,避免了指标的信息重复;通过秩和检验和扩充后样本基础上的回归系数显著性检验,剔除了对区分违约与非违约状态无效的指标。通过逻辑回归判别模型确定指标权重,建立评价方程,最终建立了9个指标的农户小额贷款信用风险评价体系,用21%的指标反映了82%的原始信息。 本文的主要工作: (1)通过相关性分析、秩和检验、扩充样本基础上的回归系数显著性检验等定量方法筛选指标,通过逻辑回归判别模型确定指标权重,建立评价方程,构建了农户小额贷款信用评价体系。(2)通过建立的农户小额贷款信用评价体系,计算2044个小额贷款农户的信用得分。 本文的创新与特色: (1)根据指标能否显著区分违约客户与非违约客户的秩和检验筛选指标,剔除了对区分违约与非违约状态无效的指标。 (2)在通过有放回抽样把2044客户的小样本扩充为其1000倍的大样本情况下,通过对扩充后的大样本建立了关于违约状态y对被秩和检验删除的其他待筛选指标xi的1000个回归方程,并对1000个回归系数的均值进行Z检验,确定了还能区分违约与非违约状态指标。在不需要进行分布假设或增加新样本信息的情况下扩充了样本,解决了小样本到大样本的问题,避免了小样本情况下对区分违约与非违约状态有效的指标被删除。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F832.4

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