基于Logistic回归的建设银行S市分行消费信贷风险研究

发布时间：2017-07-04 16:11

  本文关键词：基于Logistic回归的建设银行S市分行消费信贷风险研究

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【摘要】：我国消费信贷业务起步较晚。上世纪九十年代以后,在促消费,扩内需,拉动经济发展的政策引导下,我国商业银行消费信贷业务跨入了一个快速增长的阶段。随着消费信贷规模的不断扩大,其存在的风险也逐步显露出来,其中最主要的是缺乏与该项业务高速发展相匹配的信用环境、法律基础和风险管理体系。现阶段,如何有效地防范与化解消费信贷业务中的风险已经成为亟待研究和解决的问题。 建设银行S市分行是S市较早开办消费信贷业务的商业银行,其市场占有率超过了40%。近几年,为应对同业之间的激烈竞争,该行急速扩大了消费信贷的业务比重,导致了消费信贷业务蓬勃发展和潜藏巨大风险共存的局面。因此对于建设银行S市分行来说,研究如何提高消费信贷风险评估的有效性,改进消费信贷风险管理模式,增强消费信贷风险的控制能力具有重要意义。 本文首先阐述了选题背景及研究意义,通过研究总结国内外关于消费信贷风险尤其是个人信用风险评估的最新理论和实证研究成果,得出了本文对建设银行S市分行消费信贷风险定性分析与利用Logistic回归对消费信贷风险中最重要的个人信用风险进行实证分析相结合的研究方法。 其次,介绍了消费信贷风险的定义以及主要类型,分析了消费信贷风险产生的主要原因,进一步列举了国内外商业银行消费信贷风险的管理模式,以期对建设银行S市分行消费信贷风险管理提供一定的借鉴,同时也明确了现阶段我国商业银行消费信贷风险管理主要方面为个人信用风险管理理。 接着,介绍了建设银行S市分行消费信贷发展的基本情况,所开办业务的种类及各项业务的风险管理模式,同时也对其消费信贷业务中的主要风险进行了进一步的分析。 再次,利用Logistic可归建立建社银行S市分行个人信用评分模型来对消费信贷风险中最主要的个人信用风险进行评估。 最后,对建设银行S市分行消费信贷风险的理论分析与实证分析的基础上,提出该行消费信贷风险管理的建议。
【关键词】：消费信贷风险 Logistic回归 信用评分
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.4;F224
【目录】：

• 中文摘要10-11
• ABSTRACT11-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 选题背景及意义13
• 1.2 国内外研究综述13-16
• 1.2.1 国外研究综述13-15
• 1.2.2 国内研究综述15-16
• 1.3 论文框架及研究方法16-18
• 第二章 消费信贷风险的基本理论18-28
• 2.1 消费信贷风险的类型18-19
• 2.1.1 信用风险18
• 2.1.2 利率风险18-19
• 2.1.3 市场风险19
• 2.1.4 操作风险19
• 2.2 消费信贷风险的成因分析19-22
• 2.2.1 市场环境19-20
• 2.2.2 政策环境20
• 2.2.3 银行方面的原因20-22
• 2.2.4 借款人方面的原因22
• 2.3 国内外消费信贷风险的管理理论22-28
• 2.3.1 国外商业银行消费信贷风险管理模式22-25
• 2.3.2 国内商业银消费信贷授信程序25-28
• 第三章 建设银行S市分行消费信贷的现状28-35
• 3.1 建设银行S市分行消费信贷的现状28
• 3.2 建设银行S市分行消费信贷业务种类及审批流程28-32
• 3.2.1 个人住房贷款28-29
• 3.2.2 个人消费额度贷款29-30
• 3.2.3 个人质押贷款30
• 3.2.4 个人信用贷款30-31
• 3.2.5 个人小额信用贷款31-32
• 3.3 建设银行S市分行消费信贷业务中存在的问题32-35
• 3.3.1 个人信用体系的不健全32
• 3.3.2 消费信贷法律体系的不完善32-33
• 3.3.3 消费信贷风险控制的手段单一,风险量化水平落后33
• 3.3.4 内部手续繁琐,存在违规操作的现象33
• 3.3.5 个人消费贷款结构不合理33
• 3.3.6 借款人不可预测因素导致贷款风险33-34
• 3.3.7 居民贷款消费观念滞后34-35
• 第四章 建设银行S市分行个人信用风险实证分析35-49
• 4.1 Logistic概述35-37
• 4.1.1 Logistic回归模型35-37
• 4.1.2 Logistic回归模型的假设条件37
• 4.1.3 Logistic回归系数的检验37
• 4.2 指标体系的建立与分析37-39
• 4.2.1 样本数据的选择原则37
• 4.2.2 样本数据的采集37-38
• 4.2.3 指标变量的设置和量化38-39
• 4.3 个人信用评分模型的建立39-49
• 4.3.1 虚拟变量的筛选40-42
• 4.3.2 Logistic回归模型的建立42-43
• 4.3.3 Logistic回归模型的检验43-45
• 4.3.4 建立个人信用评分模型45-46
• 4.3.5 测试信用评分模型46-49
• 第五章 提高建设银行S市分行消费信贷风险评估水平的若干建议49-52
• 5.1 改善宏观经济环境49-50
• 5.1.1 健全完善个人征信体系49
• 5.1.2 健全消费信贷的法律环境49-50
• 5.2 加强商业银行内部管理50-52
• 5.2.1 建立消费信贷风险管理体系50
• 5.2.2 杜绝消费信贷业务违规操作50
• 5.2.3 加大宣传力度及提高服务水平50-51
• 5.2.4 制定适合的不良贷款清收政策51-52
• 第六章 结论52-53
• 6.1 研究总结52
• 6.2 论文不足之处52-53
• 参考文献53-56
• 攻读学位期间取得的研究成果56-57
• 致谢57-58
• 个人简况及联系方式58-60

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