泉州银行中小企业贷款信用风险评估方法研究

发布时间：2017-05-24 20:21

  本文关键词：泉州银行中小企业贷款信用风险评估方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：一个国家不管是发达还是不发达,中小企业都在一个国家的经济发展中扮演着重要的角色,尤其在吸收人员就业、稳定社会动荡、带动地方经济等方面的作用更是显著。然而,在中小企业的发展过程中,经常会出现阻碍其发展的一个重大问题就是资金短缺的问题,中国的中小企业这种现象更是明显。国家和政府为了缓解中小企业资金短缺的问题,不断地出台各种政策来号召各大商业银行或者其他金融机构提供贷款给那些资金短缺的中小企业。各大商业银行为了自身的业务逐渐拓展,也为了相应国家的种种号召,因此它们在不断地加大对那些资金短缺的中小企业贷款投放的力度。虽然那些商业银行加大对中小企业的贷款投放的力度,一定程度上,可以为自身带来相应的利益,但是也要承担中小企业违约而带来的风险。如何对那些有过贷款的中小企业进行贷款信用风险评估和预测,是各大商业银行所要面临的一大难题。泉州银行作为国内商业银行重要的一员,泉州银行中小企业贷款风险的评估或者预测也是至关重要。本文首先回顾了贷款信用风险方面的相关文献,对中小企业的内涵、基本特征以及作用进行了阐述,对中小企业融资状况进行了深入分析,在此基础上交代了中小企业信贷风险的来源,然后结合具体案例分析了泉州银行中小企业的信贷业务现状以及泉州银行中小企业贷款信用风险来源的成因,对贷款信用风险评估的方法进行阐述、筛选,最后选择了因子分析法和二元LOGISTIC回归模型作为本文的研究方法。本文选取了泉州银行申请贷款的中小企业财务数据作为数据样本。为了让模型和现实问题之间的匹配度更高,首先运用因子分析法,对选取的15个指标进行降维,最后提取了5个主因子,即偿债能力、盈利能力、发展能力、运营能力和流动性因子。在此基础上,本文选择了Z值作为中小企业是否违约的标准,Z值大于2.675时,企业违约概率较小；Z值小于2.675时,企业违约可能性较大。以二分变量为因变量,以上面所提取的5个主因子为自变量,构建中小企业贷款信用风险评价的二元LOGISTIC预测模型。预测结果发现,以0.500进行切割,预测模型对于高违约风险的样本中小企业预测准确率分别达到63.6%,对于低违约风险的样本预测准确率为96.8%,总体预测准确率为85.4%。证明模型对于中小企业贷款信用风险的预测比较准确。
【关键词】：泉州银行 中小企业 贷款信用风险 因子分析 二元Logistic回归
【学位授予单位】：福建农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.4;F276.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 文献综述12-15
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.2.3 综合述评14-15
• 1.3 研究方法15
• 1.3.1 文献研究法15
• 1.3.2 因子分析法15
• 1.3.3 二元Logistic回归模型15
• 1.4 研究内容15-16
• 1.5 研究思路与技术路线16-17
• 1.6 创新与不足17-18
• 1.6.1 研究特色与创新17
• 1.6.2 不足之处17-18
• 2 中小企业贷款信用风险的理论分析18-31
• 2.1 中小企业的概念及特征18-20
• 2.1.1 中小企业的概念18
• 2.1.2 中小企业的基本特征18-20
• 2.2 中小企业的作用20-22
• 2.3 中小企业融资现状22-23
• 2.4 中小企业贷款信用风险的来源23-26
• 2.5 泉州银行中小企业贷款信用风险管理概述26-31
• 2.5.1 泉州银行简介26
• 2.5.2 泉州银行中小企业信贷业务现状26
• 2.5.3 泉州银行中小企业贷款信用风险的成因26-31
• 3 中小企业贷款信用风险评估方法选择31-36
• 3.1 主流的信用风险评估方法31-33
• 3.1.1 要素分析法31
• 3.1.2 贷款评级分类法31-32
• 3.1.3 信用转移矩阵法32
• 3.1.4 KMV模型32-33
• 3.1.5 信用风险附加模型33
• 3.2 本文选择的贷款信用风险评估方法33-36
• 3.2.1 因子分析法33-34
• 3.2.2 二元Logistic回归模型34-36
• 4 泉州银行中小企业贷款信用风险评估的实证分析36-43
• 4.1 样本选择与数据来源36
• 4.2 指标选择36-37
• 4.3 指标的因子分析37-41
• 4.3.1 可行性分析37-38
• 4.3.2 公共因子的提取及解释38-40
• 4.3.3 因子得分40-41
• 4.4 基于LOGISTIC回归的中小企业贷款信用风险评估分析41-43
• 4.4.1 参数估计和拟合水平检验41-42
• 4.4.2 模型整体评价和预测能力42-43
• 5 结论与建议43-45
• 5.1 本文的研究结论43
• 5.2 贷款信用风险控制的对策建议43-45
• 5.2.1 设立完善的信用风险评价体系43-44
• 5.2.2 强化贷款之后的信用风险管理44
• 5.2.3 企业应强化自身建设和信息之间的共享44
• 5.2.4 强化企业风险意识和建立专业的信贷队伍44-45
• 参考文献45-47
• 致谢47-48
• 附录：商业信用风险评估指标的部分数据48-49

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本文编号：391906