基于Logistic回归模型的个人小额贷款信用风险评估及应用

发布时间：2018-04-26 06:21

  本文选题：Logistic模型 + 互联网金融　； 参考：《财经理论与实践》2017年01期

【摘要】：构建二分类Logistic信用风险评估模型,运用光大银行某分行样本数据,评估商业银行互联网金融个人小额贷款信用风险。结果显示:客户性别、学历、年龄、收入、职业、属地等因素对个人小额贷款信用风险影响显著。其中,年龄、收入、学历等与客户信用等级呈正向关系,女性信用风险显著低于男性,持有信用卡、存贷比越低的客户其信用等级越高;一、二线城市客户的履约率普遍高于县地级市客户的履约率。鉴此,商业银行应对互联网金融个人小额贷款信用风险进行有效规避和分散。
[Abstract]:The second classification Logistic credit risk assessment model is constructed, and the credit risk of individual small loans in Internet finance of commercial banks is evaluated by using the sample data of a branch of Everbright Bank. The results show that the factors of customer gender, education, age, income, occupation, dependency and so on have a significant impact on the credit risk of individual micro-loan. Among them, age, income, educational background and so on are positively related to the credit rating of customers. The credit risk of women is significantly lower than that of men, and the customers who hold credit cards, the lower the ratio of deposit to loan, the higher their credit rating. Second-line city customer performance rate is generally higher than county-level city customer performance rate. In view of this, commercial banks should effectively circumvent and disperse the credit risk of individual small loans in Internet finance.
【作者单位】： 中南大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(71431006)
【分类号】：F832.4

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本文编号：1804862