基于Logistic模型的商业银行个人信用贷款风险控制研究

发布时间：2020-03-22 20:56

【摘要】：随着利率市场化的推进,银行的存贷利差不断缩小,传统贷款的收益明显下降,个人信用贷款因为贷款利率相对较高,且能直接满足居民日常消费需求,成为各家银行新的盈利增长点。国内越来越多商业银行及外资银行开始大力发展个人信用贷款业务,为了争夺客户,纷纷降低贷款准入条件或忽视贷款实际用途,造成偿还能力低的客户进入个人信用贷款市场,客户贷款资金流入股市、楼市、理财等,从而形成严重的违约隐患。因此,如何有效防范个人信用贷款风险的研究显得尤为重要。本文综述了国内外个人信用贷款风险控制的研究现状,介绍了个人信用贷款相关概念和特点,并梳理了国内外个人信用贷款业务的发展状况,分析了个人信用贷款风险类型和风险产生的原因,指出了商业银行在个人信用贷款业务发展中存在的问题。然后定量分析个人信用贷款违约影响因素,以某商业银行个人信用贷款数据作为分析样本,选取性别、年龄、婚姻、教育程度、单位性质、行业名称、税后月收入、居住状况、贷款用途、合同期限、付款方式、贷款总金额作为解释变量,贷款是否违约作为被解释变量,按照一定的规则量化,并对这些变量进行描述性分析。在分析违约影响因素显著性水平时,本文采用Logistic回归方法建立模型,该模型限制条件较少,操作便利,可以提高贷款决策效率,且具有较高的预测性,被广泛运用于贷款风险控制的研究。分析结果显示,单位性质、合同期限与贷款总金额对个人信用贷款违约影响最显著,在个人信用贷款风险控制中应特别关注。最后,本文提出商业银行个人信用贷款风险控制的相关建议,包括完善个人征信体系,健全个人信用贷款的法律环境,规范互联网金融市场,提高风险评估水平,个人信用贷款风险定价合理化,以及加强商业银行内部管理。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.479

【参考文献】

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本文编号：2595611