【摘要】：我國從上世紀90年代初引進了農戶小額信貸,緩解了農戶因無抵押、抵押不足引起貸款難的問題。在支持農業(yè)增產、農民增收和農村經濟發(fā)展,農村金融體系完善等方面發(fā)揮了積極的作用,但目前農戶小額貸款開展過程中仍然存在一些問題和不足,制約了其持續(xù)健康發(fā)展。 所謂農戶小額信貸,是指向抵押不足或無抵押的低收入農戶發(fā)放的貸款。本文從信用風險的特點出發(fā),對農戶小額信貸信用風險形成的原因進行了分析,并在此基礎上提出了以預期收入理論確定農戶貸款額度進行信用風險管理的理論,該理論改變了必須有充足抵押或擔保人才可發(fā)放貸款的傳統(tǒng)信貸思維,為農戶小額信貸的發(fā)展和管理提供了新的理念。預期收入理論實際上是允許借款人有效地將自己未來收入的一部分,或者與未來收入相關的收入指數賣掉,利用改變收入在生命周期中的時間配置來轉移當前經濟條件較差、缺乏擔保時發(fā)放貸款時的信用風險。預期收入貸款理論必須與大數法則及資產分散化原理,小額信貸市場化相結合才能更好地減少和控制信用風險。文中就此問題以貴州省為實例進行了實證分析,通過建立ARIMA時間序列預測模型,預測了未來四年的人均純收入,進而得出該地區(qū)戶均平均授信額度,然后根據該農戶的信用評級情況、貸款用途等因素進行調整,確定該用戶的信貸額度。 單純依據這種理論發(fā)放的貸款,也是存在風險的,因此必須以良好的小額信貸管理體系相配合。當前農村小額信貸體系中存在以下問題:農村征信體系不完善,存在故意違約的道德風險;農村信用社員工的整體素質不高;當前信用風險的分散及擔保機制不健全等。本文提出從以下四個方面來進一步管理信用風險。一、走市場化可持續(xù)性小額信貸,包括利率市場化、貸款用途多樣化,減少政府干預,以及靈活還款方式、林權抵押等。二、規(guī)范農戶信用評級所需的各種信息,通過專家定性和定量相結合分析方法準確科學地對農戶進行評級;同時應該注意評級中,信息失真,流于形式等問題。三、規(guī)范化農戶小額五級分類的標準,描述農戶小額信貸正常、關注、次級、可疑,損失類貸款的主要詳細特征。四、提出政府應輔助的一些政策安排,包括給予農戶小額信貸機構稅收優(yōu)惠,合法化民間小額信貸機構,加強農業(yè)保險,農業(yè)訂單建設等。本文的研究對農戶小額信貸風險管理、以及小額信貸機構可持續(xù)性發(fā)展都有著一定的意義。 本文的主要創(chuàng)新點為:一、本文從收入相關貸款理論的角度來研究農戶的信用風險管理,使得農戶可以減少擔保或不需抵押擔保就能獲得貸款。該理論作為信用風險管理的基礎保障,需要與大數法則與資產分散化原理相結合來控制社會性系統(tǒng)性風險。 二、本文以貴州省為例,采用了ARIMA時間序列模型從農戶人純收入的角度定量分析了農戶小額信貸額度的確定問題。 三、在預期收入貸款理論等基礎保障的前提下,進一步說明了要從社會征信體系完善、加強小額信貸機構內控管理等方面來管理信用風險,并提出信用懲戒褒揚機制建設;規(guī)范了農戶小額信貸的五級分類標準;充分足額提取準備金,以保證小額信貸機構資本的穩(wěn)定性及抗風險性。
【學位授予單位】：貴州財經學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：F832.4
【圖文】：

方程兩邊都減t1Y ，其一階差分模型為：t t 1 第 1 步，0H : λ = 0(或 ρ=1)1H : λ < 0(或 ρ<1)零假設為存在單位根。不考慮備擇 ρ 1的原因是其會使模型濟時間序列的模型中是不可能的。第 2 步，讓 ΔY 對常量和1 1 2, , , ,t t tY Y Y Δ Δ和t pY Δ 回歸。第 3 步，如果ct t < ，則拒絕零假設，認為該時間序列不存在該人均純收入時間序列 Y 是含有截距項和時間趨勢項的。入的時間序列進行一次差分后，形成新變量 dY，進行單位根檢在 1%，5%，10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的 Mackinn-4.0044,-3.0989,-2.6904，t 檢驗統(tǒng)計量值為-1.2825 大于值很大，從而同意0H ，表明人均純收入序列 Y 的一階差分序列是不平穩(wěn)序列。二次差分后，在 5%顯著性水平下，t 統(tǒng)計量-3.5102 大于比較小，因此拒絕原假設，原數列 Y 的二階差分序列 Y2 是平穩(wěn)也可看出。

18圖 3.5 DY2 的相關圖用 EVIEWS 軟件分別建立模型 ARIMA (4，2，3)，ARIMA (3，2，32，2), ARIMA (4，2，1)并對參數進行估計。選擇 view/Residual Correlation LM Tests，可以回歸方差殘差的序列相關性。從 ARIMA（2，2，3）回歸方程結果來看，LM 檢驗結果，P 值不是顯不存在序列相關。圖 3.6 ARIMA(2,2,3)LM 檢驗圖從下表 3.2 可看出，采用模型 ARIMA(4,2,3)比較合理，對該列進行相關分行，從相關圖可看出，殘差序列是隨機的，相互獨立相關性。由于該模型的殘差序列 LM 統(tǒng)計量為 6.80,檢驗相伴概率為

【參考文獻】

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本文編號：2734882