本文關(guān)鍵詞：基于Logistic模型和FAHP方法的小微客戶信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究　出處：《南京大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： Logistic回歸模型 模糊層次分析法 信用風(fēng)險(xiǎn) 違約概率

【摘要】：隨著我國(guó)銀行業(yè)的不斷發(fā)展,國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行的機(jī)構(gòu)數(shù)量和網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量都在不斷增加,國(guó)內(nèi)銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境也在變的日益激烈。到目前為止,對(duì)于國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行而言,傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)仍然是其主要利潤(rùn)來(lái)源。大部分的商業(yè)銀行都側(cè)重于做好信貸業(yè)務(wù),但是單單營(yíng)銷(xiāo)好信貸客戶并不能夠?yàn)槠鋷?lái)穩(wěn)定的收入,這主要是因?yàn)樵谛刨J合同的執(zhí)行過(guò)程中,由于信息的不對(duì)稱(chēng)和客戶經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化,商業(yè)銀行不得不承受信貸客戶無(wú)法歸還本金和利息的違約風(fēng)險(xiǎn)。因此為了能夠避免信貸客戶的信用風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)提高在同行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力,商業(yè)銀行必須要建立一套準(zhǔn)確可靠的信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。本文依據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)理論,結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行的現(xiàn)實(shí)情況,通過(guò)選取相關(guān)指標(biāo),運(yùn)用Logistic模型和模糊層次分析法,深入探討了小微客戶信用風(fēng)險(xiǎn)同各種財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)以及小微客戶行為事件之間的關(guān)系。在模型構(gòu)建過(guò)程中,本文選取了兩組小微客戶的樣本數(shù)據(jù),一組數(shù)據(jù)主要由個(gè)體工商戶、種養(yǎng)殖戶構(gòu)成,另一組數(shù)據(jù)主要由小微企業(yè)客戶構(gòu)成。在第一組數(shù)據(jù)中,通過(guò)運(yùn)用Logistic模型進(jìn)行試驗(yàn),發(fā)現(xiàn)小微客戶的很多財(cái)務(wù)指標(biāo),都與其信用風(fēng)險(xiǎn)成顯著相關(guān)關(guān)系；對(duì)于第二組數(shù)據(jù),由于該數(shù)據(jù)中的客戶仍然持有銀行信貸,其信用風(fēng)險(xiǎn)更難以從財(cái)務(wù)指標(biāo)中去體現(xiàn)。并且此類(lèi)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)形成的主要原因是因?yàn)槠湓诮?jīng)營(yíng)中遭受到的一些突發(fā)事件而導(dǎo)致的,采用小微客戶財(cái)務(wù)報(bào)表中的相關(guān)指標(biāo)無(wú)法準(zhǔn)確判斷其目前的信用風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而導(dǎo)致了Logistic模型在判斷方面的失誤。因此本文引入FAHP方法,將小微客戶的各種行為事件,包括貸款卡信息、法院訴訟信息等納入到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系之中。結(jié)果顯示在將行為事件納入到小微客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系之后,增強(qiáng)了模型對(duì)小微客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的判斷準(zhǔn)確性。
[Abstract]:With the continuous development of our banking industry, the number of domestic commercial banks and the number of outlets are increasing, and the competitive environment of domestic banks is also becoming increasingly fierce. So far. For domestic commercial banks, the traditional credit business is still the main source of profits. Most commercial banks focus on doing the credit business well. However, marketing credit customers alone can not bring them stable income, which is mainly due to the asymmetric information and the dynamic changes of customer operating risks in the implementation of credit contracts. Commercial banks have to bear the default risk that the credit customers can not return the principal and interest. Therefore, in order to avoid the credit risk of the credit customers, and at the same time to improve their competitiveness in the same industry. Commercial banks must establish a set of accurate and reliable credit risk management system. According to the relevant theory of credit risk management, combined with the reality of commercial banks in China, through the selection of relevant indicators. Using Logistic model and fuzzy analytic hierarchy process, this paper discusses the credit risk of small and micro customers and various financial indexes. The relationship between non-financial indicators and behavior events of micro-customers. In the process of model construction, this paper selects two sets of sample data of micro-customers, one group of data is mainly composed of individual industrial and commercial households, breed farmers. In the first group of data, by using Logistic model to test, we find a lot of financial indicators of small and micro customers. Both of them have a significant correlation with their credit risk; For the second set of data, since the customer in the data still holds bank credit. Its credit risk is more difficult to reflect from the financial indicators. And the main reason for the formation of this kind of customer credit risk is due to some unexpected events in the operation. It is impossible to judge the credit risk accurately by using the relevant indexes in the financial statements of small and micro customers, which leads to the errors in the judgment of the Logistic model. Therefore, the FAHP method is introduced in this paper. All kinds of behavior events, including credit card information, court litigation information, etc., are incorporated into the risk assessment system. The results show that the behavior events are incorporated into the credit risk assessment system of the small and micro customers. The accuracy of the model to judge the credit risk of small and micro customers is enhanced.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：F832.4;F224

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本文編號(hào)：1420624