【摘要】：隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn),銀行的存貸利差不斷縮小,傳統(tǒng)貸款的收益明顯下降,個(gè)人信用貸款因?yàn)橘J款利率相對(duì)較高,且能直接滿(mǎn)足居民日常消費(fèi)需求,成為各家銀行新的盈利增長(zhǎng)點(diǎn)。國(guó)內(nèi)越來(lái)越多商業(yè)銀行及外資銀行開(kāi)始大力發(fā)展個(gè)人信用貸款業(yè)務(wù),為了爭(zhēng)奪客戶(hù),紛紛降低貸款準(zhǔn)入條件或忽視貸款實(shí)際用途,造成償還能力低的客戶(hù)進(jìn)入個(gè)人信用貸款市場(chǎng),客戶(hù)貸款資金流入股市、樓市、理財(cái)?shù)?從而形成嚴(yán)重的違約隱患。因此,如何有效防范個(gè)人信用貸款風(fēng)險(xiǎn)的研究顯得尤為重要。本文綜述了國(guó)內(nèi)外個(gè)人信用貸款風(fēng)險(xiǎn)控制的研究現(xiàn)狀,介紹了個(gè)人信用貸款相關(guān)概念和特點(diǎn),并梳理了國(guó)內(nèi)外個(gè)人信用貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r,分析了個(gè)人信用貸款風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型和風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因,指出了商業(yè)銀行在個(gè)人信用貸款業(yè)務(wù)發(fā)展中存在的問(wèn)題。然后定量分析個(gè)人信用貸款違約影響因素,以某商業(yè)銀行個(gè)人信用貸款數(shù)據(jù)作為分析樣本,選取性別、年齡、婚姻、教育程度、單位性質(zhì)、行業(yè)名稱(chēng)、稅后月收入、居住狀況、貸款用途、合同期限、付款方式、貸款總金額作為解釋變量,貸款是否違約作為被解釋變量,按照一定的規(guī)則量化,并對(duì)這些變量進(jìn)行描述性分析。在分析違約影響因素顯著性水平時(shí),本文采用Logistic回歸方法建立模型,該模型限制條件較少,操作便利,可以提高貸款決策效率,且具有較高的預(yù)測(cè)性,被廣泛運(yùn)用于貸款風(fēng)險(xiǎn)控制的研究。分析結(jié)果顯示,單位性質(zhì)、合同期限與貸款總金額對(duì)個(gè)人信用貸款違約影響最顯著,在個(gè)人信用貸款風(fēng)險(xiǎn)控制中應(yīng)特別關(guān)注。最后,本文提出商業(yè)銀行個(gè)人信用貸款風(fēng)險(xiǎn)控制的相關(guān)建議,包括完善個(gè)人征信體系,健全個(gè)人信用貸款的法律環(huán)境,規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng),提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估水平,個(gè)人信用貸款風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)合理化,以及加強(qiáng)商業(yè)銀行內(nèi)部管理。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F832.479

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 許高森;;我國(guó)個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)策[J];中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì);2015年11期

2 李峰;吳海霞;;南非無(wú)抵押貸款機(jī)構(gòu)危機(jī)與啟示——非洲銀行案例研究[J];南方金融;2015年04期

3 張國(guó)政;陳維煌;劉呈輝;;基于Logistic模型的商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J];金融理論與實(shí)踐;2015年03期

4 賀昌政;孔力;朱兵;肖進(jìn);;信用卡取現(xiàn)影響因素研究[J];管理評(píng)論;2014年10期

5 范新安;魏南楠;;個(gè)人信用狀況調(diào)查研究——以鄭州市為例[J];價(jià)值工程;2014年25期

6 付渝茜;;淺談商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的防范和控制[J];商;2014年23期

7 劉睿;周宗放;夏宇;;基于DEMATEL的企業(yè)集團(tuán)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系研究[J];管理學(xué)家(學(xué)術(shù)版);2012年01期

8 楊暉;盧昊;;中國(guó)特色征信體系模式研究[J];新金融;2011年08期

9 韓冰;紀(jì)瑞樸;;借鑒美國(guó)經(jīng)驗(yàn)完善我國(guó)個(gè)人信用查詢(xún)?cè)u(píng)級(jí)系統(tǒng)[J];金融電子化;2010年11期

10 曲秋實(shí);李莉;;基于logit模型的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J];商業(yè)經(jīng)濟(jì);2010年12期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 臧嘉惠;互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融模式下百度金融教育信貸風(fēng)控研究[D];北京郵電大學(xué);2018年

2 朱思源;互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人貸款的風(fēng)險(xiǎn)控制研究[D];鄭州大學(xué);2017年

3 商延澤;廣發(fā)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];深圳大學(xué);2017年

4 王林林;JNNC商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)研究[D];山東理工大學(xué);2017年

5 王昌建;東海銀行籌建臺(tái)州分行的可行性分析[D];蘭州理工大學(xué);2016年

6 劉曉璇;基于信用風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)銀行貸款定價(jià)問(wèn)題研究[D];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

7 毛能;新生代大學(xué)生微消費(fèi)貸款研究[D];浙江大學(xué);2016年

8 張艷秋;廣發(fā)銀行JN分行信用貸款風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

9 王楊;我國(guó)A股制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

10 苗家銘;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及其應(yīng)用[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：2595611