农户贷款违约模型及其预测准确度比较--基于Z小额信贷机构的实证分析

摘要

在我国农村地区，信用信息相对缺乏，农村金融机构与农户之间存在着严重的信息不对称，对农户的逾期行为以及违约行为进行预测十分困难。在这样的情况下，为了减少农户逾期行为及违约行为带来的损失，农村金融机构会提高贷款利率并减少资金供给，使得农村信贷市场出现信贷配给现象，一大部分农户的信贷需求难以得到满足。因此，需要对农户的逾期行为以及违约行为进行研究以缓解农村金融机构与农户之间的信息不对称。同时，我国的农村和农业发展出现转型，农户类型出现了转变，不同类型农户之间的逾期行为以及违约行为需要分别研究。本文以Z小额信贷机构的数据为基础，对不同类型农户的逾期行为以及违约行为进行研究，试图找出不同类型农户逾期行为以及违约行为的影响因素，并对Logistic模型、稀有事件Logistic模型以及偏态Logistic模型的预测准确度进行了比较。本文主要内容如下: 第一章为本文导论，主要介绍了选题的背景及意义，对国内外相关领域的研究进行梳理，提出本文的研究内容和研究方法，并且提出本文可能的创新以及存在的不足。 第二章对研究的理论基础进行论述，分析了我国农户信用风险的影响因素，并根据我国农户的现状及Z小额信贷机构的数据对农户进行了分类。 第三章介绍了本文数据的来源以及采用的指标体系。介绍了文章选用的三种模型:Logistic模型、稀有事件Logistic模型以及偏态Logistic模型。同时，本章介绍了模型预测准确度评判的指标ROC曲线以及AUC值。 第四章对农户的逾期行为以及违约行为分别进行了实证研究。实证部分首先使用了Logistic模型对总样本、农业经营农户样本、非农业经营农户样本以及被雇佣型农户样本的逾期行为进行分析。其次，分别使用Logistic模型、稀有事件Logistic模型以及偏态Logistic模型对各个样本的违约行为进行分析，并对三种模型的预测准确度进行了比较。实证结果发现，农业经营农户以及非农业经营农户的逾期行为容易受到自身负债水平的影响而被雇佣型农户的逾期行为则更容易受到担保人以及共同借款人影响;违约行为相较于逾期行为而言受到的影响因素更加复杂，基于Z小额信贷机构数据构建的模型对于农户违约行为的解释力不强。 第五章是研究结论及展望。在上述实证分析的基础上，对本文的研究结果进行陈述，并基于农户贷款违约模型的研究对信用评估研究进行了展望。

目录

声明

摘要

1导论

1．1研究背景

1．2研究意义

1．3文献综述

1．3．1国外研究现状

1．3．2国内研究现状

1．4研究内容

1．5技术路线

1．6论文的主要创新点以及可能的不足之处

1．6．1主要创新点

1．6．2可能的不足之处

2理论基础以及农户违约行为影响因素分析

2．1理论基础

2．1．1逆向选择

2．1．2道德风险

2．1．3信贷配给

2．2农户违约行为影响因素分析

2．2．1农户分类

2．2．2担保人及共同借款人的影响

3农户贷款违约指标体系构建及模型介绍

3．1农户贷款违约指标体系构建

3．2模型介绍

3．2．1 Logistic模型

3．2．2稀有事件Logistic模型

3．2．3偏态Logistic模型

3．3模型预测准确度的评判标准

4农户逾期行为及违约行为影响因素实证分析

4．1数据描述性统计分析

4．2农户逾期行为影响因素实证分析

4．2．1农户逾期行为影响因素分析

4．2．2不同类型农户逾期行为影响因素分析

4．3农户违约行为影响因素实证分析

4．3．1农户违约行为影响因素分析

4．3．2农业经营农户违约行为影响因素分析

4．3．3非农业经营农户影响因素分析

4．3．4被雇佣型农户违约行为影响因素分析

4．4本章小结

4．4．1指标方面

4．4．2模型方面

5．研究结论及展望

5．1研究结论

5．2研究展望

参考文献

致谢