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小额贷款公司客户信用风险影响因素研究

作　者: 王婧斐
导　师: 王幼军
学　校: 西南财经大学
专　业: 企业管理
关键词: 小额信贷小额贷款公司信用风险影响因素
分类号: F832.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

小额信贷(Microcredit)是一种特殊的信贷服务,它专门服务于一个社会群体,这个社会群体很难通过传统常规的融资渠道进行融资,而小额信贷通过对他们提供小额度、持续的贷款来满足他们日常生产经营的资金需求。其主要的服务对象包括了个体工商户、小作坊主、小业主、微型、中小型企业以及中低收入群体。小额信贷放贷机构在中国包括了农村商业银行、城市商业银行、邮政储蓄银行等正规金融机构,也包括专业的小额信贷公司。本文侧重研究的是类似作者曾经实习过的成都某外资小额贷款公司这样的专业的商业小额贷款公司,它们的建立合理的集中了民间资金,规范了民间借贷市场,同时也有效地解决了个体工商户、微型、中小型企业融资难的问题。小额贷款对满足个体工商户、微型、中小型企业、农户等中小融资强烈的融资需求,规范民间资本借贷,增加就业,推动经济发展起着巨大的促进作用。但是,我国小额贷款公司成立时间不长,许多问题亟待解决,特别是信贷风险的控制问题。从信用制度和风险评估手段来看,农户、城市个体工商户以及中小企业没有完善的信用环境,也缺乏有效的技术手段对他们进行风险管理；从运营角度来看,很多省市和地区并没有制定对商业小额贷款公司的具体实施规范和措施；此外,资金来源受到限制、业务单一、贷款缺乏抵押物以及服务对象的弱势,导致了小额贷款公司的抗风险能力脆弱。因此探索如何控制和规避小额贷款的风险,促进其健康发展具有重要的现实意义。一、研究目的中国小额贷款由于发展时间不长,小额信贷机构逐步的商业化,开始自主经营、自负盈亏,向着探索能够实现可持续发展的目标而努力,但在此过程中,仍然面临了一些亟待解决的问题,如覆盖率低、难以形成规模、达到盈亏平衡点、信用体系建设滞后、信用风险难以被有效的识别和评估以及管理,这些问题严重制约了我国小额信贷业务发展的进程。而究其本源,造成这些问题的一个非常主要的原因是：小额信贷机构难以有效的对其目标客户进行信用风险水平的识别、评估以及管理,若无法对信用风险水平进行有效的识别就无法保证高比例的偿还率,如果没有一套先进的针对于信用风险的审批流程,就更加的无法在大规模拓展业务的同时保证其较低的坏账率水平。正是因为各大商业银行在这个问题上觉得难以处理,与较大型的企业相比其风险难控,将这部分群体视为高风险群体,避而远之,才给了小额信贷机构这样的一个良机,使得小额信贷机构能够应运而生。再加上小额信贷单笔金额小的基本特征就决定了其运营机构要达到收益覆盖成本这一目标必须形成规模,贷款的量必须上去,这样对于信用风险的审核和控制就显得更加的重要,它是在小额信贷商业化进程中,实现长期可持续性发展中迫在眉睫、亟待突破的一项关键任务。文章的选题思路来自于实习的实际工作中发现小额信贷信用风险管理的不足,如信贷员的激励机制而引起的过量放贷问题,以及由于信贷员水平的不同造成的判断标准不统一的问题,和维持相当数量的信贷员而带来的不必要的业务成本问题等。本文从小额信贷以及小额贷款公司的定义入手,结合国内外对小额信贷信用风险的研究,尝试找出影响商业小额贷款公司客户信用风险的主要因素,并建立相关预测模型。二、研究内容本文共有五章,主要内容如下：第一章是绪论。介绍本文的研究背景及意义,研究内容及结构安排,以及本文的创新之处。第二章是相关理论和文献综述。首先介绍了小额信贷和小额贷款公司的概念、特征等内容；其次,阐述了信用风险的定义以及评价方法,并在此基础上,比较了小额贷公司和商业银行信用风险管理的差异；然后对小额贷款信用风险及其影响因素的相关文献进行了回顾,最后,对以上内容进行了相应的评述,并得到了本文的研究视角。第三章是研究设计。包括样本的设计,变量的选择,假设的提出,研究程序和模型设计。第四章是实证分析。采用logit回归模型,本着全面、有效的原则,搜集了目前国内小额信贷市场活跃的参与群体、具有典型代表性的群体——个体工商户的第一手资料信息,并且从个人自然特征和经济特征两大方面去设计和统计其指标、变量,以达到有效评估的目的。并在logit回归基础上,采用在样本均值水平上计算出边际影响和计算平均边际影响(在每一条观测上计算出边际影响并取均值)这两种方法,对商业小额贷款公司客户信用风险的违约影响因素进行了边际效应分析,并建立了较为简便有效的客户信用风险预测模型。第五章是研究结论及建议。根据第四章实证分析得出本文研究结果,并将研究结果与预期假设进行对比；然后针对本文研究对象提出相应的政策建议与前景展望。最后对本文研究局限性予以说明。三、本文的主要贡献1.研究视角比较新颖出于保护客户贷款信息的隐私以及防止小额贷款公司商业机密的泄露,通常很难获得商业小额贷款公司客户的具体资料。因此,国内目前的小额贷款研究中,很多是对小额贷款机构的经营模式、规范发展和可持续发展等理论的研究。对于小额贷款信用风险的影响因素,主要的研究领域是：以扶贫和发展农村经济为主要目标的农户小额信贷,以及站在商业银行等正规金融机构的立场上,对客户进行风险管理。而选择以盈利为目的的商业小额贷款公司为视角,进行的相关实证研究还比较少。而本文在合法的基础上获取了大量样本,借鉴其他金融主体对小额信贷违约影响因素研究,以商业小额贷款公司为放款主体,分析客户的信用风险影响因素,对其进行风险控制具有一定意义。此外,本文实证研究的数据来源于成都外资小额贷款公司。数据的范围包括了“大成都地区”,它包括了温江、彭州、郫县、新都、龙泉、华阳等成都郊县,也包含了较大规模的个体工商户的零售市场和批发市场,比如荷花池、双流家具市场等。因此,研究样本较多,原始数据材料接近100页。数据涵盖了整个成都地区融资需求旺盛的个体工商户群体,由于这个群体具有自己的特点,因此本文是站在以成都为代表的西部地区角度上对小额贷款公司客户的信用风险进行研究。2.改善商业小额贷款公司的风险管理引入logit模型进行小额贷款信用评价之后,信贷人员可以挑选对逾期行为有显著影响的因素进行重点审查。由于模型总体预测能力较高,因此可以通过模型对客户资料进行信用评价,将得出的数值与预先设定的阈值相比较,对客户进行分类,确定是否放贷或者贷款的定价,避免信贷人员因为业绩压力或以权谋私而放宽审核条件而做出的错误的信贷决定。同时,公平、客观的预测模型也避免了因为信贷员水平的参差不齐、主观情绪变化、关注角度的不同而导致的信贷决定的不一致,有利于业务的统一性和规范性。此外,快速有效的信用预测模型可以减少信贷人员的数量和工作量,有利于提高工作效率,降低业务成本。因此该研究对于改善商业小额贷款公司的信用风险管理具有实践意义。3.变量设计等方面有一定的创新在变量设计方面,本文不仅仅使用从业时间这一变量来衡量客户在业内的资历状况,更创造性的利用管理经验和当前地址经营年限这两个变量,对贷款客户在其行业领域中的经验、人脉、营运能力和稳定性进行考察。本文在logit回归基础上,采用在样本均值水平上计算出边际影响和计算平均边际影响(在每一观测水平上计算出边际影响并取均值)这两种方法,对商业小额贷款公司客户信用风险的逾期影响因素进行了边际效应分析,并学习借鉴对农户小额信贷风险管理的研究,建立了信用风险识别模型。不可否认的是,由于实证研究所用的样本数据来源于大成都地区的客户,存在一定的地域性,且所掌握的材料有限,因此分析过程中的不足,是今后需要进一步加强的地方。另外,鉴于作者的能力水平有限,论文中难免出现偏颇之处,敬请各位专家、学者指正。

全文目录

摘要  4-8
Abstract  8-10
目录  10-13
1. 绪论  13-18
  1.1 研究背景和意义  13-15
    1.1.1 选题背景  13-14
    1.1.2 选题意义  14-15
  1.2 研究框架和内容  15-16
  1.3 创新要点  16-18
2. 相关理论及文献综述  18-43
  2.1 小额信贷  18-21
    2.1.1 小额信贷概念界定  18-19
    2.1.2 小额信贷的特征  19-20
    2.1.3 小额信贷的发展  20-21
  2.2 小额贷款公司  21-24
    2.2.1 小额贷款公司的界定  21
    2.2.2 小额贷款公司的经营特点  21-22
    2.2.3 小额贷款公司的作业流程  22-24
  2.3 信用风险  24-30
    2.3.1 信用风险的界定  24
    2.3.2 信用风险评价方法  24-29
    2.3.3 本文选择的模型基础——logit模型  29-30
  2.4 小额贷款公司与商业银行的比较  30-33
  2.5 有关小额贷款信用风险的研究  33-36
    2.5.1 小额贷款信用风险的界定  33-34
    2.5.2 小额贷款信用风险的特征  34-36
  2.6 有关小额贷款信用风险影响因素的研究  36-41
    2.6.1 发展中国家的研究  36-40
    2.6.2 发达国家的研究  40-41
  2.7 研究评析和本文视角  41-43
3. 研究设计  43-58
  3.1 研究构想  43
  3.2 研究样本设计  43-46
    3.2.1 样本的选择  43-45
    3.2.2 数据来源  45-46
  3.3 变量选取  46-51
    3.3.1 变量选取的原则  46-47
    3.3.2 本文变量的选取  47-51
  3.4 研究假设  51-55
    3.4.1 性别与贷款逾期概率  51
    3.4.2 年龄与贷款逾期概率  51
    3.4.3 婚姻状况与贷款逾期概率  51-52
    3.4.4 居住地和房产情况与贷款逾期概率  52-53
    3.4.5 从业时间、管理经验、当前地址经营年限与贷款逾期概率  53
    3.4.6 销售增长率、偿债比率与贷款逾期概率  53-54
    3.4.7 抵押状况与贷款逾期概率  54
    3.4.8 贷款金额与贷款逾期概率  54-55
    3.4.9 所属行业与贷款逾期概率  55
  3.5 研究程序  55-56
  3.6 模型设计  56-58
4. 小额贷款信用风险影响因素实证研究  58-70
  4.1 描述性统计  58-60
  4.2 相关性检验  60-62
  4.3 模型回归和回归基础上的边际效应分析  62-68
    4.3.1 模型回归  62-64
    4.3.2 样本均值水平上的边际影响  64-66
    4.3.3 平均边际影响  66-68
  4.4 模型验证及预测  68-70
5. 结论建议和展望  70-79
  5.1 研究结论  70-73
  5.2 政策建议  73-77
  5.3 研究局限及展望  77-79
参考文献  79-83
后记  83-84
致谢  84-86
在读期间科研成果目录  86

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