论文基于Logistic回归模型个人小额贷款信用风险评估应用是大学硕士与本科信用风险毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写信用风险控制手段方面论文范文。
摘 要：根据光大银行某分行的实际样本数据,构建二分类Logistics信用风险评估模型,对互联网金融个人小额贷款信用风险评估问题进行实证研究.实证表明：年龄、性别、收入、职业、学历、是否持有信用卡、存贷比以及客户所属地对个人小额贷款信用风险影响非常显著；其中年龄越大、收入越稳定、学历越高、持有信用卡、存贷比越低的客户其信用等级越高；女性信用风险显著低于男性；一、二线城市客户的履约率普遍高于县地级市客户的履约率,商业银行应有针对性地对其进行有效规避和分散.
关键词：Logistic模型；互联网金融；小额贷款；信用风险；
一、引言
20世纪末以来,随着以互联网、大数据为代表的信息技术快速发展,金融和互联网从逐渐融合到全面渗透,“互联网金融”概念应运而生.互联网金融凭借成本低廉、高效便捷、受众广泛的特征使其在满足客户个性化需求、服务长尾客群方面具有先天性优势,因此传统商业银行可以通过發展互联网金融模式,加快个人信贷领域产品和服务创新,达到业务处理的便捷性,提升客户体验,增加客户黏性,拓展普惠金融服务范围.传统的小额贷款主要面向中低收入个人客户、中小企业主等群体,涉及面广、个性化需求强烈,由于缺乏统一的规范化管理,风险管理难度较大,这也是商业银行小额贷款业务发展缓慢的一个主要原因,但随着“互联网+金融”模式的兴起,大数据、云计算、社交网络、搜索引擎等互联网技术不断突破和运用,商业银行大力发展个人小额贷款业务已成为可能,但同时也应看到随之而来的欺诈风险、准入风险等,商业银行信用风险管理所考量的因素不断细化.所以,传统商业银行如何运用互联网金融的优势来创新发展个人小额信贷业务、抢占个人信贷业务市场、高效的解决信息不对称的问题,有效的管理风险将会成为传统商业银行未来不得不考虑的问题.
信贷的核心是风险管理,而对于个人小额贷款业务而言,风险管理的核心是客户信用管理,包括客户准入管理、存量客户管理及逾期客户管理.所以如何识别不同时期的客户的信用风险并进行有效控制将成为商业银行发展小额贷款业务的重中之重.本文将利用光大银行长沙分行收集的实际样本数据进行分析,以二分类Logistic回归为计量工具,通过对商业银行的个人信用贷款数据进行分析,来识别影响个人小额贷款信用风险的主要因素,旨在对商业银行在开展个人小额信贷业务中的风险管理提供一种思路或方法.
二、 文献综述
在对贷款风险管理的研究中,定量分析方法越来越受到学者和实践操作者们的青睐.定量分析法不仅可以优化贷款决策,将被动的风险管理模式转为积极主动的防范和控制风险,还能尽可能的减少拖欠的账款,降低收回账款的成本；同时还可以提高贷款决策效率,节约人力成本,实现贷款决策过程的客观性、信息化和科学化.从目前的研究来看,贷款风险研究的定量模型主要有判别分析法（Altman E,1968[1]）、主成分分析法（Weat Robert Craig, 1985[2]）、Z-score和ZETA模型（Altman,1968,2000）,Logistic回归,贝叶斯决策模型（Daniel E,1992[3]）,上世纪末以来,人工智能技术的快速发展使得银行运用该技术进行信用风险评估和贷款决策已成为可能.上述定量分析方法虽然均能在不同程度上对贷款风险进行研究,但各有侧重和短板,比如Z-score和ZETA模型只适用于对上市公司进行研究,贝叶斯网络模型则主要是偏重于操作风险.
大量研究证明Logistic是被广泛运用于个人信用风险评估的较为成熟的模型.Altman 、 Sabato（2007）[4]等人通过长期研究发现,使用logistic 模型衡量中小企业信用风险可以取得最佳效果,且该模型限制件较少,操作便利,且具有较高的预测性.该模型的主要优势是：一是因变量取值可以是违约概率和履约概率发生比的任何自然对数,对自变量没有任何限制；二是对数据是否满足协方差相同和正态分布的假设没有作限制性要求,适用范围广；三是因变量是一个二分类变量,只能取0或1的数值,可以直观的说明某个事件是否发生以及发生的概率是多少.我国学者在研究贷款信用风险的时候也多采用Logistic回归模型.姜秀华等（2002）[5]在采用13个变量进行logistic回归分析的基础上构建了财务危机预警模型.于立勇（2004）[6][7]首先运用正向逐步选择法选择信用风险评估指标变量,然后在Logistic回归模型的基础上构建违约概率测算模型.梁琪（2005）[8]将主成分分析法结合到Logistic模型中进行分析研究,构建了上市公司经营失败预警模型,并提出引入主成分分析法的logistic模型在预测准确度对和风险度量稳定性方面都优于简单的logistic模型.油永华（2006）[9]运用Logistic回归模型对100家上市企业的信用风险进行了定性的评价.石晓军（2006）[10]运用贝叶斯法对边界Logistic违约率模型的预测效果进行了分析.葛君（2010）[11]运用Logistic回归模型对信用卡信用风险进行了研究.罗晓光（2011）[12]将 Logistic 回归法引入商业银行财务风险预警模型,从资本充足性风险、信用风险、盈利能力风险、流动性风险和发展能力风险五个方面建立了适合商业银行的财务风险预警模型.史小康（2015）[13]将非对称连接函数的思想引入到信用评级中,将有偏Logistic分布的分布函数作为连接函数的反函数,利用实际数据来估计偏度参数和回归系数对个人信用进行了研究.
然而随着互联网金融的兴起,大数据时代的到来,商业银行所能获取的数据也越来越方便、快捷,数据也会越来越复杂多样,变量之间的关系也会变得纷繁复杂.以往研究专门针对个人小额贷款的研究较少,在建模方面,对离散数据进行建模尤为更少.本文在现有Logistic回归模型侧重财务指标的基础上,以非财务指标为重点来识别和评估商业银行个人小额贷款的信用风险,旨在为传统商业银行进军互联网金融领域提供一种新思路或者新方法,对风险因素进行量化.
总结:本论文主要论述了信用风险论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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3、 小额贷款公司风险法律控制 【摘要】近年来，随着我国经济市场的不断发展和完善，中小企业的数量不断增多，成为我国社会主义市场经济下的重要推动力量。在中小企业的发展过程中，公司。
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