小額貸款公司信用風險論文2篇范文

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第一篇

一、小額貸款公司信用風險評估模型構建

小額貸款公司作為新興的金融機構，本身的數據積累不夠，搜集資料也受到一定的條件所限，不能夠使用現代信用風險評估模型，而對于信用評分模型，大多數模型要求樣本假定服從正態分布，放眼現實中，農村小額貸款公司一樣很難滿足這個基本要求，因此，Logit模型的優勢體現出來，該模型并不要求樣本服從正態分布假定，歷史研究也表明，Logit模型適用于個人的信用風險評估，且準確率維持在54％—90％間。因此，事實證明，該模型可以適用于我國農村小額貸款公司的信用風險評估。所以，本文選取了Logit模型來進行風險測度。

（一）研究思路第一步，明確所要研究的問題，旨在對我國農村小額貸款公司的信用風險進行評估，測算違約概率，進行評定。第二步，通過信用評估模型的比較分析，確定選取Logit模型展開實證分析。第三步，選取樣本檔案，收集信用數據。第四步，確定指標的選用。根據樣本收集對于初選的指標進行異方差檢驗、多重共線性檢驗從而去粗取精，篩選出能夠有效反映小額貸款公司信用風險特點的主成分，確立符合實際情況的評估指標體系。第五步，參數的估計和模型檢驗。將指標數據代入Logit模型，運用SPSS軟件進行參數估計，在檢驗后構造出適合我國小額貸款公司的信用評分模型。

（二）模型指標的選取根據安徽省肥西縣農村小額貸款公司資信等級評定表等檔案，選取了勞動力、年齡、文化水平等13個指標。在確定最優變量指標之前，先進行正態性假設檢驗、異方差檢驗及多重共線性檢驗，通過檢驗確定模型可用的指標［17］。農戶基本情況。基本情況主要包含勞動力、年齡、文化水平三個因素。根據實際勞動力人數、農戶勞動力所占家庭人口比例，分別將女性18—55歲計入模型，男性18—60歲計入模型。農戶的勞動力占比與其經營、還款能力有高度關聯性，男性中青年為主要財富收入來源，還款能力較高，信用度高。根據客戶的受教育程度，將文化水平分為5個等級，分別為文盲、小學程度、初中（技校）、高中或高職中專、大學以及以上水平，依次賦值為0、1、2、3、4。文化水平直接影響農戶的經營能力，文化水平越高，掌握新技術選擇職業的前景越好，經營能力越大，信用等級越高。農戶收入情況。農戶收入主要依靠農業收入和其他經營收入，其次還應該考慮擁有耕地及固定資產價值，如房產、農業工具機械等，本文以農戶近五年的年收入均值來衡量其收入水平。收入水平主要考慮的是農戶的財產量，集中體現了戶家庭的經營能力，一般情況下呈正相關性。收入水平體現了經營能力，更代表了其還款能力。貸款指標情況。農戶的貸款指標主要包含貸款金額、用途、利率、期限和還款方式等因素。農戶貸款的流向主要根據其自身經營性質各有不同，根據貸款風險的大小依次為：經營小規模生產，發展種植業的農戶對資金的需求主要是擴大其種植業的發展，經營較穩定，風險較低；在外打工的農民貸款流向主要是解決生活消費和子女教育學費等問題，有收入風險較低；專門經營種養殖業的農戶因其經營狀況對自然條件的依賴較大，風險較大；從事餐飲、運輸、商業等經營的農戶，市場的波動對其影響較大，資金的需求較大，因此風險也最大。據此，對上述貸款用途規定權數1、2、3、4，權數越大，風險越大。貸款利率直接決定了農戶的還款利息，貸款利率越高，農戶的償還壓力增大，導致信用等級降低。貸款期限決定了農戶的還款期限，期限較長的貸款農戶還款的壓力較小，獲得經營收入的機會增大，因此違約的可能性降低，對應的信用級別較高。農村小額貸款公司的貸款期限一般分為短期貸款6個月以內、6個月至1年，中長期貸款1年至3年、3年至5年、5年以上。還款方式可根據農戶的經營情況、生產周期和償還能力等因素自行選擇，一般分為按月定額償還，即每月按照規定金額予以本息償還；到期一次性償還本息和定期償還。區域經濟發展水平情況。區域經濟發展水平高低差異會直接影響農戶的家庭財產、文化水平和經營收入等，經濟發達地區的農戶家庭財產和經營收入優于落后地區，總體上呈現正相關性。不同區域經濟水平不同，農戶的信用等級不同。下面進行變量的定義及賦值，農戶的信用評級等級記為y，賦值標準記為較差、合格、良好、優秀，其中較差＝0，合格＝1，良好＝2，優秀＝3。信用等級越高，風險越低。詳情見表2。。

（三）Logit模型的構造Logit模型也稱作“評定模型”，是多變量分析的延伸，在經濟學中應用廣泛。在本文中，假設農戶的違約率是P，1－P就表示不違約概率，則設Logit函數為。根據最大似然估計法，得出估計參數β0、β1、β2、βk，根據Logit模型可以得到農戶借款在一段時間里的違約率，通常設定模型的臨界點為0．50，判定準則為：若違約率P≥0．5，則認為農戶存在高風險，反之則為低風險農戶。對以上列舉的各項影響因素，篩選對信用評級有顯著性影響的各因素，主要為文化水平、擁有耕地、農業收入水平、經營收入水平、貸款用途、貸款利率、還款方式、區域經濟發展水平8大因素。檢驗結果為通過卡方檢驗，sig值小于0．03，擬合結果良好。平行性檢驗的sig值為0．02，顯著性水平為2％情況下檢驗通過。本文采用安徽省肥西縣農村小額貸款公司提供的2008—2012年的相關數據資料，總共360個樣本。將2008—2011年樣本設置為訓練組，共220個，2012年樣本為預測組，共140個。按照五級分類標準，超過3個月未償還貸款的農戶為高風險客戶，高風險客戶共有105戶，低風險客戶255戶。訓練組內高風險客戶有50個，低風險客戶有170個，預測組內高風險客戶30個，低風險客戶110個。

（四）Logit模型的檢驗在測算出Logit函數構建模型之后，對模型參數進行可行性檢驗，檢驗該模型是否可以有效表4貸款逾期情況列表年份總貸款逾期率（％）三個月以上貸款逾期率（％）20082．422．2920092．392．3220102．352．3020112．382．3120122．292．23表5貸款逾期情況分組列表分組高風險客戶數（人）低風險客戶數（人）訓練組（2008—2011年）50170預測組（2012年）30110資料來源：根據肥西縣農村小額貸款公司貸款數據整理所得。適用于小額貸款公司的信用風險測度。回歸系數檢驗。模型中各變量的P值都小于顯著性水平0．05，證明各變量通過顯著性檢驗，認為各指標因素對違約行為的影響是顯著的。準確度檢驗。經過檢驗證明，Logit模型識別違約率的準確率達到88．1％，不違約率的準確率達到77．2％，總的來說，擬合程度較高，識別能力較強。

二、結論與建議

根據農村小額貸款公司的數據構建的Logit模型為農村小額貸款公司的信用風險預測提供了較為準確的數量依據，也為信用風險的防范指明了方向和重點。農村小額貸款公司可借助Logit模型對違約客戶和非違約客戶進行識別篩選。總體來說，Logit模型的結果是可以采信的，但是，模型的識別力仍有待加強，主要原因：一是樣本容量的有限，二是農村小額貸款公司對客戶信息的調查不夠全面、深入，三是模型所采用的數據局限性較大，因此實踐性較弱，可能存在區域性限制。通過觀察模型中的各參數可得，農戶的文化水平、擁有耕地數、收入水平、貸款用途、和區域經濟發展水平與農戶的違約概率即信用風險呈負相關關系，貸款利率、還款方式與農戶的違約概率即信用風險呈正相關關系主要體現在：農戶的文化水平越高，素質越高，信用還款意識也越好，違約的可能性越低；農戶擁有的耕地面積越高，農業收入越有包裝，因此信用風險越低；農戶的收入水平越高，包括農業收入、其他經營收入以及各類資產價值，還貸能力越強，越不可能產生違約現象；農戶的貸款用途對違約產生起到了關鍵性作用，當貸款用于種植業、養殖業以及商業、運輸等經營生產時，違約的可能性要高于用于農業基本生產的情況；貸款利率的高低決定了還款利息的高低，貸款利率高從而利息高的貸款還款壓力大，違約風險高；還款方式不同，造成不同信用風險，按月還款比到期一次性還款的信用風險要低；區域經濟發展水平越高的地區，整體經濟實力較強，就業機會較多，農戶可獲得經營收入較多，同時，經濟越發達地區居民文化水平越高，信用風險越低。由于Logit模型的局限性，在今后的研究分析中，應考慮擴充樣本容量，引入宏觀經濟變量進行分析，提高模型的應用性和準確性。

此外，為提高信用風險評分的準確性，農村小額貸款公司在實際工作中還應當做好以下方面的工作：首先，加強培養專業信貸人員。Logit模型雖然為信用風險的評估提供了參考依據，但是并不能完全依靠它，要加以配合信貸人員的專業操作，模型的建設作為一項精準復雜的工作，對信貸人員的專業素質要求較高，因此，應加強員工的專業技能培訓，建立有效的激勵懲戒機制，吸引優秀人才的加入，對模型的開發應培養掌握金融事務、熟悉信貸工作、具有專業知識的專業人才團隊。其次，建立健全數據資料庫。建立健全農戶的數據資料庫是一項基礎性工作，更是建立農村小額貸款公司信用風險評估模型的關鍵依據，更多的樣本數據可以提高模型的識別力。因此，應大力加強農村小額貸款公司客戶數據資料庫的建立，規范檔案的指標體系，最大力度地保證各項指標的真實性和全面性，提高電子化管理的能力，為模型的構建提供大量可靠的數據支撐。再次，信用評估模型需要不斷地改進更新，以適應發展中的情況并提高越策準確率。在我國農村小額貸款公司不斷發展的過程中應積極關注信用風險評估的進程，也要不斷創新風險預測辦法，完善模型，將模型更好地應用于實際工作中。最后，創新開發需求差異化貸款產品。農村小額貸款公司在農村金融發展的浪潮中，為了實現可持續發展和商業化進程，創新設計新的符合客戶需求的個性化、差異化金融產品是必要手段，在探索新產品開發過程中結合有效的信用風險控制措施，積極開發風險分散、控制的創新金融產品，才能實現健康持續的發展，既擴大客戶群又在一定程度上保障了貸款質量，正是推動農村小額貸款等金融機構不斷發展和完善的中堅力量。

作者：鄭蘭祥萬雪單位：安徽大學經濟學院

第二篇

一、小額貸款公司信用風險的生成機理

(一)文獻綜述申韜(2010)認為引發小額貸款公司信用風險的主要原因包括:主體缺陷，即小額貸款公司因性質定位的尷尬和融資能力受限，當客戶違約時會面臨信用風險;客體缺陷，即小額貸款公司授信對象的特殊性決定了客戶信用風險產生的必然性;貸款運作方式的缺陷，即小額貸款公司過多依賴“軟信息”作為貸款決策依據將加劇其客戶信用風險［2］。黃曉梅(2012)認為“三農”問題、信貸主體的信息不對稱、專業人才匱乏、內控薄弱是小額貸款公司信用風險的成因［3］。顧海峰(2013)認為市場行情、宏觀經濟政策、經營條件等因素的變動導致借款者出現違約，同時，利用模型進一步證明信息不對稱引發小額貸款公司的借款者逆向選擇和道德風險［4］。綜上所述，國內學者對小額貸款公司客戶信用風險生成機理的看法主要有幾下三點:一是由于借貸雙方信息不對稱導致客戶道德風險和逆向選擇;二是因外部環境變化導致借款人的還款能力出現問題而違約;三是小額貸款公司因受政策束縛、自身缺陷等原因不能有效防范客戶信用風險。通過對小額貸款公司信用風險成因進一步研究發現，許多小額貸款公司還未能接入中國人民銀行征信系統，小額貸款公司與金融機構對彼此“老賴客戶”的“污點”無從所知，這無疑降低了違約者的成本，形成了風險隱患。因此，小額貸款公司客戶違約成本低、失信的懲戒機制不健全也是形成信用風險的一個重要因素。

(二)違約成本低是產生信用風險的又一成因可借助收益—成本分析法和博弈矩陣模型來證明違約成本低是產生信用風險的一個原因。假定，客戶從小額貸款公司以利率i獲得一筆貸款K，客戶使用這筆資金用于運營獲得的收益率為r，則K乘以i表示資金的借款成本，K乘以r表示使用借貸資金獲得的收益，且Kr＞Ki。客戶違約率為P，違約成本為C，到期還本付息的概率為1－P，小額貸款公司意愿放貸的概率是Q，拒貸的概率為1－Q。有以下四種情況:第一，如果客戶到期正常還本付息，客戶所得收益為K(r－i);如果客戶違約，收益減去成本為K(1+r)－C。第二，如果小額貸款公司放貸給誠信客戶凈賺Ki，但貸款給違約客戶則會損失K(1+i)的本利。第三，如果潛在違約客戶被拒貸，其收益減去成本為0，同理小額貸款公司拒絕給違約客戶貸款，收益減去成本也為0。第四，如果小額貸款公司對誠信客戶拒貸會產生Ki的機會損失，同時誠信客戶被拒貸，機會損失為K(r－i)。則小額貸款公司和客戶博弈矩陣如表1所示:從該模型推導出的公式不難發現，信用風險與貸款利率i、資金運用的實際收益率r、貸款本金K以及違約成本C有關，其中違約成本C和違約率P呈負相關，違約成本C越低，違約概率P就越高。可見違約成本是導致信用風險的又一因素，因此，加大違約成本可降低小額貸款公司的客戶信用風險。

二、小額貸款公司信用風險的防范

(一)完善內控制度是防范信用風險的基礎小額貸款公司應將審慎經營滲透到公司信貸全過程，覆蓋所有的部門、崗位和人員，從源頭上把好信用風險防范第一關。1．嚴格執行“三查”制度小額貸款公司應總結風險防范經驗，嚴格執行貸款“三查”(貸前調查、貸中審查、貸后檢查)制度，切實提高防范風險的能力①。小額貸款公司在放貸前要積極審慎選擇客戶，對貸款申請人的基本情況、資信狀況、經營情況、貸款擔保情況等進行全方面調查;貸中要依據調查人員提供的相關信息資料，對資料的合規真實性、貸款資金的流向、可能的風險影響因素等內容按照既定的程序和要求進行審查、核準;貸后要加強貸款資金的跟蹤檢查，監控借款人和擔保人的經營變動情況，當出現市場銷售異常、關聯企業變化、公司重要管理人員調整等可能影響借款人還款能力因素時，及時識別預警風險，并采取相應措施，將風險扼殺在搖籃中。2．實行審貸分離根據中國人民銀行《貸款通則》的相關規定，貸款調查人、貸款審查人和貸款發放人需對各自承擔的工作負責，企業需完善內部制約機制，防范貸款風險②。這就要求小額貸款公司合理搭建公司治理結構，堅持“部門(崗位)分設、職責分離、各司其職、相互牽制”的審貸分離原則。將對借款人的貸前調查權、貸中審查權、貸后檢查權歸屬于不同部門，分別設立信貸業務部門、信貸管理部門和信貸風險資產管理部門，并落實三部門工作責任制。規模小的小額貸款公司可設立調查崗、審查崗和信貸風險資產管理崗負責“三查”工作，各崗位不能交叉。條件成熟的小額貸款公司，可設立董事會領導下的貸款審查委員會，環環層疊、杜絕人情債，嚴防風險漏出。3．加強信息化建設信息化最大的優勢在于信息傳遞的及時性、數據處理的高效性和數據管理的便捷性。利用信息化系統，一方面可實時、準確地多渠道獲取客戶信息，及時識別預警風險，減少信息不對稱帶來的時滯損失;另一方面可促使業務人員嚴格執行操作規范和既定的流程，進一步強化內控制度執行力，從而有效防止人為舞弊，提高預防風險的能力。此外，信息化建設也為小額貸款公司信貸技術的開展、與央行征信系統的無縫對接等提供技術支持。

(二)信貸技術是防范信用風險的關鍵1．5C分析法5C分析法是通過對借款人五個方面綜合分析以評定借款人還款意愿和還款能力的一種技術分析方法。其操作簡單易行，非常適合小額貸款公司對其授信對象進行信用風險審慎評估。(1)道德品質(charater)。道德品質包括企業的誠實守信和社會責任感兩個方面。通常有著良好歷史信用記錄、遵守承諾和信守協議、富有社會責任感的借款人按時還款意愿強。因此，企業所有者的個人誠信和責任感可成為反映企業還款意愿強弱的重要考量指標。(2)還款能力(capacity)。還款能力是五要素中最為關鍵的因素，借款人未來充足的現金流是保障其按時還款的前提條件。因此，小額貸款公司要考慮借款企業的未來現金流量、償還時機等因素，在確保借款人不會改變資金用途、經營狀況和資產狀況良好、有足夠的現金償還債務時發放貸款。(3)資本實力(capital)。資本實力是企業的信用基礎，是企業債務清償的重要基礎和條件。如果借款人自有資金占全部項目投資金額的比例越高、融資策略越偏保守、財務越穩健，說明該筆貸款的風險就越小。(4)擔保(collateral)。擔保是指當借款人不履行債務時，貸款人有權依照擔保法規定優先受償。對信用狀況存有爭議的客戶，擔保貸款是一個非常保險的做法，抵押擔保貸款可以增加客戶的違約成本，降低違約風險。(5)經營條件(condition)。經營條件是指客戶營運過程所面臨的經濟形勢和社會環境，包括企業、行業和關聯行業所面臨的經濟環境。小額貸款公司在放貸前要對授信企業的發展前景、市場供求狀況、行業發展趨勢等經濟環境進行分析，結合客戶歷史信用數據來綜合判斷客戶的還款能力是否受到影響，防范信用風險。2．全面信息采集交叉驗證法信息不對稱是所有信貸業務面臨的核心問題，全面信息采集交叉驗證能有效解決信息不對稱痼疾，防范信用風險。一方面，小額貸款公司面臨的目標客戶群體其財務報表可信度較低，提供的信息真偽有待辨別。另一方面，一份資料造假容易，但多份資料同時造假很準，可對利用兩種以上渠道或方法獲得的信息進行多維驗證，分析其是否存在矛盾。例如，小額貸款公司除了查閱借款人財務報告、面對面調查外，還要注重從工商稅務、水電氣供應部門、企業合作伙伴等渠道全方位采集數據，充分運用“交叉驗證”技術，解決客戶信息真實獲取問題。3．信貸評分技術通過全面信息采集交叉驗證獲取客戶真實信息后，小額貸款公司可采用信貸評分技術對客戶進行信用評估。目前市面上的信用評分系統軟件和信用評分模型技術數見不鮮，但因其成本高昂、過多依賴硬性財務數據、技術復雜而不受小額貸款公司寵愛。因此，小額貸款公司對客戶的評分技術要回歸原始簡單的信用評分技術。即結合客戶的特點，找出可能影響企業未來信用風險的各種因素，設立相應的評分指標，根據評分標準算出每項評分指標的初始得分(Si)，參考分配的權重(Wi)，得出每項評分指標的加權得分，最后將所有的評分指標加權得分相加算出一個信用分值(V)。 按分值(假定總分100分)劃分4個信用區域段，分別是白色區域［80，100］、灰白區域(60，80］、灰色區域(50，60］和黑色區域［0，50)。白色區域段分值高，表明信用額度高，是優質客戶，可以正常放貸;如客戶的評分值在“灰白”區域，表明客戶信用等級良，也可以貸款，但要適當關注;如客戶分值處于“灰色”區域段，表明客戶信用等級中，放貸需更加審慎;對信用分值處于“黑色”區域的客戶貸款請求采取一票否決制。除使用上述信貸技術外，信貸人員的主觀判斷非常重要。宜使用“到戶調查、眼見為實”的傳統方式對客戶進行多次反復評估，限定具體貸款額度。

(三)加入征信系統是防范信用風險的保障伴隨著小額貸款公司的業務持續增長，通過征信系統了解授信對象的信用狀況顯得尤為迫切。小額貸款公司有三種獲取征信系統數據的渠道:一是企業自建大數據征信平臺，采集、挖掘、整理、分析海量客戶信息數據，從而形成征信數據庫;二是從專業征信公司購買客戶的信用檔案;三是接入人民銀行征信系統。小額貸款公司因其融資受限，資金實力有限，尚不具備自建條件。當前中國征信行業競爭不充分，管制有待規范，因此，第二條渠道也不適宜。人民銀行征信系統已積累大量企業和個人的信用數據，是當前較為切實可行的一條渠道。到目前為止，已相繼有小額貸款公司接入人民銀行征信系統，但全國范圍內推廣還處于籌備之中［5］。加入人民銀行征信系統有助于小額貸款公司及時了解客戶信用情況，挖掘優質客戶，在推動貸款業務增長的同時，有效防范客戶信用風險。一方面接入人民銀行征信系統后，小額貸款公司能夠查詢到客戶在金融機構和其他小額貸款公司的貸款記錄，防范多頭授信，大大降低小額貸款公司的不良貸款。另一方面，客戶所有的信用記錄在征信系統中均留有痕跡，提升了客戶的違約成本，對客戶的借款行為產生約束力和震懾力，從而降低客戶的違約風險。因此，要大力推進小額貸款公司接入人民銀行征信系統，讓守信成為一種習慣，保護小額貸款公司的利益。

作者：褚紅梅單位：南京鐵道職業技術學院經貿學院