个人经营性贷款为自然人参与经济活动提供了资金支持,在现阶段中国的市场经济中,有大量的个体工商户、家庭作坊等形式的经济活动主体,他们是中国经济的最小微观经济基础,具有较强的活力和灵活的经营方式。然而另一方面由于经营的非规范性和分散性导致个人经营性贷款监管困难,制度上亟需完善,技术上需要有对个人经营性贷款客户信用风险的识别。从2020年以来,中国经济甚至世界经济都遭受了新冠疫情、自然灾害和国际政治经济局势等方面的外来冲击,中国经济增速放缓。个人经营性贷款在面临外来冲击时规避风险能力较差,往往存在较高的生产经营成本。这也会造成个人经营性贷款的信用风险增加。为了创建能够对个人经营性贷款客户的信用风险进行科学准确预测的指标体系,选取D银行X分行为样本展开研究,D银行X分行成立年数久,是D银行主要的分行之一,近年来D银行的利润增长缓慢,特别是2022年利润出现明显的下滑,这主要是由于对公不良贷款拨备大幅提增导致,因此,D银行希望将发展的方向朝个人贷款,尤其是收益较高的个人经营性贷款倾斜,但受外部环境影响,个人经营性贷款数量减少,加之内部风险控制体系不完备,其不良贷款占比未能得到有效的管控。个人经营性贷款是D银行X分行的重要信用产品,利用D银行X分行的个人经营性贷款发生数据来研究贷款客户的信用风险评价体系,对于着眼D银行该类贷款风险管理是有着代表性和可供推广应用的意义的。本文首先从三个方面对现有关于个人经营性贷款客户信用风险评价体系的研究进行系统梳理。借鉴现有研究成果,并在此基础上确定本文的研究视角和采用的方法。通过对文献梳理发现个人经营性贷款相对于其他贷款产品面临的信用风险问题更为严重,主要表现为贷款客户经营活动的分散性和不规范性,导致监管困难,信用风险识别困难。本文实证部分采用Logistic模型逐步回归分析方法,从贷款客户的五个维度出发,对模型中的变量进行筛选,最终Logistic回归模型中保留了婚姻状况、经营场所所有权、配偶收入、流动比率、负债率、应收账款占资产比和贷款期限七个自变量,并在对模型进行检验后发现这七个自变量对D银行X分行的个人经营性贷款客户的信用风险的预测准确度为99.8%,预测准确度非常高,最终根据回归方程确定对信用风险评价的指标体系。该评价体系能够在一定程度上将贷款客户的信用风险进行量化和识别,从而在精准风险把控和提高贷款审查效率上发挥积极作用。