基于Logistic-LSM模型对扶贫小额信贷信用风险影响因素的研究——以T县为例

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在举国上下各族人民持续八年的艰苦奋斗共同努力下,2020年,我国的脱贫攻坚战获得了全面胜利,成为中华民族乃至世界历史上的一大奇迹。扶贫小额信贷,作为金融精准扶贫的成功实践,在全面脱贫攻坚的艰难过程中,发挥了举足轻重的关键作用。然而,由于贫困地区的产业相对传统、单一,农村金融市场不完善等因素,扶贫小额信贷的逾期率增长速度快、不良率高成为了后脱贫时代需要重点关注的问题。因此,探究扶贫小额信贷信用风险的主要影响因素,有效防范信贷风险,才能在后脱贫时代巩固拓展脱贫攻坚的胜利果实、顺利衔接乡村振兴。本文共分为六个部分,第一部分为引言,主要介绍了论文的选题背景、研究意义、国内外的研究现状、主要研究内容和研究方法及文章的创新点;第二部分为扶贫小额信贷的相关理论分析,阐述了金融扶贫必要性的理论基础、扶贫小额信贷的概念、特征及主要风险类型;第三部分主要介绍了我国扶贫小额信贷的发展历程和风险成因分析;第四部分针对T县的调研数据进行了描述性统计分析并得出相应结论;第五部分从农户的视角出发,对T县的调研数据进行了实证分析,首先通过构建Logistic模型找出影响扶贫小额信贷信用风险的主要因素,其次通过构建解释结构模型,探究各个影响因素之间的内部层次性;第六部分为结论和建议,根据前文实证的结果,得出了防范农户扶贫小额信贷信用风险的相关建议。本文主要有以下结论:农户的工作状态是扶贫小额信贷违约风险的根本来源;工作状态和邻里关系同为底层影响因素,群体包容性强的环境会增加信贷违约风险;农户的金融知识水平显著影响贷款的违约率,随着金融知识水平的提高,农户的信贷违约率呈下降的趋势;贷款用途是表层因素,直接影响信贷违约行为的发生。最后根据研究结论,针对T县的信贷违约问题提出了针对性的政策建议,有助于降低区域性不良贷款率,提高扶贫小额信贷的有效性。
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