我国网络贷款平台迅猛发展,到目前为止,经过近十五年的发展,已有2000多家网络贷款平台。这些网络贷款平台面临最直接的风险就是信用风险。巴塞尔协议Ⅱ采用了新的信用风险管理方法并命名为内部评级法,这种新方法依赖于四个关键因素:违约风险敞口、违约概率、违约损失率和有效期限。金融机构或贷款机构管理不良贷款的违约损失率不仅是为满足监管者的要求,更是金融机构或贷款机构自身加强内部风险管理和提高利润率的重要举措。对于金融机构或贷款公司而言,虽然产生了不良贷款,但现实中不良贷款的回收并没有因此而停止,仍然有借款人在违约后继续还款,这笔还款对金融机构或贷款公司而言也是一笔相当重要的收入。于是研究不良贷款的违约损失率就具有重要的现实意义和经济意义。在国内对不良贷款违约损失率的研究几乎处于空白的大背景下,本文开创性地运用生存分析法建立不良贷款违约损失率的预测模型,并借鉴国外成熟的网络贷款平台,为增强银行和贷款公司对违约损失率的预测能力提供了重要的业务参考指标,对当前国内银行和贷款机构加强内部风险控制和盈利管理具有重要的借鉴意义。本文所选取的研究数据来源于美国一家大型网络贷款公司Lending Club的公开数据。由于违约损失率可以等价替换为回收率,因此本文选择了不良贷款的回收率作为目标变量,将不良贷款发生时的未偿余额占违约金额的比例计量为回收率。本文选用生存分析模型来研究不良贷款的回收过程。经过特征工程和数据挖掘,确定了不良贷款生存分析的观察期为6期,并规定在观察期内完全回收但催收仍在继续的贷款和观察期结束但催收仍在继续的贷款数据视为删失数据,对观察期内停止回收的贷款数据视为完全数据。本文在建立的生存分析模型时用回收率替代生存时间,建立单一Cox比例风险模型和分层Cox回归模型。在分层模型中,分别根据贷款申请类别、是否与代偿机构合作还款、贷款等级和就业年限等变量进行分层,并用线性回归模型进行对比分析,最后对五种模型的预测效果进行综合分析。本文的研究表明分层Cox回归模型比线性回归模型的预测效果更好,其中以是否与代偿机构合作建立的分层Cox回归模型的预测效果最好;借款人的经济状况、贷款状况、信用状况和还款行为等对不良贷款回收率有显著影响。另外本文还加入了控制变量“是否与代偿公司合作还款”和“是否加入财务补助计划”,发现这两类变量能提高模型的预测效果,其中“是否与代偿公司合作还款”对回收率有显著影响。最后本文通过上述研究的结论,结合现实业务与监管要求提出相关的政策性建议。