【摘 要】
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依托于国内最大不良贷款回收情况数据库LossMetrics TM数据库中以中小型企业债务人为主体的数据,针对不同规模注册资本金的中小企业不良贷款数据,从银行贷款金额和转让协议金
【机 构】
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北京交通大学经济管理学院,中央财经大学管理科学与工程学院,中国科学院数学与系统科学研究院,
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依托于国内最大不良贷款回收情况数据库LossMetrics TM数据库中以中小型企业债务人为主体的数据,针对不同规模注册资本金的中小企业不良贷款数据,从银行贷款金额和转让协议金额两方面分析了不同规模中小型企业资产和债务间的关系;利用聚类的方式划分出有相似回收率结构特征的四类不同规模企业,并用Logistic分类方法对不同规模的企业分别建模,进一步研究影响每一类企业回收率结构的关键因素,给出不同企业不良贷款的质量判别,发现不同规模企业间的回收信用风险差异十分显著.实证研究结果表明:形成不良贷款的大部分中小型企业都存在资不抵债、贷款数量过于庞大的问题;注册资本金在1000万到3000万之间的企业的不良贷款数量最为庞大,应引起银行的重点监控;Logistic模型中以企业的经营情况、不良贷款的处置方式及有效抵质押情况为最重要的判别因素.研究结果对处于金融危机的中小型企业贷款融资和银行业风险管理提供了帮助和参考指标.
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