【摘 要】
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研究旨在提高农户贷款信用风险度量的准确性,降低银行涉农贷款的不良率,促进银行对农户的信贷覆盖.从农户户主特征、资产负债、家庭收支和还款意愿4个方面选取违约判别指标,运用因子分析法克服多重共线性,基于Logistic原理构建适用于农村中小银行的农户贷款违约风险评估模型,并以中国家庭动态跟踪调查CFPS2018数据为样本进行实证研究.研究发现,农户的资产状况是影响贷款违约最主要的因素,资产负债率与其贷款信用风险正相关;家庭消费性支出越多,贷款违约的可能性越大;信任认同是重要因素,农户与人合作的信任度越高,违约
【机 构】
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暨南大学经济学院,广州510632;广东顺德农村商业银行股份有限公司博士后科研工作站,广东佛山528300;广东省农业科学院农业经济与信息研究所,广州510640
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研究旨在提高农户贷款信用风险度量的准确性,降低银行涉农贷款的不良率,促进银行对农户的信贷覆盖.从农户户主特征、资产负债、家庭收支和还款意愿4个方面选取违约判别指标,运用因子分析法克服多重共线性,基于Logistic原理构建适用于农村中小银行的农户贷款违约风险评估模型,并以中国家庭动态跟踪调查CFPS2018数据为样本进行实证研究.研究发现,农户的资产状况是影响贷款违约最主要的因素,资产负债率与其贷款信用风险正相关;家庭消费性支出越多,贷款违约的可能性越大;信任认同是重要因素,农户与人合作的信任度越高,违约风险越小.构建模型的预测准确率超过90％,具有普遍适用性.鼓励有条件的农村中小银行实施信用风险内部评级,提高农户的信贷覆盖,同时要加强相关配套建设,如优化风险组织架构、完善风险管理制度、优化风控人才队伍.
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