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基于Logistic模型的农户联保贷偿还率的影响因素研究

   发布时间:2018-10-25   [点击量:6689]  


摘要

农户联保贷能够有效的解决农民由于缺乏担保而导致的贷款难的问题。由于农户组成贷款小组,相互间承担担保责任,因此很大程度上解决了农民担保难的问题。然而,在我国实际应用过程中,农户联保贷偿还率低下的问题尤其突出。本文以农户联保贷偿还率作为研究对象,应用Logistic回归模型对影响农户联保贷偿还率的因素进行了研究。本文通过建立农户贷款种类、贷款用途、贷款人年龄、性别、担保方式、贷款期限、贷款余额、职业、本金、利息十个变量与贷款还款率的Logistic回归模型,得出变量间的相关关系。通过本文的研究,为联保贷相关的参与者提供一些有益的参考。文章第一部分阐述了本文研究的问题以及研究的意义,第二部分是相关的文献综述。文章第三部分是相关概念的论述。这一部分首先阐述了联保贷、农户联保贷以及贷款偿还率的基本概念,随后对本文所引用的Logistic回归模型以及本文应用的Logistic回归模型进行了对比分析,随后对应用Logistic回归模型的优点以及应用该模型分析贷款偿还率的优势做出了论述。文章第四部分是Logistic回归模型的构建及检验,其中最为含括样本的选择以及数据的描述。文章第五部分是Logistic回归模型的构建及检验,其中除了回归结果表格以及统计学意义的论述以外,还包括回归结果的经济学意义的论述。文章最后一部分是研究结论。

关键词:农户联保贷;偿还率;Logistic回归

 

1 引言

1.1 研究问题

本文主要的研究问题是农户联保贷的偿还率。文章应用Logistic回归模型,对重庆市相关地区的农户联保贷进行实证分析。针对国内联保贷偿还率偏低的问题,本文借鉴王静,徐逞翀(2012)的联保贷偿还率模型,并结合重庆地区的具体情况,得出该地区联保贷偿还率与农户贷款种类、贷款用途、贷款人年龄、性别、担保方式、贷款期限、贷款余额、职业、本金、利息十个变量之间的Logistic回归模型,并通过回归结果的分析,得出变量间的影响关系。

1.2 研究意义

本文的研究具有一定的理论意义以及重要的现实意义。

首先,本文的研究对于丰富联保贷的理论研究起着一定的补充作用。国外关于联保贷的研究颇多,尤其是上世纪70念叨孟加拉国乡村银行创新出联保贷后,其接近于零的违约率,让学术界对于这一贷款产生较大的研究热情。但是在我国实际应用过程中,采取这一贷款方式的农户,普遍还款率偏低。本文对重庆农村地区的联保贷进行实证研究,有利于丰富这一领域的理论研究成果,为完善联保贷的风险控制理论提供一些有益的参考。

其次,本文的研究对于重庆农村商业银行,乃至国内其他开展农户联保贷业务的相关银行,有着重要的现实意义。在实证分析过程中,重庆农村商业银行农户联保贷业务的违约率超过40%,导致了该银行的坏账率较高,对其整体的风险控制提出了较大的冲击。2015年,重庆农村商业银行迫于风控的压力,停止了农户联保贷业务。而在我国脱贫攻坚战的决胜阶段,停止农户联保贷业务,就意味着关掉了落后农村地区农户脱贫致富的一扇门,不利于社会的共同富裕。而通过本文的研究结果,相关的参与银行可以在本文研究基础上,针对其中影响还款率的关键因素,建立适应我国国情的农户联保贷业务的贷前审批。因此,本文的研究,对于开展农户联保贷业务的银行来说,具有重要的现实意义。

 


2 文献综述

国内外理论界对于这一领域的研究文献较多,可以细分为Logistic回归模型以及联保贷的研究。而联保贷的研究则主要含括联保贷风险的研究、联保贷制度的研究以及联保贷偿还率的研究。

2.1 Logistic回归模型文献综述

国外对于Logistic回归模型的研究,最早开始于19世纪30年代末,比利时学者首次用Logistic函数描绘出增长曲线,并利用该曲线应用于人口统计学的研究,该曲线在这一应用中逐渐形成了概率函数模型,即Logistic回归模型。

Logistic回归模型诞生后,迅速在生态学领域得以应用,比利时学者Verhulst1838)与美国学者Pearl1913)各自提出了描述种群增长过程的Logistic模型。在随后的20多年,国外学者在Logistic回归模型的研究应用上不断取得新的成果,并在这些研究应用中将Logistic回归模型进行不断的优化。这也是Logistic回归模型从创立到不断完善的过程。目前,这一模型理论已经有很多衍生模型,这些衍生模型也成为了现在离散型分析中的主要模型方法之一,其中包括:Logistic回归基本模型、Logistic回归多值模型、多水平Logistic统计模型以及模糊Logistic回归模型等。这些模型的衍化,为国内对其应用领域的研究提供了坚实的理论基础。

国内理论界对于Logistic回归模型的研究主要集中在应经研究方向,而且取得巨大的研究成果。比如,Logistic回归模型在地质灾害预警上的应用研究上已经取得了突破性的进展,黄静宜(2016)首次将Logistic回归模型应用于地震造成的地表破裂评估,实现了地震地表破裂的概率表达,丰富了地震地表破裂的研究成果。另外,詹华勤(2017)也将Logistic回归模型应用于地质灾害易发性评价,他应用GIS软件,根据地质灾害调查和地质灾害记录建立研究区地质灾害数据库。建立了地质灾害点出高程、坡度、坡向、岩性、河流缓冲区、构造缓冲区等6种因素评价模型,推导出的Logistic回归方程,导入GIS软件中,得出最终的川黔铁路易发性分布图。

Logistic回归模型在企业信用风险度量以及财务危机预警上的应用研究也取得了较多的研究成果。比如李硕利用Logistic回归模型,对我国上市公司的信用风险度量做了实证研究,他(2016)利用主成分分析法提取主成分因子,作为Logistic回归模型的输入参数构建模型进行信用风险模拟和预测,为我国上市公司信用风险的度量提供了新的风险预测模型。在财务危机预警这一应用领域,颇具代表性的学者有陈得丽、高萍等人,其中高萍(2014)应用Logistic回归模型对房地产上市公司财务危机进行预警,分别构建了基于纯财务指标的Logistic回归模型和加入非财务指标的Logistic回归模型。而陈得丽(2016)则采用因子分析和逻辑回归模型的研究方法,分别构建了二分类Logistic回归预测模型和有序三分类Logistic回归预测模型,分别计算出公司处于财务良好、财务不稳定、财务危机的概率,为我国上市公司财务危机预测提供了有效的参考。

2.2 联保贷文献综述

在联保贷制度研究领域做出突出贡献的学者有Besley1995),他认为联保贷小组成员间的连带责任能够很好的约束贷款人的违约行为,并设计了借款人还款行为的模型,提出还款成员存在帮助违约成员的动机。G.Hatak2000)则从小组成员的联系的紧密度对联保贷制度进行了研究。苏任远(2014)从法律制度的层面,对农户联保贷制度进行了研究,运用《担保法》、《物权法》等相关法学基本原理,并参考国内外的文献著作与立法实践经验,为健全农户联保贷款法律制度提出一些策略。江能(2008)则对联保贷的运行机理进行了研究,并认为贷款人与借款人、借款人与借款人之间利益冲突的复杂程度是对联保贷的稳定程度存在不利影响。

在联保贷风险的研究方面,学者Christian Ahlin2016)认为联保贷的主要风险是贷款人的信用风险,而这种信用风险是可以通过贷款小组之间的联系程度进行传导的。学者Rohini Somanathan2013)则从商业银行的事前审批角度度联保贷的风险进行了研究,并认为加强事前审批可以降低联保贷违约风险。唐绍军(2016)则从联保贷的风险管理机制作为出发点,进行了深入的研究,并认为联保贷款运作的过程就是风险形成和扩散的过程。彭军(2014)针对中小企业联保贷的风险进行了研究,并通过动态博弈分析发现银行正常贷款比例、企业投资失败风险概率和联保贷款组员规模三者之间的组合和取舍关系。

在联保贷偿还率的研究方面,学者包正(2014)应用logit模型以及博弈模型对农户联保贷偿还率进行了实证研究。他在研究中对贷款农户的还款行为即担保行为进行研究,认为这些行为可以缩小农户与金融机构之间的信息不对称,从而减少违约的发生。学者王静,徐逞翀(2012)则应用因素分析法以及Binary Logistic 回归模型对农户联保贷的偿还率进行了实证研究。王静及徐逞翀应用陕西地区的农户联保贷数据对联保贷的偿还率进行实证分析,推导出相关的预测模型,为银行进行是否发放贷款的决策提供理论依据。学者许祥秦,刘艳芳(2014)则应用博弈模型对中小企业联保贷的违约率进行了研究,他们认为联保贷的偿还率由联保小组成员间的博弈结果以及联保小组与银行间的博弈结果共同决定。


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3 相关概念及理论

3.1 基础概念

3.1.1 联保贷

联保贷即联保贷款,是以小组团体形式发放的贷款,而小组团体的借款成员彼此承担连带责任的一种贷款方式。联保贷是上世纪70年代诞生的一种尺寸高新型小额贷款方式,最先应用在孟加拉国农村银行。联保贷在最先当时由于接近于零的违约率而名声大振,迅速传播到世界范围内。我国商业银行在2000年将这种新型的贷款形式应用于农村地区,目前联保贷业务已经涵盖农村以及城镇,并主要服务于农户、中小企业等缺乏融资担保的群体。

3.1.2 农户联保贷

农户联保贷是指针对拥有农村户口居民而开展的联保贷业务。我国农户联保贷具有以下特点:

1)有农户户主个人申请,多个农户联保并承担相应的连带责任,贷款额度实现周转使用,分期还款;

2)依据贷款用途、贷款项目生产周期、综合还款能力等因素确定贷款期限,一般为1-3年;

3)利率优惠,优惠幅度由开展联保贷业务的商业银行确定。

3.1.3 贷款偿还率

贷款偿还率贷款按期偿还率,也称为还款率,是指借款人按期归还银行贷款的数额与同期应归还银行贷款数额的比值。它反映了借款人偿还银行贷款的能力和借款人的银行信誉

3.2 Logistic回归模型

3.2.1  Logistic回归模型概述

Logistic回归又称罗杰斯蒂克回归分析,或逻辑回归分析[16]。该模型属于概率型非线性回归模型,可以研究分类观察结果y与一些影响因素x之间关系的一种多变量的分析方法,而其中的影响因素x可以是单变量,也可以是多变量的因素。Logistic回归的因变量y可以是二分类的,也可以是多分类的,其中二分类的因变量更为常用,也更加容易理解。因此在实际中最为常用的就是二分类(发生为1,不发生为0)的Logistic回归。

Logistic回归与多重线性回归存在很多类似之处,而两者之间最大的差别则是另种回归分析过程的因变量不同。因此,二者都可以归类到广义线性模型。如果回归的因变量是连续变量,例如体重、身高等,就是多重线性回归,而如果因变量是二项分布即二分类(是否下雨,价格是否上涨等)或多分类(比如收盘价上涨、平盘或下跌),就是logistic回归。

由于Logistic回归模型特有的二分类和多分类,就决定了该模型有广泛的应用领域,如果按模型应用目的来分类,可分为以下三种用途:

1)找出危险因素。Logistic回归模型特经常应用于医学统计分析来寻找某一疾病的危险因素等。

2)预测。通过Logistic回归模型的建立,可以预测在不同的自变量情况下,发生某种情况概率的大小。

3)判别。通过Logistic回归模型,判断项目属于某种情况的概率的大小。

这是Logistic回归最常用的三个用途,实际中的logistic回归用途是极为广泛的,Logistic回归除了是流行病学和医学中最常用的分析方法以外,在生态工程、生物学、灾害预警、企业信用风险度量以及财务危机预警上都有广泛的应用[17]

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(全文略)

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