小额贷款公司信用风险论文2篇范文

第一篇

一、小额贷款公司信用风险评估模型构建

小额贷款公司作为新兴的金融机构，本身的数据积累不够，搜集资料也受到一定的条件所限，不能够使用现代信用风险评估模型，而对于信用评分模型，大多数模型要求样本假定服从正态分布，放眼现实中，农村小额贷款公司一样很难满足这个基本要求，因此，Logit模型的优势体现出来，该模型并不要求样本服从正态分布假定，历史研究也表明，Logit模型适用于个人的信用风险评估，且准确率维持在54％—90％间。因此，事实证明，该模型可以适用于我国农村小额贷款公司的信用风险评估。所以，本文选取了Logit模型来进行风险测度。

（一）研究思路第一步，明确所要研究的问题，旨在对我国农村小额贷款公司的信用风险进行评估，测算违约概率，进行评定。第二步，通过信用评估模型的比较分析，确定选取Logit模型展开实证分析。第三步，选取样本档案，收集信用数据。第四步，确定指标的选用。根据样本收集对于初选的指标进行异方差检验、多重共线性检验从而去粗取精，筛选出能够有效反映小额贷款公司信用风险特点的主成分，确立符合实际情况的评估指标体系。第五步，参数的估计和模型检验。将指标数据代入Logit模型，运用SPSS软件进行参数估计，在检验后构造出适合我国小额贷款公司的信用评分模型。

（二）模型指标的选取根据安徽省肥西县农村小额贷款公司资信等级评定表等档案，选取了劳动力、年龄、文化水平等13个指标。在确定最优变量指标之前，先进行正态性假设检验、异方差检验及多重共线性检验，通过检验确定模型可用的指标［17］。农户基本情况。基本情况主要包含劳动力、年龄、文化水平三个因素。根据实际劳动力人数、农户劳动力所占家庭人口比例，分别将女性18—55岁计入模型，男性18—60岁计入模型。农户的劳动力占比与其经营、还款能力有高度关联性，男性中青年为主要财富收入来源，还款能力较高，信用度高。根据客户的受教育程度，将文化水平分为5个等级，分别为文盲、小学程度、初中（技校）、高中或高职中专、大学以及以上水平，依次赋值为0、1、2、3、4。文化水平直接影响农户的经营能力，文化水平越高，掌握新技术选择职业的前景越好，经营能力越大，信用等级越高。农户收入情况。农户收入主要依靠农业收入和其他经营收入，其次还应该考虑拥有耕地及固定资产价值，如房产、农业工具机械等，本文以农户近五年的年收入均值来衡量其收入水平。收入水平主要考虑的是农户的财产量，集中体现了户家庭的经营能力，一般情况下呈正相关性。收入水平体现了经营能力，更代表了其还款能力。贷款指标情况。农户的贷款指标主要包含贷款金额、用途、利率、期限和还款方式等因素。农户贷款的流向主要根据其自身经营性质各有不同，根据贷款风险的大小依次为：经营小规模生产，发展种植业的农户对资金的需求主要是扩大其种植业的发展，经营较稳定，风险较低；在外打工的农民贷款流向主要是解决生活消费和子女教育学费等问题，有收入风险较低；专门经营种养殖业的农户因其经营状况对自然条件的依赖较大，风险较大；从事餐饮、运输、商业等经营的农户，市场的波动对其影响较大，资金的需求较大，因此风险也最大。据此，对上述贷款用途规定权数1、2、3、4，权数越大，风险越大。贷款利率直接决定了农户的还款利息，贷款利率越高，农户的偿还压力增大，导致信用等级降低。贷款期限决定了农户的还款期限，期限较长的贷款农户还款的压力较小，获得经营收入的机会增大，因此违约的可能性降低，对应的信用级别较高。农村小额贷款公司的贷款期限一般分为短期贷款6个月以内、6个月至1年，中长期贷款1年至3年、3年至5年、5年以上。还款方式可根据农户的经营情况、生产周期和偿还能力等因素自行选择，一般分为按月定额偿还，即每月按照规定金额予以本息偿还；到期一次性偿还本息和定期偿还。区域经济发展水平情况。区域经济发展水平高低差异会直接影响农户的家庭财产、文化水平和经营收入等，经济发达地区的农户家庭财产和经营收入优于落后地区，总体上呈现正相关性。不同区域经济水平不同，农户的信用等级不同。下面进行变量的定义及赋值，农户的信用评级等级记为y，赋值标准记为较差、合格、良好、优秀，其中较差＝0，合格＝1，良好＝2，优秀＝3。信用等级越高，风险越低。详情见表2。。

（三）Logit模型的构造Logit模型也称作“评定模型”，是多变量分析的延伸，在经济学中应用广泛。在本文中，假设农户的违约率是P，1－P就表示不违约概率，则设Logit函数为。根据最大似然估计法，得出估计参数β0、β1、β2、βk，根据Logit模型可以得到农户借款在一段时间里的违约率，通常设定模型的临界点为0．50，判定准则为：若违约率P≥0．5，则认为农户存在高风险，反之则为低风险农户。对以上列举的各项影响因素，筛选对信用评级有显著性影响的各因素，主要为文化水平、拥有耕地、农业收入水平、经营收入水平、贷款用途、贷款利率、还款方式、区域经济发展水平8大因素。检验结果为通过卡方检验，sig值小于0．03，拟合结果良好。平行性检验的sig值为0．02，显著性水平为2％情况下检验通过。本文采用安徽省肥西县农村小额贷款公司提供的2008—2012年的相关数据资料，总共360个样本。将2008—2011年样本设置为训练组，共220个，2012年样本为预测组，共140个。按照五级分类标准，超过3个月未偿还贷款的农户为高风险客户，高风险客户共有105户，低风险客户255户。训练组内高风险客户有50个，低风险客户有170个，预测组内高风险客户30个，低风险客户110个。

（四）Logit模型的检验在测算出Logit函数构建模型之后，对模型参数进行可行性检验，检验该模型是否可以有效表4贷款逾期情况列表年份总贷款逾期率（％）三个月以上贷款逾期率（％）20082．422．2920092．392．3220102．352．3020112．382．3120122．292．23表5贷款逾期情况分组列表分组高风险客户数（人）低风险客户数（人）训练组（2008—2011年）50170预测组（2012年）30110资料来源：根据肥西县农村小额贷款公司贷款数据整理所得。适用于小额贷款公司的信用风险测度。回归系数检验。模型中各变量的P值都小于显著性水平0．05，证明各变量通过显著性检验，认为各指标因素对违约行为的影响是显著的。准确度检验。经过检验证明，Logit模型识别违约率的准确率达到88．1％，不违约率的准确率达到77．2％，总的来说，拟合程度较高，识别能力较强。

二、结论与建议

根据农村小额贷款公司的数据构建的Logit模型为农村小额贷款公司的信用风险预测提供了较为准确的数量依据，也为信用风险的防范指明了方向和重点。农村小额贷款公司可借助Logit模型对违约客户和非违约客户进行识别筛选。总体来说，Logit模型的结果是可以采信的，但是，模型的识别力仍有待加强，主要原因：一是样本容量的有限，二是农村小额贷款公司对客户信息的调查不够全面、深入，三是模型所采用的数据局限性较大，因此实践性较弱，可能存在区域性限制。通过观察模型中的各参数可得，农户的文化水平、拥有耕地数、收入水平、贷款用途、和区域经济发展水平与农户的违约概率即信用风险呈负相关关系，贷款利率、还款方式与农户的违约概率即信用风险呈正相关关系主要体现在：农户的文化水平越高，素质越高，信用还款意识也越好，违约的可能性越低；农户拥有的耕地面积越高，农业收入越有包装，因此信用风险越低；农户的收入水平越高，包括农业收入、其他经营收入以及各类资产价值，还贷能力越强，越不可能产生违约现象；农户的贷款用途对违约产生起到了关键性作用，当贷款用于种植业、养殖业以及商业、运输等经营生产时，违约的可能性要高于用于农业基本生产的情况；贷款利率的高低决定了还款利息的高低，贷款利率高从而利息高的贷款还款压力大，违约风险高；还款方式不同，造成不同信用风险，按月还款比到期一次性还款的信用风险要低；区域经济发展水平越高的地区，整体经济实力较强，就业机会较多，农户可获得经营收入较多，同时，经济越发达地区居民文化水平越高，信用风险越低。由于Logit模型的局限性，在今后的研究分析中，应考虑扩充样本容量，引入宏观经济变量进行分析，提高模型的应用性和准确性。

此外，为提高信用风险评分的准确性，农村小额贷款公司在实际工作中还应当做好以下方面的工作：首先，加强培养专业信贷人员。Logit模型虽然为信用风险的评估提供了参考依据，但是并不能完全依靠它，要加以配合信贷人员的专业操作，模型的建设作为一项精准复杂的工作，对信贷人员的专业素质要求较高，因此，应加强员工的专业技能培训，建立有效的激励惩戒机制，吸引优秀人才的加入，对模型的开发应培养掌握金融事务、熟悉信贷工作、具有专业知识的专业人才团队。其次，建立健全数据资料库。建立健全农户的数据资料库是一项基础性工作，更是建立农村小额贷款公司信用风险评估模型的关键依据，更多的样本数据可以提高模型的识别力。因此，应大力加强农村小额贷款公司客户数据资料库的建立，规范档案的指标体系，最大力度地保证各项指标的真实性和全面性，提高电子化管理的能力，为模型的构建提供大量可靠的数据支撑。再次，信用评估模型需要不断地改进更新，以适应发展中的情况并提高越策准确率。在我国农村小额贷款公司不断发展的过程中应积极关注信用风险评估的进程，也要不断创新风险预测办法，完善模型，将模型更好地应用于实际工作中。最后，创新开发需求差异化贷款产品。农村小额贷款公司在农村金融发展的浪潮中，为了实现可持续发展和商业化进程，创新设计新的符合客户需求的个性化、差异化金融产品是必要手段，在探索新产品开发过程中结合有效的信用风险控制措施，积极开发风险分散、控制的创新金融产品，才能实现健康持续的发展，既扩大客户群又在一定程度上保障了贷款质量，正是推动农村小额贷款等金融机构不断发展和完善的中坚力量。

作者：郑兰祥万雪单位：安徽大学经济学院

第二篇

一、小额贷款公司信用风险的生成机理

(一)文献综述申韬(2010)认为引发小额贷款公司信用风险的主要原因包括:主体缺陷，即小额贷款公司因性质定位的尴尬和融资能力受限，当客户违约时会面临信用风险;客体缺陷，即小额贷款公司授信对象的特殊性决定了客户信用风险产生的必然性;贷款运作方式的缺陷，即小额贷款公司过多依赖“软信息”作为贷款决策依据将加剧其客户信用风险［2］。黄晓梅(2012)认为“三农”问题、信贷主体的信息不对称、专业人才匮乏、内控薄弱是小额贷款公司信用风险的成因［3］。顾海峰(2013)认为市场行情、宏观经济政策、经营条件等因素的变动导致借款者出现违约，同时，利用模型进一步证明信息不对称引发小额贷款公司的借款者逆向选择和道德风险［4］。综上所述，国内学者对小额贷款公司客户信用风险生成机理的看法主要有几下三点:一是由于借贷双方信息不对称导致客户道德风险和逆向选择;二是因外部环境变化导致借款人的还款能力出现问题而违约;三是小额贷款公司因受政策束缚、自身缺陷等原因不能有效防范客户信用风险。通过对小额贷款公司信用风险成因进一步研究发现，许多小额贷款公司还未能接入中国人民银行征信系统，小额贷款公司与金融机构对彼此“老赖客户”的“污点”无从所知，这无疑降低了违约者的成本，形成了风险隐患。因此，小额贷款公司客户违约成本低、失信的惩戒机制不健全也是形成信用风险的一个重要因素。

(二)违约成本低是产生信用风险的又一成因可借助收益—成本分析法和博弈矩阵模型来证明违约成本低是产生信用风险的一个原因。假定，客户从小额贷款公司以利率i获得一笔贷款K，客户使用这笔资金用于运营获得的收益率为r，则K乘以i表示资金的借款成本，K乘以r表示使用借贷资金获得的收益，且Kr＞Ki。客户违约率为P，违约成本为C，到期还本付息的概率为1－P，小额贷款公司意愿放贷的概率是Q，拒贷的概率为1－Q。有以下四种情况:第一，如果客户到期正常还本付息，客户所得收益为K(r－i);如果客户违约，收益减去成本为K(1+r)－C。第二，如果小额贷款公司放贷给诚信客户净赚Ki，但贷款给违约客户则会损失K(1+i)的本利。第三，如果潜在违约客户被拒贷，其收益减去成本为0，同理小额贷款公司拒绝给违约客户贷款，收益减去成本也为0。第四，如果小额贷款公司对诚信客户拒贷会产生Ki的机会损失，同时诚信客户被拒贷，机会损失为K(r－i)。则小额贷款公司和客户博弈矩阵如表1所示:从该模型推导出的公式不难发现，信用风险与贷款利率i、资金运用的实际收益率r、贷款本金K以及违约成本C有关，其中违约成本C和违约率P呈负相关，违约成本C越低，违约概率P就越高。可见违约成本是导致信用风险的又一因素，因此，加大违约成本可降低小额贷款公司的客户信用风险。

二、小额贷款公司信用风险的防范

(一)完善内控制度是防范信用风险的基础小额贷款公司应将审慎经营渗透到公司信贷全过程，覆盖所有的部门、岗位和人员，从源头上把好信用风险防范第一关。1．严格执行“三查”制度小额贷款公司应总结风险防范经验，严格执行贷款“三查”(贷前调查、贷中审查、贷后检查)制度，切实提高防范风险的能力①。小额贷款公司在放贷前要积极审慎选择客户，对贷款申请人的基本情况、资信状况、经营情况、贷款担保情况等进行全方面调查;贷中要依据调查人员提供的相关信息资料，对资料的合规真实性、贷款资金的流向、可能的风险影响因素等内容按照既定的程序和要求进行审查、核准;贷后要加强贷款资金的跟踪检查，监控借款人和担保人的经营变动情况，当出现市场销售异常、关联企业变化、公司重要管理人员调整等可能影响借款人还款能力因素时，及时识别预警风险，并采取相应措施，将风险扼杀在摇篮中。2．实行审贷分离根据中国人民银行《贷款通则》的相关规定，贷款调查人、贷款审查人和贷款发放人需对各自承担的工作负责，企业需完善内部制约机制，防范贷款风险②。这就要求小额贷款公司合理搭建公司治理结构，坚持“部门(岗位)分设、职责分离、各司其职、相互牵制”的审贷分离原则。将对借款人的贷前调查权、贷中审查权、贷后检查权归属于不同部门，分别设立信贷业务部门、信贷管理部门和信贷风险资产管理部门，并落实三部门工作责任制。规模小的小额贷款公司可设立调查岗、审查岗和信贷风险资产管理岗负责“三查”工作，各岗位不能交叉。条件成熟的小额贷款公司，可设立董事会领导下的贷款审查委员会，环环层叠、杜绝人情债，严防风险漏出。3．加强信息化建设信息化最大的优势在于信息传递的及时性、数据处理的高效性和数据管理的便捷性。利用信息化系统，一方面可实时、准确地多渠道获取客户信息，及时识别预警风险，减少信息不对称带来的时滞损失;另一方面可促使业务人员严格执行操作规范和既定的流程，进一步强化内控制度执行力，从而有效防止人为舞弊，提高预防风险的能力。此外，信息化建设也为小额贷款公司信贷技术的开展、与央行征信系统的无缝对接等提供技术支持。

(二)信贷技术是防范信用风险的关键1．5C分析法5C分析法是通过对借款人五个方面综合分析以评定借款人还款意愿和还款能力的一种技术分析方法。其操作简单易行，非常适合小额贷款公司对其授信对象进行信用风险审慎评估。(1)道德品质(charater)。道德品质包括企业的诚实守信和社会责任感两个方面。通常有着良好历史信用记录、遵守承诺和信守协议、富有社会责任感的借款人按时还款意愿强。因此，企业所有者的个人诚信和责任感可成为反映企业还款意愿强弱的重要考量指标。(2)还款能力(capacity)。还款能力是五要素中最为关键的因素，借款人未来充足的现金流是保障其按时还款的前提条件。因此，小额贷款公司要考虑借款企业的未来现金流量、偿还时机等因素，在确保借款人不会改变资金用途、经营状况和资产状况良好、有足够的现金偿还债务时发放贷款。(3)资本实力(capital)。资本实力是企业的信用基础，是企业债务清偿的重要基础和条件。如果借款人自有资金占全部项目投资金额的比例越高、融资策略越偏保守、财务越稳健，说明该笔贷款的风险就越小。(4)担保(collateral)。担保是指当借款人不履行债务时，贷款人有权依照担保法规定优先受偿。对信用状况存有争议的客户，担保贷款是一个非常保险的做法，抵押担保贷款可以增加客户的违约成本，降低违约风险。(5)经营条件(condition)。经营条件是指客户营运过程所面临的经济形势和社会环境，包括企业、行业和关联行业所面临的经济环境。小额贷款公司在放贷前要对授信企业的发展前景、市场供求状况、行业发展趋势等经济环境进行分析，结合客户历史信用数据来综合判断客户的还款能力是否受到影响，防范信用风险。2．全面信息采集交叉验证法信息不对称是所有信贷业务面临的核心问题，全面信息采集交叉验证能有效解决信息不对称痼疾，防范信用风险。一方面，小额贷款公司面临的目标客户群体其财务报表可信度较低，提供的信息真伪有待辨别。另一方面，一份资料造假容易，但多份资料同时造假很准，可对利用两种以上渠道或方法获得的信息进行多维验证，分析其是否存在矛盾。例如，小额贷款公司除了查阅借款人财务报告、面对面调查外，还要注重从工商税务、水电气供应部门、企业合作伙伴等渠道全方位采集数据，充分运用“交叉验证”技术，解决客户信息真实获取问题。3．信贷评分技术通过全面信息采集交叉验证获取客户真实信息后，小额贷款公司可采用信贷评分技术对客户进行信用评估。目前市面上的信用评分系统软件和信用评分模型技术数见不鲜，但因其成本高昂、过多依赖硬性财务数据、技术复杂而不受小额贷款公司宠爱。因此，小额贷款公司对客户的评分技术要回归原始简单的信用评分技术。即结合客户的特点，找出可能影响企业未来信用风险的各种因素，设立相应的评分指标，根据评分标准算出每项评分指标的初始得分(Si)，参考分配的权重(Wi)，得出每项评分指标的加权得分，最后将所有的评分指标加权得分相加算出一个信用分值(V)。 按分值(假定总分100分)划分4个信用区域段，分别是白色区域［80，100］、灰白区域(60，80］、灰色区域(50，60］和黑色区域［0，50)。白色区域段分值高，表明信用额度高，是优质客户，可以正常放贷;如客户的评分值在“灰白”区域，表明客户信用等级良，也可以贷款，但要适当关注;如客户分值处于“灰色”区域段，表明客户信用等级中，放贷需更加审慎;对信用分值处于“黑色”区域的客户贷款请求采取一票否决制。除使用上述信贷技术外，信贷人员的主观判断非常重要。宜使用“到户调查、眼见为实”的传统方式对客户进行多次反复评估，限定具体贷款额度。

(三)加入征信系统是防范信用风险的保障伴随着小额贷款公司的业务持续增长，通过征信系统了解授信对象的信用状况显得尤为迫切。小额贷款公司有三种获取征信系统数据的渠道:一是企业自建大数据征信平台，采集、挖掘、整理、分析海量客户信息数据，从而形成征信数据库;二是从专业征信公司购买客户的信用档案;三是接入人民银行征信系统。小额贷款公司因其融资受限，资金实力有限，尚不具备自建条件。当前中国征信行业竞争不充分，管制有待规范，因此，第二条渠道也不适宜。人民银行征信系统已积累大量企业和个人的信用数据，是当前较为切实可行的一条渠道。到目前为止，已相继有小额贷款公司接入人民银行征信系统，但全国范围内推广还处于筹备之中［5］。加入人民银行征信系统有助于小额贷款公司及时了解客户信用情况，挖掘优质客户，在推动贷款业务增长的同时，有效防范客户信用风险。一方面接入人民银行征信系统后，小额贷款公司能够查询到客户在金融机构和其他小额贷款公司的贷款记录，防范多头授信，大大降低小额贷款公司的不良贷款。另一方面，客户所有的信用记录在征信系统中均留有痕迹，提升了客户的违约成本，对客户的借款行为产生约束力和震慑力，从而降低客户的违约风险。因此，要大力推进小额贷款公司接入人民银行征信系统，让守信成为一种习惯，保护小额贷款公司的利益。

作者：褚红梅单位：南京铁道职业技术学院经贸学院