【摘 要】
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基于江苏北部某地区2007—2015年18万条真实农户大样本小额贷款记录,结合当地及全国CPI、GDP、第一产业产值、地区农业生产资料价格指数等宏观经济指标,采用基于最大似然估计
【机 构】
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南京大学商学院,泰国国家发展管理学院,中国人民银行连云港中心支行
【出 处】
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西北农林科技大学学报(社会科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划项目(90718008);国家自然科学基金青年项目(71403124);国家社会科学基金重大项目(14ZDA043)
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基于江苏北部某地区2007—2015年18万条真实农户大样本小额贷款记录,结合当地及全国CPI、GDP、第一产业产值、地区农业生产资料价格指数等宏观经济指标,采用基于最大似然估计逐步进入法的Logistic模型,筛选对农户违约概率影响较为显著的指标,之后对各指标经济含义进行了解释并对模型进行稳健性分析。研究发现:信用水平指标与农户的真实违约情况关联不显著,意味着当地信贷机构对贷款农户的贷前内部信用评级不能有效地预测农户的信用风险;利率、性别、婚姻状况、职业、教育等微观指标对信用风险有较大影响;全国范围的GDP和CPI、江苏农业生产资料价格指数、滞后一期的当地第一产业GDP等宏观指标也对信用风险具有预测作用;Logistic模型在不平衡数据集上,依然能保持较好的分类精度。
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