基于Logistic回归模型的中小微企业信贷决策研究
银行作为中小微企业最为重要的融资渠道,在对企业进行贷款扶持的同时,对其信贷风险进行防控,对于维护银行自身利益、维持社会经济稳定发展都具有举足轻重的作用.而进行信贷风险防控的第一步便是信贷风险量化分析,在此基础上建立的银行信贷策略可以有效降低不良贷款率的发生.对此,综合分析银行信贷风险的影响因素后,笔者选择信誉水平、违约概率两个指标对信贷风险进行量化分析.首先整理出企业总客户数、企业销售总金额等18个指标数据,应用有序多项Logistic回归模型对123家有贷款记录企业的信誉水平进行等级判定.其次,使用二元Logistic回归模型对企业在信贷服务中的违约概率进行预测.通过对信誉等级、违约概率进行权重的赋值,计算每家企业的信贷风险.最后,以银行利益最大化为目标,以"优级企业先贷款,实力企业享优惠"的原则为基准,根据预测的信贷风险建立银行最优信贷决策模型.经过与原信誉等级进行比对,信誉等级预测值的正确性为69.9％;与信贷违约记录进行比对,违约概率预测值的正确性为91.7％,说明模型的准确率较高.
信贷风险、信誉水平、最优信贷决策、多项Logistic回归模型
2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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