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個(gè)人信用貸款范文第1篇

一、個(gè)人信用貸款的定義和現(xiàn)狀

個(gè)人信用貸款是一種不需要抵押,憑借客戶自身信用獲取小額資金融通的金融產(chǎn)品,在我國(guó)起步相對(duì)較晚,與發(fā)達(dá)國(guó)家成熟信貸模式相比,具有不小的差距。在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家,小額消費(fèi)信款與居民生活息息相關(guān)。消費(fèi)貸款占這些國(guó)家總額貸款的很大一部分,資料顯示,美國(guó)和我國(guó)的香港這一比例分別為70%和50%,消費(fèi)信貸不僅能促進(jìn)消費(fèi),能帶動(dòng)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),而且從個(gè)人角度看,消費(fèi)信貸創(chuàng)造了個(gè)人提前消費(fèi)、提前享受的可能性,為提高個(gè)人生活質(zhì)量,搞好家庭建設(shè)提供了全新的融資渠道。

但就目前的整體容量來(lái)說(shuō),中國(guó)的小額信貸的發(fā)展還處于嬰兒期。上海銀監(jiān)局2009年一季度數(shù)據(jù)顯示,根據(jù)貸款方式劃分,個(gè)人貸款中抵押類占比97.6%,信用類1.15%,其他為質(zhì)押和保證類。從中我們可以明顯地看出,就上海地區(qū)而言,個(gè)人貸款中占主導(dǎo)地位的還是抵押貸款。而在信用類中剔除信用卡項(xiàng),真正意義上的信用貸款僅占比0.62%。這其中較大的一部分為質(zhì)較好的高端客戶,對(duì)中低段客戶來(lái)說(shuō),這個(gè)比例會(huì)更低。針對(duì)這一消費(fèi)群體的開發(fā)是未來(lái)信貸產(chǎn)品的主要方向 ,但在我國(guó),小額消費(fèi)信貸一直停滯不前,這其中有著多方面的原因。我們現(xiàn)從三個(gè)方面對(duì)小額消費(fèi)信貸進(jìn)行考量。

就個(gè)人客戶來(lái)說(shuō),首先,整個(gè)小額消費(fèi)信貸市場(chǎng)上供給遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于需求,導(dǎo)致許多潛在優(yōu)質(zhì)客戶存在貸款無(wú)門的窘境。前期,我國(guó)對(duì)小額消費(fèi)信貸的需求主體一直定位于農(nóng)村,但城市居民的一些草根階層,對(duì)此的需求更旺盛,整體信用資質(zhì)也更優(yōu)良。數(shù)據(jù)顯示,目前中國(guó)1億戶城鎮(zhèn)居民中就有三千萬(wàn)戶有貸款需求或正在貸款,以每戶貸款三萬(wàn)元計(jì)算,就有九千億元的貸款存量。再反觀目前的金融市場(chǎng),針對(duì)城鎮(zhèn)草根階層的貸款品種匱乏,無(wú)力甚至無(wú)法滿足該階層的需要。小額消費(fèi)信貸的即時(shí)推出,能很好地解決這一問(wèn)題。其次,我國(guó)的誠(chéng)信體系還未健全,許多客戶的誠(chéng)信意識(shí)和誠(chéng)信習(xí)慣還未喚醒,這是今后大金融發(fā)展的重要制約因素。而小額消費(fèi)信貸的發(fā)展,將率先建立起一個(gè)信用平臺(tái),促進(jìn)客戶良好的還款習(xí)慣的和還款意識(shí)的養(yǎng)成,對(duì)今后信用體系的完善和全面鋪開打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。

就銀行,特別是國(guó)內(nèi)銀行而言,確實(shí)都認(rèn)識(shí)到小額消費(fèi)信貸廣闊的發(fā)展前景和巨大的客戶資源,但苦于控制風(fēng)險(xiǎn)和管理成本的考慮,遲遲未全面推開。依托保險(xiǎn)的產(chǎn)品平臺(tái),拓展小額信貸的發(fā)展通道,則是解決這一矛盾的有效手段。第一,保險(xiǎn)公司和銀行可以建立公共的客戶資源平臺(tái),對(duì)客戶的信用狀況進(jìn)行資源共享,增加控制風(fēng)險(xiǎn)的能力,并能規(guī)范金融市,降低客戶違約風(fēng)險(xiǎn);其二,基于銀行出于管理成本的考慮,保險(xiǎn)公司為銀行提供了全面的客戶資源挖掘和壞賬催收工作,大大減輕了銀行的成本支出。

就這個(gè)社會(huì)而言,小額消費(fèi)信貸的全面發(fā)展,能提高國(guó)內(nèi)的消費(fèi)水平,對(duì)整個(gè)國(guó)家的GDP有著顯著的推動(dòng)作用。在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家,消費(fèi)信貸的占整個(gè)信貸比的40%～70%,而我國(guó)目前僅維持在4%左右;另一方面,我國(guó)城市居民的消費(fèi)傾向已經(jīng)達(dá)到0.6,恩格爾系數(shù)也趕上發(fā)達(dá)國(guó)家的水平,正反兩方面考慮,我國(guó)的小額消費(fèi)信貸的市場(chǎng)廣闊,是未來(lái)經(jīng)濟(jì)騰飛的重要的因素。而由于消費(fèi)信貸的供需不平衡,使許多地下錢莊紛紛應(yīng)運(yùn)而生,這就給社會(huì)的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的安全帶來(lái)了較大的隱患,而銀保合作的小額消費(fèi)信貸的適時(shí)推出,不僅可以有力地打擊地下錢莊,也為我國(guó)建造全面的陽(yáng)光金融保駕護(hù)航。此外,最重要的一點(diǎn),小額消費(fèi)信貸的逐步穩(wěn)固地發(fā)展,是我國(guó)營(yíng)造誠(chéng)信社會(huì)的重要保障之一。

二、個(gè)人信用貸款的風(fēng)險(xiǎn)考量

個(gè)人信貸產(chǎn)品的信用風(fēng)險(xiǎn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一般的貸款品種。首先,客群的信用狀況是原因之一。該款品種針對(duì)的人群為中、低端客戶,信用狀況較一些高端客戶而言會(huì)有所差距,在還款習(xí)慣和意識(shí)方面較薄弱,具有較大的逆選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)。小額信用貸款的逆選擇表現(xiàn)為那些資信不良,明知無(wú)法還款的客戶更趨向于貸款;道德風(fēng)險(xiǎn)是指一些客戶用貸款從事貸款合同中明確禁止的經(jīng)濟(jì)活動(dòng),如炒房、進(jìn)入股市等。

其次,產(chǎn)品性質(zhì)決定信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)更高。由于不需要抵押,前端對(duì)客戶的信用審查的要求就會(huì)更高。

信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高,這對(duì)小額消費(fèi)信貸來(lái)說(shuō)就好比雙刃劍。這相當(dāng)于為該款產(chǎn)品設(shè)置了隱性的準(zhǔn)入門檻,如果信用風(fēng)險(xiǎn)控制的好就能占領(lǐng)市場(chǎng),挖掘客戶資源,做的不好就會(huì)被淘汰。比如前期,深圳一些做信用貸款的公司由于盲目擴(kuò)張貸余額,而沒有做好客戶的篩選和信用等級(jí)評(píng)定工作,最終被市場(chǎng)淘汰。

在目前中國(guó)小額信貸市場(chǎng)上,主要有渣打銀行的現(xiàn)貸派、花旗銀行的幸福時(shí)貸、寧波銀行的白領(lǐng)通,以及前面提到的銀保合作信用保證保險(xiǎn)。與前幾項(xiàng)相比,信用保證保險(xiǎn)最具創(chuàng)新的特點(diǎn)是將銀行依托保險(xiǎn)公司的平臺(tái),讓客戶從產(chǎn)險(xiǎn)購(gòu)買信用保證保險(xiǎn),獲得向銀行申請(qǐng)無(wú)抵押貸款的資格,銀行再放款給成功投保的客戶。通過(guò)這種方式,保險(xiǎn)公司為銀行解決放款風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,并拓寬了銀行的業(yè)務(wù)種類,增強(qiáng)了銀行的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,同時(shí)銀行也為小額信貸的發(fā)展解決了資金來(lái)源及放款主體的問(wèn)題,從而實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司和銀行業(yè)務(wù)的雙重?cái)U(kuò)展,實(shí)現(xiàn)雙贏。平安保險(xiǎn)公司在2009年初推出的信用保證保險(xiǎn)正是采用了該模式。

三、信用保證保險(xiǎn)客戶選擇策略

信用保證保險(xiǎn)是集合了大量投保人的資金來(lái)應(yīng)對(duì)少量特定的信用風(fēng)險(xiǎn)后果的產(chǎn)品,是把銀行面臨的金融或財(cái)務(wù)上的危險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁由保險(xiǎn)公司來(lái)承擔(dān),對(duì)銀行來(lái)說(shuō),無(wú)疑大大降低給城市草根階層貸款的風(fēng)險(xiǎn)。所以,由保險(xiǎn)公司進(jìn)行的各種風(fēng)險(xiǎn)防范措施與銀行進(jìn)行的貸款項(xiàng)目評(píng)估有著本質(zhì)上的不同,我們可以其對(duì)貸款客戶的選擇和管理上看出端倪。

從客群選擇上來(lái)說(shuō),金融機(jī)構(gòu)一般將客戶分為A、B、C、D四檔。其中B檔為銀行的主營(yíng)客戶。這類客戶一般資信較好,貸款額要求較高。信用保證保險(xiǎn)的客戶定位為C類。

C類客戶的特點(diǎn)是為城市中低端階層,資信等級(jí)較差,無(wú)法通過(guò)抵押等手段從銀行獲取貸款。但是這類客戶對(duì)金融服務(wù)的需求是高度非彈性的,如果無(wú)法通過(guò)正規(guī)途徑籌集資金,這類需求就會(huì)流向利率更高的非法金融市場(chǎng),助長(zhǎng)地下錢莊的蔓延。利用信用保證保險(xiǎn),保險(xiǎn)公司為這類有貸款需求的客戶提供了新的陽(yáng)光融資渠道,也為銀行拓展了新的客戶資源。

其次,信用保證保險(xiǎn)對(duì)客戶實(shí)行分級(jí)化服務(wù)。其客戶類型主要有三類,分別是:新客戶、現(xiàn)有已證實(shí)的優(yōu)質(zhì)客戶和現(xiàn)有逾期客戶。對(duì)不同的客戶采取不同的貸款策略,目標(biāo)是留住優(yōu)質(zhì)客戶,篩選具有道德風(fēng)險(xiǎn)和逆選擇的客戶。

1.新客戶

在對(duì)客戶資信有了大致的了解后,不從利率著手來(lái)銷售貸款,而是通過(guò)月度還款額來(lái)為客戶設(shè)計(jì)貸款期限和品種。比如一名客戶需要貸款1萬(wàn)元,我們假設(shè)目前有3種期限供客戶選擇,分別為6個(gè)月,12個(gè)月與24個(gè)月,貸款利率15%(單利)。我們分別計(jì)算3種期限的月度還款額。

6個(gè)月的月度還款額為[10000元+10000元×(15%利率/2)]/6個(gè)月。得出該客戶如果借6個(gè)月期的話,月度需要還款1791元。

12個(gè)月的月度還款額為(10000元+10000元×15%利率)/12個(gè)月。得出該客戶如果借12個(gè)月期的話,月度需要還款958元。

24個(gè)月的月度還款額為(10000元+10000元×15%利率×2)/24個(gè)月。得出該客戶如果借24個(gè)月期的話,月度需要還款542元。

這樣我們就可以清楚地看出,如果一名客戶月度償還能力較弱,則建議其采用較長(zhǎng)的信用保證保險(xiǎn)貸款,這樣既能保證貸款能按月償還,也能保證客戶資金的周轉(zhuǎn)。信用保證保險(xiǎn)從貸款發(fā)放的那刻起,就啟動(dòng)了還款程序,所以必須保證客戶能按時(shí)、按量歸還貸款,這樣才能維持整個(gè)公司的可持續(xù)性發(fā)展的戰(zhàn)略思想。

2.現(xiàn)有已證實(shí)的優(yōu)質(zhì)客戶

這類客戶是公司的財(cái)富,必須給這類客戶一定的增值服務(wù)。運(yùn)用市場(chǎng)法則指導(dǎo)小額信貸,它的利息收入就必須彌補(bǔ)經(jīng)營(yíng)成本,并能獲利。對(duì)客戶實(shí)行利率一刀切,對(duì)于那些優(yōu)質(zhì)客戶來(lái)說(shuō)這是不公平的。因?yàn)椴扇⊥壤?那些較差客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)就需要由資質(zhì)好的客戶來(lái)分?jǐn)傎I單,這樣起不到篩選客戶的作用。所以必須對(duì)客戶細(xì)分,實(shí)行差別利率,吸引并鎖定那些優(yōu)質(zhì)客戶。

對(duì)于已證實(shí)的優(yōu)質(zhì)客戶,就是在6個(gè)月內(nèi)從未出現(xiàn)逾期或者僅出現(xiàn)一次較短時(shí)間的逾期,保險(xiǎn)公司可以通過(guò)降低利率來(lái)維系客戶。

其中,較常用的一種做法是借新還舊。所謂借新還舊是指通過(guò)給優(yōu)質(zhì)客戶重新提供一筆利率相對(duì)較低貸款,來(lái)幫助客戶償還原來(lái)的貸款。這樣做使客戶貸款的平均利率下降,并有利于信用保證保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展,保持公司的貸款余額的增長(zhǎng)。

3.現(xiàn)有逾期客戶

現(xiàn)有逾期客戶主要有兩類,一類是具有道德風(fēng)險(xiǎn)和逆選擇傾向的劣質(zhì)客戶,另一類是則不是有意逾期,而只是還款習(xí)慣尚未建立或者資金暫時(shí)出現(xiàn)短缺,只要進(jìn)行引導(dǎo),能成為信保業(yè)務(wù)的優(yōu)質(zhì)客戶。對(duì)于后一類客戶,保險(xiǎn)公司可以對(duì)客戶的還款計(jì)劃進(jìn)行適度調(diào)整,比如采取延長(zhǎng)還款期限,當(dāng)月還款延后等有利與客戶還款的方式,為客戶建立良好的還款意識(shí)。

從中我們可以看出,通過(guò)將客戶信用風(fēng)險(xiǎn)前置,并充分搭建保險(xiǎn)和銀行信息共享平臺(tái),信用保證保險(xiǎn)既可以解決中低端客戶貸款難的問(wèn)題,促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)水平的提高,也對(duì)我國(guó)誠(chéng)信體系的建設(shè)有巨大的推動(dòng)作用。信用保證保險(xiǎn)未來(lái)發(fā)展前景廣闊。

參考文獻(xiàn):

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個(gè)人信用貸款范文第2篇

關(guān)鍵詞：Logistic模型；互聯(lián)網(wǎng)金融；小額貸款；信用風(fēng)險(xiǎn)；

一、引言

20世紀(jì)末以來(lái)，隨著以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的信息技術(shù)快速發(fā)展，金融與互聯(lián)網(wǎng)從逐漸融合到全面滲透，“互聯(lián)網(wǎng)金融”概念應(yīng)運(yùn)而生?；ヂ?lián)網(wǎng)金融憑借成本低廉、高效便捷、受眾廣泛的特征使其在滿足客戶個(gè)性化需求、服務(wù)長(zhǎng)尾客群方面具有先天性優(yōu)勢(shì)，因此傳統(tǒng)商業(yè)銀行可以通過(guò)l展互聯(lián)網(wǎng)金融模式，加快個(gè)人信貸領(lǐng)域產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，達(dá)到業(yè)務(wù)處理的便捷性，提升客戶體驗(yàn)，增加客戶黏性，拓展普惠金融服務(wù)范圍。傳統(tǒng)的小額貸款主要面向中低收入個(gè)人客戶、中小企業(yè)主等群體，涉及面廣、個(gè)性化需求強(qiáng)烈，由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)范化管理，風(fēng)險(xiǎn)管理難度較大，這也是商業(yè)銀行小額貸款業(yè)務(wù)發(fā)展緩慢的一個(gè)主要原因，但隨著“互聯(lián)網(wǎng)+金融”模式的興起，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、社交網(wǎng)絡(luò)、搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷突破與運(yùn)用，商業(yè)銀行大力發(fā)展個(gè)人小額貸款業(yè)務(wù)已成為可能，但同時(shí)也應(yīng)看到隨之而來(lái)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)、準(zhǔn)入風(fēng)險(xiǎn)等，商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理所考量的因素不斷細(xì)化。所以，傳統(tǒng)商業(yè)銀行如何運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢(shì)來(lái)創(chuàng)新發(fā)展個(gè)人小額信貸業(yè)務(wù)、搶占個(gè)人信貸業(yè)務(wù)市場(chǎng)、高效的解決信息不對(duì)稱的問(wèn)題，有效的管理風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)成為傳統(tǒng)商業(yè)銀行未來(lái)不得不考慮的問(wèn)題。

信貸的核心是風(fēng)險(xiǎn)管理，而對(duì)于個(gè)人小額貸款業(yè)務(wù)而言，風(fēng)險(xiǎn)管理的核心是客戶信用管理，包括客戶準(zhǔn)入管理、存量客戶管理及逾期客戶管理。所以如何識(shí)別不同時(shí)期的客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行有效控制將成為商業(yè)銀行發(fā)展小額貸款業(yè)務(wù)的重中之重。本文將利用光大銀行長(zhǎng)沙分行收集的實(shí)際樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以二分類Logistic回歸為計(jì)量工具，通過(guò)對(duì)商業(yè)銀行的個(gè)人信用貸款數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，來(lái)識(shí)別影響個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，旨在對(duì)商業(yè)銀行在開展個(gè)人小額信貸業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)管理提供一種思路或方法。

二、 文獻(xiàn)綜述

在對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的研究中，定量分析方法越來(lái)越受到學(xué)者和實(shí)踐操作者們的青睞。定量分析法不僅可以優(yōu)化貸款決策，將被動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理模式轉(zhuǎn)為積極主動(dòng)的防范和控制風(fēng)險(xiǎn)，還能盡可能的減少拖欠的賬款，降低收回賬款的成本；同時(shí)還可以提高貸款決策效率，節(jié)約人力成本，實(shí)現(xiàn)貸款決策過(guò)程的客觀性、信息化和科學(xué)化。從目前的研究來(lái)看，貸款風(fēng)險(xiǎn)研究的定量模型主要有判別分析法（Altman E，1968[1]）、主成分分析法（Weat Robert Craig， 1985[2]）、Z-score和ZETA模型（Altman，1968，2000），Logistic回歸，貝葉斯決策模型（Daniel E，1992[3]），上世紀(jì)末以來(lái)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展使得銀行運(yùn)用該技術(shù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和貸款決策已成為可能。上述定量分析方法雖然均能在不同程度上對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，但各有側(cè)重和短板，比如Z-score和ZETA模型只適用于對(duì)上市公司進(jìn)行研究，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型則主要是偏重于操作風(fēng)險(xiǎn)。

大量研究證明Logistic是被廣泛運(yùn)用于個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的較為成熟的模型。Altman 、 Sabato（2007）[4]等人通過(guò)長(zhǎng)期研究發(fā)現(xiàn)，使用logistic 模型衡量中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)可以取得最佳效果，且該模型限制件較少，操作便利，且具有較高的預(yù)測(cè)性。該模型的主要優(yōu)勢(shì)是：一是因變量取值可以是違約概率與履約概率發(fā)生比的任何自然對(duì)數(shù)，對(duì)自變量沒有任何限制；二是對(duì)數(shù)據(jù)是否滿足協(xié)方差相同和正態(tài)分布的假設(shè)沒有作限制性要求，適用范圍廣；三是因變量是一個(gè)二分類變量，只能取0或1的數(shù)值，可以直觀的說(shuō)明某個(gè)事件是否發(fā)生以及發(fā)生的概率是多少。我國(guó)學(xué)者在研究貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候也多采用Logistic回歸模型。姜秀華等（2002）[5]在采用13個(gè)變量進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。于立勇（2004）[6][7]首先運(yùn)用正向逐步選擇法選擇信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)變量，然后在Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建違約概率測(cè)算模型。梁琪（2005）[8]將主成分分析法結(jié)合到Logistic模型中進(jìn)行分析研究，構(gòu)建了上市公司經(jīng)營(yíng)失敗預(yù)警模型，并提出引入主成分分析法的logistic模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度對(duì)和風(fēng)險(xiǎn)度量穩(wěn)定性方面都優(yōu)于簡(jiǎn)單的logistic模型。油永華（2006）[9]運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)100家上市企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定性的評(píng)價(jià)。石曉軍（2006）[10]運(yùn)用貝葉斯法對(duì)邊界Logistic違約率模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了分析。葛君（2010）[11]運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。羅曉光（2011）[12]將 Logistic 回歸法引入商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，從資本充足性風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、盈利能力風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展能力風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)方面建立了適合商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。史小康（2015）[13]將非對(duì)稱連接函數(shù)的思想引入到信用評(píng)級(jí)中，將有偏Logistic分布的分布函數(shù)作為連接函數(shù)的反函數(shù)，利用實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)偏度參數(shù)和回歸系數(shù)對(duì)個(gè)人信用進(jìn)行了研究。

然而隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，商業(yè)銀行所能獲取的數(shù)據(jù)也越來(lái)越方便、快捷，數(shù)據(jù)也會(huì)越來(lái)越復(fù)雜多樣，變量之間的關(guān)系也會(huì)變得紛繁復(fù)雜。以往研究專門針對(duì)個(gè)人小額貸款的研究較少，在建模方面，對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行建模尤為更少。本文在現(xiàn)有Logistic回歸模型側(cè)重財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，以非財(cái)務(wù)指標(biāo)為重點(diǎn)來(lái)識(shí)別和評(píng)估商業(yè)銀行個(gè)人小額貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)，旨在為傳統(tǒng)商業(yè)銀行進(jìn)軍互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域提供一種新思路或者新方法，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行量化。

三、Logistic模型簡(jiǎn)介及變量選取

3.1 模型簡(jiǎn)介

所以由（4）式可知， 的經(jīng)濟(jì)意義表示在控制其他變量水平的情形下， 變化 ，則對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比率變化 或優(yōu)勢(shì)比率變化 ，特別的，當(dāng) 為等級(jí)變量或啞變量時(shí)， 每增加一個(gè)等級(jí)或變化一種類型，對(duì)應(yīng)的兩個(gè)樣本之間的對(duì)數(shù)優(yōu)勢(shì)比率變化 或優(yōu)勢(shì)比（OR）率增加 ，由此也可知當(dāng) 大于0時(shí)（此時(shí)OR>1），每增加一個(gè)等級(jí)導(dǎo)致個(gè)人的違約概率就降低，反正增加。

3.2變量選取

Schreiner（1999）對(duì)發(fā)展中國(guó)家的小額貸款進(jìn)行研究表明，可以根據(jù)潛在借款人與歷史不良借款人的特性對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，其中性別、職業(yè)、違約記錄、借款人與信貸員從業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及借貸機(jī)構(gòu)性質(zhì)等對(duì)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響。此外諸如季節(jié)因素、政策變化和市場(chǎng)變化等外部環(huán)境變量也會(huì)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定的影響。Olomola（2000）通過(guò)研究指出，借款人與貸款人特征以及貸款特征對(duì)判斷貸款是否違約有著決定性的影響。借款人特征有：教育背景、借貸情況、存款情況、貸款類型及其貸款經(jīng)歷，而貸款特征包含貸款規(guī)模、期限、用途，貸款人特征有信貸員拜訪次數(shù)，申請(qǐng)與批準(zhǔn)之間的時(shí)間長(zhǎng)度。Schreiner（2004）的研究對(duì)發(fā)展中國(guó)家的小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建非常詳細(xì)的評(píng)估指標(biāo)體系，具體如下圖所示。

在國(guó)內(nèi)，有部分學(xué)者從對(duì)小額貸款的信用評(píng)估指標(biāo)體系進(jìn)行了研究和構(gòu)建，但這些研究基本都是從理論展開論述的。孟建華（2002）對(duì)國(guó)內(nèi)和國(guó)外的小額貸款差異進(jìn)行了比較細(xì)致的研究，研究指出，貸款擔(dān)保和法律約束是影響我國(guó)小額貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的最大影響因素。任娜（2011）在對(duì)小額貸款公司的貸款客戶類別進(jìn)行區(qū)分的條件下，在Z 值模型中引入非財(cái)務(wù)因素的，設(shè)置二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。但是該研究最終未能結(jié)合實(shí)際樣本數(shù)據(jù)作進(jìn)一步分析，對(duì)多涉及指標(biāo)的合理性與科學(xué)性沒能進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。此外，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的相關(guān)研究大部分都是以農(nóng)村信用社的小額貸款數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行的。

所以結(jié)合已有的研究成果和樣本數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、城市發(fā)展程度、信用卡持有情況、電子渠道開通情況、存貸比和年收入等9個(gè)指標(biāo)作為解釋變量，對(duì)個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

四、數(shù)據(jù)來(lái)源及實(shí)證

（一）數(shù)據(jù)樣本選取

逾期未還本付息，即客戶違約的預(yù)判，是商業(yè)銀行小額信用貸款風(fēng)險(xiǎn)把控的關(guān)鍵。直接導(dǎo)致銀行呆賬、壞賬的產(chǎn)生，甚至帶來(lái)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)光大銀行長(zhǎng)沙分行的個(gè)人信用貸款數(shù)據(jù)，從該行2014-2016年辦理信用貸款的客戶中隨機(jī)抽選530個(gè)樣本數(shù)據(jù)，并從中篩選出100萬(wàn)以下的小額信用貸款客戶，獲取性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、城市發(fā)展程度、信用卡持有情況、電子渠道開通情況、存貸比和年收入等基本信息。本文將這9方面的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為14個(gè)虛擬變量。

客戶準(zhǔn)入的標(biāo)準(zhǔn)是其正常履約能力水平，客戶是否能正常履約是模型的判斷依據(jù)。通過(guò)對(duì)客戶履約能力的預(yù)判，授信銀行對(duì)預(yù)計(jì)能正常還款的客戶提供金融產(chǎn)品和服務(wù)，拒絕還款存在不確定性的客戶的授信申請(qǐng)。在本文中，我們將違約客戶定義為一年內(nèi)發(fā)生三次（含）以上欠息或墊款的客戶，履約客戶為一年內(nèi)未發(fā)生或發(fā)生三次以下欠息或墊款的客戶。通過(guò)數(shù)據(jù)整理，530個(gè)樣本數(shù)據(jù)中履約客戶和違約客戶客戶數(shù)分別是410和120，并選取指頌逑等綾 1所示。

（二）樣本虛擬變量處理

由于我們選取的解釋變量和被解釋變量都屬于離散變量，所以在進(jìn)行建?；貧w之前，我們需要將其變成虛擬變量，如表2所示，其中1表示“是”，0表示“否”。例如：性別（sex），sex=1，表示為男性，sex=0表示不是男性（即為女性）。由于為了避免多重共線性，在建立虛擬變量之前，虛擬變量的個(gè)數(shù)要比分類變量的個(gè)數(shù)小1。例如：學(xué)歷有三個(gè)分類，但只能建立2個(gè)虛擬變量，當(dāng)edu1=0和edu2=0都等于0時(shí)表示高中、中專以下學(xué)歷，這樣就可以避免多重共線性問(wèn)題。在建立模型前，我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行虛擬變換，以符合模型的回歸分析要求，將指標(biāo)逐一轉(zhuǎn)換為虛擬變量如表2所示。

（三）樣本數(shù)據(jù)的格蘭杰因果檢驗(yàn)

對(duì)上述所構(gòu)建的虛擬變量和履約率做格蘭杰因果分析，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)反復(fù)檢驗(yàn)比較之后，我們選取的滯后階數(shù)為2，其檢驗(yàn)結(jié)果最好，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

根據(jù)上表檢驗(yàn)結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，如果在5%的顯著性水平下，只有Cit2、Loa2兩個(gè)指標(biāo)大于 0.05，否定原假設(shè)；但是在10%的顯著性水平下，除了Int，其他全部變量的檢驗(yàn)p值都顯著小于0.10，在剔除掉電子渠道開通情況后，其余變量在一定程度上都對(duì)履約率產(chǎn)生影響，因此，我們剔除電子渠道開通情況，將其余變量都選入到模型中。

（四）模型的計(jì)算

從表4我們可以看出，模型似然比為84.89，兩個(gè)偽決系數(shù)分別為83.1%和76.4%，即解釋變量可以解釋被解釋變量的程度，都在75%以上，說(shuō)明模型解釋效果較好。另一方面，解釋變量的系數(shù)在10%顯著水平下，都是顯著的。此外從模型的預(yù)測(cè)精度來(lái)看，如表5所示，模型對(duì)410個(gè)履約樣本的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為84.88%，對(duì)120個(gè)違約樣本的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為88.33%，整體準(zhǔn)確率為85.66%。特別的性別、信用卡持有情況、學(xué)歷、存貸比、收入、年齡等變量系數(shù)為正值代表著客戶履約率會(huì)提高，為負(fù)值則代表客戶違約率會(huì)升高。其影響程度可以通過(guò)OR來(lái)進(jìn)行分析。從表4的回歸系數(shù)，我們可以得出以下結(jié)論：

1、從各因素影響大小方面來(lái)看，年齡、收入、職業(yè)水平以及學(xué)歷對(duì)違約率的影響較大，應(yīng)納入貸款考察的重點(diǎn)。通過(guò)模型可以看出，年齡越大的客戶，其違約率就越低，從年齡的OR值來(lái)看，年齡在31歲-45歲階段的履約概率與年齡在30歲以下的履約概率的優(yōu)勢(shì)比為71.47，而年齡在45以上歲階段的履約概率與年齡在30歲以下的履約概率的優(yōu)勢(shì)比為1360.354。其原因可能是由于其信用觀念的不斷加強(qiáng)以及自身能力的提高，收入也會(huì)隨之增加，道德約束感增強(qiáng)，所以更不容易違約，這樣已有的研究文獻(xiàn)結(jié)論相一致。在職業(yè)方面，國(guó)有企業(yè)、股份制企業(yè)的員工與私營(yíng)個(gè)體戶的OR值為26倍多，他們不僅受公司內(nèi)部的規(guī)章制度約束，同時(shí)也受社會(huì)責(zé)任的道德約束，其違約率較低。同樣在學(xué)歷方面，高學(xué)歷的客戶違約率較低，主要是因?yàn)榻逃礁?、信用觀念、法律意識(shí)較強(qiáng)，以及工作家庭較穩(wěn)定、收入可觀、自有資金充足，特別的，當(dāng)學(xué)歷是在碩士以上時(shí)，其違約的風(fēng)向大大降低。

2、從銀行存量客戶方面來(lái)看，LOA1估計(jì)系數(shù)明顯高于LOA2，說(shuō)明存貸比越低，其履約的概率越大。原因可能是客戶的資金大多用于儲(chǔ)蓄存款、銀行理財(cái)?shù)确€(wěn)定性收益產(chǎn)品，屬于相對(duì)保守型投資，他們認(rèn)為按期還款是理所當(dāng)然的事情；而持有信用卡的客戶相對(duì)于未持有信用卡的客戶履約率較高，原因可能是客戶在長(zhǎng)期的信用卡使用過(guò)程中已經(jīng)形成了到期還本付息的消費(fèi)習(xí)慣，所以對(duì)于自己的資金使用有著合理而清晰的計(jì)劃，每月會(huì)有足額的資金用作還款，很少發(fā)生逾期。

3、從性別方面來(lái)看，女性的履約率高于男性，原因可能是男性客戶的資金更多用于創(chuàng)業(yè)、大額投資等用途，受經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)、經(jīng)營(yíng)等因素影響，發(fā)生資金鏈斷裂，無(wú)法按期還款甚至導(dǎo)致不良貸款的幾率較大。

4、從地域方面來(lái)看，縣級(jí)市、地級(jí)市的客戶違約概率較大。原因主要有兩點(diǎn)，一是一、二線城市市民受教育程度更高、信用觀念更強(qiáng)、工作與收入也更加穩(wěn)定；二是縣級(jí)、地級(jí)城市客戶資金用途一般用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)投資，受地域、市場(chǎng)、自然等因素影響較大，投資風(fēng)險(xiǎn)較大。

五、結(jié)論

本文在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，利用光大銀行長(zhǎng)沙分行采集的實(shí)際樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)和構(gòu)建Logistic回歸模型，對(duì)個(gè)人小額貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析，本文所構(gòu)建評(píng)估模型對(duì)離散數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)有著特有的優(yōu)勢(shì)。文章主要結(jié)論如下：

第一，從格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)看，在置信水平10%條件下，本文根據(jù)以往研究的文獻(xiàn)和相關(guān)理論選取的9個(gè)指標(biāo)變量中，只有電子渠道開通情況與是否違約不存在格蘭杰因果關(guān)系外，其他的8個(gè)變量都顯著相關(guān)，模型結(jié)果較好，解釋程度達(dá)75%以上。

第二，從風(fēng)險(xiǎn)因素的影響顯著程度來(lái)看，年齡、收入、職業(yè)水平以及學(xué)歷對(duì)違約率的影響較大，應(yīng)納入貸款考察的重點(diǎn)。年齡是特別顯著影響個(gè)人小額貸款的信用指標(biāo)，年齡越大的客戶，其違約率就越低，特別的，年齡在45以上歲階段的履約概率與年齡在30歲以下的履約概率的優(yōu)勢(shì)比為1360.354倍。國(guó)有企業(yè)、股份制企業(yè)的員工與私營(yíng)個(gè)體戶的OR值為26倍多，其違約率較低。學(xué)歷方面，高學(xué)歷的客戶違約率較低，特別的，當(dāng)學(xué)歷是在碩士以上時(shí)，其違約的風(fēng)向大大降低。存貸比越低，持有信用卡的客戶，其履約的概率越大。個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)在對(duì)不同的性別也有著顯著差異，女性的優(yōu)勢(shì)比男性的1.76倍。此外縣級(jí)市、地級(jí)市的客戶違約概率較大。

因此，基于本文的研究，在互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代，為了提高個(gè)人小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平，我們建議：在金融系統(tǒng)越發(fā)復(fù)雜，需要綜合考慮更多更細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)因素，要結(jié)合定性和定量的方法對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，構(gòu)建適合我國(guó)商業(yè)銀行實(shí)際情況且易于操作的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，定量化分析與評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。在具體操作方面，我們建議：在篩選個(gè)人小額貸款客戶時(shí)，應(yīng)充分考慮其特有的基本背景信息指標(biāo)，在其他條件相同的情況下，選取年齡越大、女性、收入越穩(wěn)定、學(xué)歷越高、持有信用卡、存貸比越低、來(lái)自于一、二線城市的客戶；商業(yè)銀行應(yīng)有針對(duì)性地對(duì)其進(jìn)行有效規(guī)避和分散。

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個(gè)人信用貸款范文第3篇

關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn);住房抵押貸款;風(fēng)險(xiǎn)防范

2000年以來(lái),我國(guó)進(jìn)一步深化了城鎮(zhèn)住房制度改革,加快了住房分配貨幣化方案實(shí)施步伐,使得銀行的商業(yè)性住房貸款迅速開展起來(lái)。個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)近年來(lái)的穩(wěn)步增長(zhǎng),使其在銀行信貸資產(chǎn)中比重逐漸增大,同時(shí)也為國(guó)內(nèi)銀行開辟了一個(gè)重要的蓬勃發(fā)展的業(yè)務(wù)市場(chǎng)。數(shù)據(jù)顯示,長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)個(gè)人住房貸款占個(gè)人消費(fèi)貸款的比重始終在75%-97%,1997年末全國(guó)個(gè)人住房貸款余額190億元,到2007年底已達(dá)到3萬(wàn)億,多年來(lái)一直保持著高位增長(zhǎng)。隨著個(gè)人住房貸款余額的增長(zhǎng),信用風(fēng)險(xiǎn)也不斷累積,個(gè)人住房抵押貸款開始顯現(xiàn)逐步攀升趨勢(shì),而其本身所攜帶的風(fēng)險(xiǎn)影響程度也隨著擴(kuò)大,再加之次貸危機(jī)的爆發(fā)以及目前房?jī)r(jià)的相對(duì)企高,這就更值得引起我們對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)注了。在社會(huì)信用制度不健全的情況下,借款人信用是個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)的根本影響因素。因此,作為銀行信貸產(chǎn)品,信用風(fēng)險(xiǎn)是銀行首當(dāng)其沖要面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn),也是解決個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵所在。

一、信用風(fēng)險(xiǎn)的分類和引致原因

信用風(fēng)險(xiǎn)是銀行客戶無(wú)力履約的風(fēng)險(xiǎn),也是目前銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)。影響住房抵押貸款的原因包括銀行自身的原因和非銀行的原因。前者包括銀行對(duì)借款人的調(diào)查失誤、銀行對(duì)住房估值偏差、貸后管理落后等等原因;后者則包括借款人本身還款意愿、市場(chǎng)變化、技術(shù)原因、企業(yè)管理落后等等原因,具體又可分為還款能力風(fēng)險(xiǎn)和還款意愿風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人住房抵押貸款還款期限長(zhǎng),通常要持續(xù)20-30年,在這段時(shí)間里,個(gè)人資信狀況面臨著巨大的不確定性,經(jīng)濟(jì)惡化及其引發(fā)的個(gè)人支付能力下降的情況很容易發(fā)生,這樣便會(huì)形成還款能力風(fēng)險(xiǎn)。而在還款能力確定的情況下,借款人還可能故意欺詐,騙取銀行貸款,拖欠還款,造成所謂的還款意愿風(fēng)險(xiǎn)。在過(guò)去,受傳統(tǒng)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制影響,政府干預(yù)和銀行治理結(jié)構(gòu)缺陷因素被認(rèn)為是導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的主要原因。隨著我國(guó)金融業(yè)改革開放的深入,政府干預(yù)和銀行治理結(jié)構(gòu)缺陷因素正在消減,市場(chǎng)變化因素增強(qiáng)。

在美國(guó),受次級(jí)債對(duì)全球金融市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊,一些金融機(jī)構(gòu)由于大量投資于次級(jí)債而受到影響,出現(xiàn)流動(dòng)性困難,最終破產(chǎn)或被兼并,連一些大的金融機(jī)構(gòu)也難逃厄運(yùn)。諸如美林公司被美國(guó)銀行吞并,貝爾斯登被摩根大通廉價(jià)收購(gòu)等等,足見住房信貸風(fēng)險(xiǎn)的破壞力。目前,我國(guó)的大中城市房?jī)r(jià)依然處于高位運(yùn)行,而同時(shí)居民在住房投資和投機(jī)的積極性都空前增加,貸款買房的居民占絕大多數(shù)。同時(shí)在各國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的刺激下,全球經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入了恢復(fù)期,各種資源、原材料價(jià)格已經(jīng)逐步回升,我國(guó)的很多企業(yè)都基本實(shí)現(xiàn)了扭虧為盈,消化金融危機(jī)中的虧損。隨著企業(yè)業(yè)績(jī)的復(fù)蘇,油價(jià)、水價(jià)、電價(jià)的上調(diào)以及其他各類資產(chǎn)價(jià)格的上漲,我國(guó)經(jīng)濟(jì)中存在著可能的通貨膨脹隱憂。而目前利率仍在低位徘徊,由此引發(fā)的可能的加息會(huì)使住房抵押貸款面臨前所未有的風(fēng)險(xiǎn)曝露。因此,我們必須做好這方面的預(yù)警和預(yù)防工作,防止住房貸款信用違約集中釋放造成的多米諾骨牌效應(yīng)。

二、個(gè)人住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)識(shí)別

理論認(rèn)為,資本結(jié)構(gòu)、擔(dān)保、企業(yè)規(guī)模、資本大小可以作為貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別信號(hào),但是對(duì)于個(gè)人住房抵押貸款,這些指標(biāo)并不完全適應(yīng)。目前而言,對(duì)于住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別可以基于以下指標(biāo)的判斷:

第一,借款者家庭資產(chǎn)凈值的大小。家庭資產(chǎn)凈值是指住宅的現(xiàn)有價(jià)值與其債務(wù)的現(xiàn)有市場(chǎng)價(jià)值之差。住宅作為抵押貸款的抵押物,是作為貸款人無(wú)力履約時(shí)銀行需要變賣的資產(chǎn),其現(xiàn)有市場(chǎng)價(jià)值的大小直接關(guān)系到違約情況下貸款損失所能挽救程度的大小,可以作為信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別信號(hào)之一,也可以作為判斷是否違約的一個(gè)最基本的決定因素。

第二,借款人的工作和收入來(lái)源。住房抵押貸款的償還主要還是依靠借款人以后的工作收入來(lái)償還,具有固定的職業(yè)和穩(wěn)定的收入來(lái)源的借款人所發(fā)生的信用風(fēng)險(xiǎn)更小。

第三,借款人持有的資產(chǎn)。根據(jù)收入和資產(chǎn)轉(zhuǎn)化的分析,借款人如有不能提供證明依據(jù)的經(jīng)常性穩(wěn)定收入,則必須具有一定數(shù)量的資產(chǎn)證明。審查收入不足以確定借款人還款能力的,銀行會(huì)考慮到要求借款人出具具有流動(dòng)性的金融資產(chǎn)以證明其還款能力。而當(dāng)借款人持有資產(chǎn)急劇縮水時(shí),我們可以判定此時(shí)發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)的概率也會(huì)明顯變大。

第四,征信機(jī)構(gòu)報(bào)告。主要是判斷借款者的還款意愿風(fēng)險(xiǎn)?？梢哉f(shuō),以往的信用記錄可以一定程度反映一個(gè)人的信用意識(shí)和價(jià)值觀,而這種觀念和意識(shí)很難在短時(shí)間內(nèi)改變,借款人在以前的借款記錄中違約頻頻,則在以后的借款中發(fā)生違約的概率也會(huì)很高。對(duì)于征信單位給出的歷史的信用行為記錄進(jìn)行調(diào)查評(píng)估是規(guī)避信貸風(fēng)險(xiǎn)、保障房供安全的重要環(huán)節(jié)。目前呼吁建立信用檔案的主要意義也在于此。

上述因素被認(rèn)為是表征借款人信用品質(zhì)的主要指標(biāo),也是判斷住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的重要標(biāo)準(zhǔn)。

三、個(gè)人住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估

從20世紀(jì)末起,信用風(fēng)險(xiǎn)管理在國(guó)際金融界得到很高的重視和極大的發(fā)展。在古典信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法基礎(chǔ)上,新的度量和管理方法不斷涌現(xiàn),在突破傳統(tǒng)定性方法的局限基礎(chǔ)上,新的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法能夠更為科學(xué)地進(jìn)行定性和定量分析。國(guó)外提供的模型方法有J.P.Morgan(1997)的CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型、RAROC模型、KPMG公司的貸款分析體系等,然而目前對(duì)于國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō),基于各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)估值模型的特點(diǎn)和應(yīng)用范圍約束,并不存在完全適應(yīng)個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的模型,因而在國(guó)內(nèi)住房抵押貸款實(shí)踐中運(yùn)用這些模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)量化度量的并不多,更多地仍是依賴于信貸員或信用分析人員的職業(yè)判斷。

國(guó)內(nèi)可以針對(duì)個(gè)人住房抵押貸款建立一個(gè)獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)估值模型,這一模型可以將影響貸款質(zhì)量的宏觀因素和微觀因素、長(zhǎng)期因素和短期因素囊括進(jìn)來(lái),宏觀方面的因素可以考慮失業(yè)率、GDP增長(zhǎng)率及政府支出水平和特定地區(qū)、行業(yè)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)值、證券市場(chǎng)指數(shù),微觀方面的因素可以考慮借款人的財(cái)務(wù)狀況、受經(jīng)濟(jì)周期影響程度、個(gè)人誠(chéng)信度、持有資產(chǎn)現(xiàn)值等等因素。在確立這一系列因素之后,就可以對(duì)每筆個(gè)人住房抵押貸款給出相應(yīng)的量化評(píng)分結(jié)果,同時(shí),再根據(jù)以往個(gè)人住房貸款的數(shù)據(jù)資料將評(píng)分估值結(jié)果同相應(yīng)的損失期望值對(duì)應(yīng),那么就可以較準(zhǔn)確估計(jì)出銀行所持有個(gè)人住房抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)大小。

在此基礎(chǔ)上可以根據(jù)歷史或測(cè)算的市場(chǎng)震蕩數(shù)據(jù),運(yùn)用模擬方法或計(jì)量技術(shù)模仿一系列不利情況下可能曝露的信用風(fēng)險(xiǎn),比如測(cè)試經(jīng)濟(jì)迅速下滑時(shí)可能對(duì)借款人償債能力的影響、測(cè)試房?jī)r(jià)在短期內(nèi)連續(xù)下跌可能對(duì)銀行信貸組合的價(jià)值變化的影響等等,根據(jù)這些測(cè)試評(píng)估結(jié)果制定相應(yīng)的業(yè)務(wù)拓展政策方針和風(fēng)險(xiǎn)戰(zhàn)略決策,這樣銀行對(duì)住宅抵押貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀和未來(lái)就可以有一個(gè)動(dòng)態(tài)、全面的把握,從而將風(fēng)險(xiǎn)損失減至最少。

四、我國(guó)個(gè)人住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的防范措施和建議

第一,建立和提高我國(guó)個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的量化分析技術(shù)。在國(guó)外,個(gè)人住房抵押貸款成為銀行貸款發(fā)放的主要領(lǐng)域之一,美國(guó)個(gè)人住房抵押貸款余額占到銀行信貸余額的22%左右。我國(guó)個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)發(fā)展也極為迅速,但是相應(yīng)的更為科學(xué)、客觀的貸款管理體系并未完全建立。當(dāng)前,跨國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)發(fā)展日趨定量化,在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、度量過(guò)程中均有大量的實(shí)證數(shù)據(jù)作支持,使得風(fēng)險(xiǎn)管理越來(lái)越體現(xiàn)出客觀性和科學(xué)性的特點(diǎn)。我國(guó)商業(yè)銀行也應(yīng)該學(xué)習(xí)國(guó)際經(jīng)驗(yàn),積累和完善數(shù)據(jù)資源,建立適應(yīng)中國(guó)國(guó)情的個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的模型。

第二,政府對(duì)個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)管理給予政策支持。經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中存在個(gè)體難以抵御的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),在全球性的金融海嘯情況下更是使得一些中下等收入居民違約風(fēng)險(xiǎn)增加,會(huì)對(duì)銀行信貸循環(huán)體系造成巨大沖擊。因此,政府針對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì),在必要時(shí)候?qū)μ囟悇e的個(gè)人住房抵押貸款實(shí)施一定的優(yōu)惠政策,減輕存在較大違約風(fēng)險(xiǎn)的購(gòu)房者還貸負(fù)擔(dān)。例如,2008年央行宣布的首套房屋可享受7折房貸政策出臺(tái),廣發(fā)銀行、北京銀行等銀行對(duì)于首套唯一的140平方米以下住房并且無(wú)逾期記錄的房貸者給予了7折房貸政策優(yōu)惠,一定程度對(duì)中下等收入居民形成了政策支持,有助于降低銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。

第三,建立符合中國(guó)國(guó)情的住房消費(fèi)模式,整頓和完善房地產(chǎn)市場(chǎng)秩序。與西方國(guó)家比較,我國(guó)居民以最低的人均GDP實(shí)現(xiàn)了最高的住房擁有率,那么我國(guó)的低收入群體的生存壓力也應(yīng)該是十分巨大。針對(duì)低收入群體推出住房保障制度,推廣廉租房計(jì)劃,同時(shí)加強(qiáng)對(duì)住房保障制度的公開、透明運(yùn)作和社會(huì)監(jiān)督,抑制住宅炒作和投機(jī)活動(dòng),有助于減少房?jī)r(jià)的劇烈波動(dòng),降低房貸信用風(fēng)險(xiǎn)。

第四,建立和完善中國(guó)的個(gè)人信用管理體系,包括建立和完善個(gè)人信用檔案、個(gè)人資信評(píng)估和個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警制度。我國(guó)應(yīng)借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的社會(huì)征信體系經(jīng)驗(yàn),采用政府推動(dòng)和市場(chǎng)化運(yùn)作相結(jié)合的方法,整合各個(gè)部門的公共記錄信息,這將有利于銀行在放貸過(guò)程中更全面、更及時(shí)地動(dòng)態(tài)把握好貸款所處的風(fēng)險(xiǎn)狀況,減少信用違約帶來(lái)的損失。

第五,提高銀行自身消除風(fēng)險(xiǎn)、抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。首先是健全銀行內(nèi)控制度,商業(yè)銀行要建立嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)管理程序和培育良好的風(fēng)險(xiǎn)管理文化,銀行在貸前調(diào)查、貸中審查、貸款審批、貸后管理等各環(huán)節(jié)要落實(shí)各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)管理措施,建立科學(xué)的量化的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng),增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制和預(yù)警功能。其次要提升信貸員工整體素質(zhì),增強(qiáng)其對(duì)金融、分析調(diào)查、評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)管理等知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握,加強(qiáng)員工的敬業(yè)精神和職業(yè)操守教育,減少風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)的隨意性,嚴(yán)防“假個(gè)貸”,杜絕人為控制信貸業(yè)務(wù)的情況,削弱銀行內(nèi)部個(gè)人在信貸發(fā)放問(wèn)題上過(guò)大的個(gè)人決斷權(quán)。再次要努力提高銀行自身資本充足率,提高抵補(bǔ)預(yù)期和非預(yù)期損失的能力,管理層可以根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)建立動(dòng)態(tài)資本和動(dòng)態(tài)撥備要求,強(qiáng)制性提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。

第六,穩(wěn)步推進(jìn)住房抵押貸款證券化。我們應(yīng)肯定金融創(chuàng)新和資產(chǎn)證券化的積極意義,不能因噎廢食。住房抵押貸款證券化實(shí)際上是把不可移動(dòng)的房地產(chǎn)轉(zhuǎn)化為可流通轉(zhuǎn)讓的有價(jià)證券,它可以有效地分散和轉(zhuǎn)移積聚在銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。以住房抵押貸款為擔(dān)保發(fā)行抵押證券后,原來(lái)集中在銀行的貸款資產(chǎn)在資本市場(chǎng)上轉(zhuǎn)為各類投資者人的有價(jià)證券,由于抵押證券是以一組投資組合為抵押,個(gè)別信用風(fēng)險(xiǎn)被分散;同時(shí),它也解決了銀行面臨的流動(dòng)性約束,一定程度上轉(zhuǎn)移了抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)該看到,近年來(lái)我國(guó)在房地產(chǎn)證券化方面進(jìn)行了一系列探索和實(shí)踐,取得了一些成績(jī)。因此,應(yīng)繼續(xù)穩(wěn)打穩(wěn)扎,為住房抵押貸款證券化創(chuàng)造各種有利條件。

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個(gè)人信用貸款范文第4篇

汪某，原系農(nóng)業(yè)銀行某營(yíng)業(yè)所的臨時(shí)信貸員（系臨時(shí)工）。在20__年11月11至20__年6月19日 期間，汪某利用其擔(dān)任某營(yíng)業(yè)所臨時(shí)信貸員職務(wù)之便，冒用多人名義貸款35.3萬(wàn)元后潛逃至今。其歸案后查證其挪用的資金被其借給他人使用。

二、分歧意見

本案在審理過(guò)程中，對(duì)于汪某的行為構(gòu)成何罪，存在三種意見：

第一種意見認(rèn)為，汪某的行為構(gòu)成貪污罪。理由是，汪某作為受國(guó)有企業(yè)委托經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員，利用職務(wù)上的便利，冒名貸款后潛逃，其行為已觸犯我國(guó)刑法第382、383條，應(yīng)以貪污罪論。

第二種意見認(rèn)為，汪某的行為構(gòu)成挪用公款罪。汪某可以作為挪用公款罪的主體，其理由是，盡管刑法分則條文對(duì)貪污罪和挪用公款罪的規(guī)定在表述上有所不同，但兩罪的主體范圍并無(wú)實(shí)質(zhì)上的區(qū)別，對(duì)貪污罪主體的特別規(guī)定只是起一個(gè)強(qiáng)調(diào)作用，其實(shí)質(zhì)內(nèi)容與刑法第九十三條的規(guī)定是一致的，并未超出刑法第九十三條規(guī)定的范圍。根據(jù)刑法第九十三條的規(guī)定，“國(guó)家工作人員”或“以國(guó)家工作人員論”的人員有三類：一是國(guó)家機(jī)關(guān)、國(guó)有公司、企業(yè)、事業(yè)單位、人民團(tuán)體中從事公務(wù)的人員，二是國(guó)家機(jī)關(guān)、國(guó)有公司、企業(yè)、事業(yè)單位委派到非國(guó)有公司、企業(yè)、事業(yè)單位、社會(huì)團(tuán)體從事公務(wù)的人員，三是其他依照法律從事公務(wù)的人員。其中第二類人員實(shí)際涵蓋了刑法第三百八十二條第二款規(guī)定的人員，因此，受國(guó)家機(jī)關(guān)、國(guó)有公司、企業(yè)、事業(yè)單位、人民團(tuán)體委托管理、經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員實(shí)際上是“國(guó)家工作人員”或“以國(guó)家工作人員論”的人員中的一種，理當(dāng)可以作為挪用公款罪的主體。汪某作為受國(guó)有企業(yè)委托經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員，利用職務(wù)之便，冒用他人名義貸款，歸個(gè)人使用，其行為構(gòu)成挪用公款罪。

第三種意見認(rèn)為汪某的行為構(gòu)不成挪用公款罪而是構(gòu)成挪用資金罪。汪某不能作為挪用公款罪的主體，其理由是，挪用公款罪與貪污罪的構(gòu)成在主體要件上有區(qū)別，刑法第三百八十二條對(duì)貪污罪以?？钜?guī)定“受國(guó)家機(jī)關(guān)、國(guó)有公司、企業(yè)、事業(yè)單位、人民團(tuán)體委托管理、經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員”可以作為貪污罪的主體，而刑法第三百八十四條對(duì)挪用公款罪卻無(wú)類似的規(guī)定，按照刑法第三百八十四條的規(guī)定，挪用公款罪的主體僅限于“國(guó)家工作人員”。

筆者同意第三種意見。

三、評(píng)析意見

汪某是農(nóng)業(yè)銀行某營(yíng)業(yè)所的臨時(shí)信貸員，農(nóng)業(yè)銀行屬國(guó)有企業(yè)，汪某是在國(guó)有企業(yè)中工作的非國(guó)家工作人員。汪某辦理信貸業(yè)務(wù)的行為，屬受國(guó)有銀行的委托對(duì)銀行資金進(jìn)行的經(jīng)營(yíng)行為。關(guān)于“受委托管理經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員”與“國(guó)家工作人員”之間的關(guān)系，即我國(guó)現(xiàn)行刑法382條第2款究竟是注意規(guī)定，還是法律擬制，目前仍然存在爭(zhēng)議。如果說(shuō)該條款屬于注意規(guī)定，那么，受委托管理經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員，原本就屬于國(guó)家工作人員。如果說(shuō)該條款屬于法律擬制，那么他們就不是國(guó)家工作人員。筆者認(rèn)為，“受委托管理經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員”不屬于刑法93條中的“其他依照法律從事公務(wù)的人員”，理由如下：

1、從法條之間的邏輯關(guān)系來(lái)看，如果“受委托管理經(jīng)營(yíng)國(guó)有財(cái)產(chǎn)的人員”屬于“其他依照法律從事公務(wù)的人員”，那么刑法就沒有必要在382條第2款另設(shè)一款作特別規(guī)定，而直接適用第一款就可以了。如此，刑法382條第2款的規(guī)定就是多余的，這顯然不符合立法者的本意。

個(gè)人信用貸款范文第5篇

關(guān)鍵詞：農(nóng)戶；小額信用貸款；風(fēng)險(xiǎn)；原因；對(duì)策

小額信貸的孟加拉鄉(xiāng)村銀行模式（GB模式）在1994年被引入我國(guó)之后，得到了不斷發(fā)展和運(yùn)用。目前，我國(guó)開展的小額信貸主要有三類：國(guó)際資助的項(xiàng)目（或非政府、非銀行資金支持項(xiàng)目）；政府與中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行合作項(xiàng)目（農(nóng)行作為政府主導(dǎo)型項(xiàng)目的放貸主體）；農(nóng)村信用社和中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行開展的小額信貸項(xiàng)目。其中，以農(nóng)村信用合作社和中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行開展的農(nóng)戶小額信用貸款覆蓋面最廣，影響面最大。

農(nóng)戶小額信用貸款是指向農(nóng)戶發(fā)放的用于滿足其農(nóng)業(yè)種植、養(yǎng)殖或生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)需要的短期貸款。這項(xiàng)信貸業(yè)務(wù)，無(wú)須任何抵押或質(zhì)押，手續(xù)簡(jiǎn)便，可以滿足農(nóng)戶對(duì)小額、短期流動(dòng)資金的需求。農(nóng)戶小額信用貸款很好地緩解了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展融資困難的情況，但同時(shí)也蘊(yùn)含著潛在的風(fēng)險(xiǎn)，迫切需要得到解決。

一、農(nóng)戶小額信用貸款面臨的風(fēng)險(xiǎn)

農(nóng)戶小額信用貸款面臨的風(fēng)險(xiǎn)是指農(nóng)村信用合作社和中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行在面向農(nóng)戶發(fā)放小額信用貸款業(yè)務(wù)的活動(dòng)中，由于各種事先無(wú)法預(yù)料的因素的影響，使該業(yè)務(wù)的實(shí)際收益、效果與預(yù)期發(fā)生背離，從而蒙受損失的可能性。農(nóng)戶小額信用貸款業(yè)務(wù)在開辦過(guò)程中蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)主要包括以下幾種：

（一）信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)又稱違約風(fēng)險(xiǎn)，主要是指借款者逾期不還，造成貸款壞賬，資金損失。相對(duì)于傳統(tǒng)銀行信貸業(yè)務(wù)來(lái)講，農(nóng)戶小額信用貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)要大的多。這是因?yàn)檗r(nóng)戶小額信用貸款主要是向農(nóng)戶提供短期勞動(dòng)資本貸款，其貸款類型和地區(qū)都比較集中，這種小范圍的同質(zhì)的客戶群體局限了風(fēng)險(xiǎn)分散的潛在能力。再加上一般沒有抵押品，這就使得客戶違約后的強(qiáng)制執(zhí)行變得沒有保障，信用風(fēng)險(xiǎn)高于傳統(tǒng)銀行信貸業(yè)務(wù)。農(nóng)戶小額信用貸款最突出的特色就是憑借農(nóng)戶的信用發(fā)放貸款，農(nóng)戶信用的好壞自然成為影響貸款回收的關(guān)鍵，所以信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶小額信用貸款產(chǎn)生的危害最大。

（二）自然風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)戶小額信用貸款的資金主要投向是農(nóng)村的種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)，而傳統(tǒng)的種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)對(duì)自然條件的依賴性都很強(qiáng)，抵御自然災(zāi)害的能力較弱，一旦所在地區(qū)發(fā)生自然災(zāi)害，大量客戶可能同時(shí)發(fā)生違約，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到影響，造成的損失必然會(huì)轉(zhuǎn)成信貸資金風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)尚未普遍開設(shè)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，自然風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后，農(nóng)戶除能獲得極少量救災(zāi)款外，沒有其他的補(bǔ)償途徑。因此，農(nóng)戶若沒有其他收入來(lái)源，拖欠貸款也就成為必然。

（三）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)戶小額信用貸款以一家一戶分散生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)為主，小生產(chǎn)與大市場(chǎng)的矛盾是必然的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。小生產(chǎn)的盲目性很容易使農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性趨同，加上農(nóng)村社會(huì)服務(wù)體系不健全，生產(chǎn)技術(shù)水平相對(duì)落后，農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)成本與交易成本較高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)經(jīng)常出現(xiàn)相對(duì)較大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。此外，近年來(lái)農(nóng)產(chǎn)品供求趨于平衡，一些傳統(tǒng)、低值的農(nóng)產(chǎn)品已形成供過(guò)于求的局面，農(nóng)民收入緩慢，甚至出現(xiàn)增產(chǎn)不增收的情況，農(nóng)戶有心守信卻無(wú)心還息，客觀上增加了小額信用貸款的風(fēng)險(xiǎn)。

（四）協(xié)變風(fēng)險(xiǎn)。協(xié)變風(fēng)險(xiǎn)是指由于借款用戶所從事的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相同或處于相對(duì)集中的地理區(qū)域而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。在這種情況下，如果發(fā)生還款困難，會(huì)在較大程度上影響農(nóng)戶小額信用貸款的總體運(yùn)行。比如，一旦所在地區(qū)發(fā)生較大的自然災(zāi)害，大量貸款農(nóng)戶可能同時(shí)發(fā)生違約，這將給農(nóng)戶小額信用貸款業(yè)務(wù)帶來(lái)沉重的打擊。

二、農(nóng)戶小額信用貸款風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因分析

農(nóng)戶小額信用貸款面臨的上述風(fēng)險(xiǎn)貫穿于農(nóng)戶小額信用貸款業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的全過(guò)程，只有及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的誘導(dǎo)根源，才能有效防范和化解風(fēng)險(xiǎn)。由于農(nóng)戶小額信用貸款與銀行傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)有著很大的不同，因而引發(fā)其風(fēng)險(xiǎn)的原因也有著眾多獨(dú)特之處。

（一）農(nóng)戶小額信用貸款是一種個(gè)人信用貸款。農(nóng)戶辦理貸款不需要提供抵押擔(dān)保，而是以個(gè)人信用向信用社或中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行申請(qǐng)農(nóng)戶小額信用貸款。既然農(nóng)戶小額信用貸款屬于個(gè)人信用貸款，就需要一個(gè)相應(yīng)的、適用于個(gè)人的信用制度來(lái)對(duì)其進(jìn)行管理和制約。但目前的情況是，我國(guó)農(nóng)村地區(qū)信用制度缺失，沒有建立起個(gè)人信用記錄、信用賬號(hào)之類的信用體系。正因?yàn)槿绱?，信用社或中?guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行難以通過(guò)信用手段對(duì)其進(jìn)行制約，因而承擔(dān)了較大的信用風(fēng)險(xiǎn)。迄今為止，還有部分發(fā)放農(nóng)戶小額信用貸款的金融機(jī)構(gòu)，甚至還沒有涉足電子化信息管理，缺乏高效率的電子管理技術(shù)，農(nóng)戶的信用資料收集登記還處于人工處理階段，這又是一個(gè)農(nóng)戶小額信用貸款在拓展上的制約因素。

（二）農(nóng)戶小額信用貸款的發(fā)放對(duì)象是農(nóng)戶。農(nóng)戶小額信用貸款主要是發(fā)放給具有勞動(dòng)能力、有小額資金需求的農(nóng)戶，從而增加對(duì)農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的信貸投入，緩解農(nóng)戶貸款難的問(wèn)題，更好地發(fā)揮農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的支農(nóng)作用。以現(xiàn)有條件來(lái)看，在主觀上，農(nóng)戶小額信用貸款在很大程度上是依賴農(nóng)戶自身的還款自覺性。農(nóng)戶小額信用貸款的對(duì)象是農(nóng)戶，這是一個(gè)文化水平相對(duì)較低的群體，他們對(duì)金融知識(shí)缺乏了解，對(duì)利率變化、財(cái)務(wù)政策缺乏了解，對(duì)市場(chǎng)信息的獲取渠道也不夠暢通，信息閉塞，這無(wú)疑會(huì)影響他們資金投向以及資金的獲利能力，在客觀上造成了今后還款能力不足的可能性。所有這些問(wèn)題也將轉(zhuǎn)化為一定的還貸風(fēng)險(xiǎn)。

（三）農(nóng)戶小額信用貸款業(yè)務(wù)量大、單筆金額小。農(nóng)戶小額信用貸款是面向農(nóng)村地區(qū)廣大農(nóng)戶發(fā)放的一種貸款，由于目標(biāo)群體龐大，因此農(nóng)戶小額信用貸款的業(yè)務(wù)量遠(yuǎn)比普通貸款要大。與此同時(shí)，農(nóng)戶小額信用貸款的每筆業(yè)務(wù)金額又較小，我國(guó)目前的額度大多是在10，000～30，000元左右。信用社、中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行等農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)開辦農(nóng)戶小額信用貸款業(yè)務(wù)需要投入很多的人力、物力和時(shí)間去逐個(gè)收集農(nóng)戶資料，進(jìn)行貸款審查工作；再加上跟蹤、貸后管理等工作，相對(duì)于所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，農(nóng)戶小額信用貸款的經(jīng)營(yíng)成本相對(duì)較大。

（四）農(nóng)戶小額信用貸款的資金用途大多是投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。農(nóng)戶在取得貸款后，一般都是將其投入到種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)等農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中。與非農(nóng)業(yè)不同，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在生產(chǎn)過(guò)程的每一環(huán)節(jié)，都受到自然條件的制約與影響，可以說(shuō)，從播種開始，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程就處于一定程度的風(fēng)險(xiǎn)之中。因此，農(nóng)戶小額信用貸款除了面臨和非農(nóng)業(yè)一樣的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)等，還要承擔(dān)來(lái)自自然再生產(chǎn)過(guò)程可能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的壓力，接受雙倍風(fēng)險(xiǎn)的考驗(yàn)。

三、防范農(nóng)戶小額信用貸款風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策建議

（一）創(chuàng)新農(nóng)戶小額信用貸款制度。創(chuàng)新農(nóng)戶小額信用貸款的制度主要包括以下幾個(gè)方面：一是拓寬農(nóng)戶小額信貸范圍。經(jīng)辦金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該因地制宜地確定農(nóng)戶小額信貸的用途，凡是與農(nóng)戶生產(chǎn)、生活相關(guān)的均可納入農(nóng)戶小額信貸范圍之內(nèi)；二是設(shè)置靈活的貸款期限。經(jīng)辦金融機(jī)構(gòu)應(yīng)依據(jù)不同貸款的用途，確定不同的貸款期限，避免人為形成不良貸款；三是擴(kuò)大農(nóng)戶小額信貸額度，滿足生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)大戶的資金需求；四是逐步實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶小額貸款利率市場(chǎng)化，減少政府對(duì)利率的限制，使利率至少能夠充抵農(nóng)戶小額貸款經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)的資金成本和管理費(fèi)用。

（二）靈活運(yùn)用分期還款制度和農(nóng)戶聯(lián)保制度。農(nóng)戶小額信用貸款在使用分期還款制度時(shí)，應(yīng)考慮不同貸款者的特殊情況，使還款周期與貸款農(nóng)戶收入來(lái)源相適應(yīng)，減輕農(nóng)戶還款的心理壓力。農(nóng)戶聯(lián)保制度和小組中心會(huì)議制度作為小額信貸強(qiáng)有力的制度保障應(yīng)當(dāng)給予高度重視，在借鑒孟加拉國(guó)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，要進(jìn)行創(chuàng)新性實(shí)踐。譬如，在人口比較密集的地區(qū)，大力推廣并嚴(yán)格實(shí)施農(nóng)戶聯(lián)保貸款制度和小組中心會(huì)議制度，而在人口稀少的偏遠(yuǎn)地區(qū)，召開小組中心會(huì)議的間隔時(shí)間可適當(dāng)延長(zhǎng)。 轉(zhuǎn)貼于

（三）建立有效的信用等級(jí)評(píng)價(jià)制度。首先，加大信用等級(jí)評(píng)價(jià)的硬件投入，健全資料檔案。農(nóng)戶資料反映要真實(shí)、全面、準(zhǔn)確。逐項(xiàng)認(rèn)證審查核實(shí)，并且對(duì)農(nóng)戶的信用檔案逐步實(shí)行電子化管理。電子化管理具有科學(xué)化、規(guī)范化、程序化的特點(diǎn)，還可以有效防范信貸人員的道德風(fēng)險(xiǎn)和工作差錯(cuò)造成的法律、信用風(fēng)險(xiǎn)；其次，要明確評(píng)級(jí)責(zé)任。農(nóng)戶的基本狀況及信用反映等應(yīng)由村組干部負(fù)責(zé)審查把關(guān)，并簽字負(fù)責(zé)，信用等級(jí)初評(píng)由信貸員負(fù)責(zé)，避免因不負(fù)責(zé)導(dǎo)致的評(píng)級(jí)不準(zhǔn)確；最后，要嚴(yán)格按照評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)定農(nóng)戶信用等級(jí)，對(duì)所有農(nóng)戶都采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，以確保評(píng)級(jí)客觀公正，從而有效防范農(nóng)戶小額信用貸款風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

（四）構(gòu)建科學(xué)規(guī)范的信用評(píng)分方法。針對(duì)我國(guó)農(nóng)戶小額信用貸款開展的實(shí)際情況，應(yīng)借鑒西方發(fā)達(dá)國(guó)家運(yùn)用于信用卡消費(fèi)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估控制中的信用評(píng)分方法，盡快構(gòu)建一整套的客戶信用評(píng)分指標(biāo)體系，并運(yùn)用層次分析法，對(duì)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶小額信用貸款信用風(fēng)險(xiǎn)控制中的定性分析與定量分析相結(jié)合。這樣，經(jīng)營(yíng)農(nóng)戶小額信用貸款的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在發(fā)放農(nóng)戶小額信用貸款時(shí)，便可通過(guò)計(jì)算申請(qǐng)貸款農(nóng)戶的信用總分來(lái)幫助其做出是否放貸的決定，進(jìn)而有效地規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)。

（五）建立以農(nóng)戶為中心的多元化社會(huì)服務(wù)體系。農(nóng)戶項(xiàng)目的成功率是影響小額信貸安全的關(guān)鍵因素，而農(nóng)戶由于技術(shù)和信息缺乏等原因，項(xiàng)目成功率較低。國(guó)內(nèi)外實(shí)踐表明，農(nóng)戶需要的不僅僅是資金，還需要更多與之配套的服務(wù)，如農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)信息等。這就要求小額信貸機(jī)構(gòu)為農(nóng)戶提供低費(fèi)或免費(fèi)的技術(shù)培訓(xùn)、市場(chǎng)信息等社會(huì)服務(wù)，在提高勞動(dòng)者素質(zhì)的基礎(chǔ)上給他們以信貸支持。與此同時(shí)，其他社會(huì)各方也應(yīng)該加快建立以農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展為重點(diǎn)的農(nóng)村社會(huì)服務(wù)體系。

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