小额贷款已经成为低收入者扩大生产经营的一种融资方式。又由于农户小额贷款具有财务信息不健全、贷款对象分散等难点及特点,导致农户小额贷款的信用风险评价体系极不完善,乃致使多数银行中没有构建此体系。本文通过偏相关分析和综合判别能力相结合,构建了16个指标组成的农户小额贷款信用评价指标体系。通过支持向量机方法,在筛选出的指标体系基础上,构建了农户小额贷款的信用评价模型。对中国某全国性大型商业银行2044个农户实证研究结果表明:一是学历、恩格尔系数等指标是能够显著区分农户违约状态的关键指标;二是对CCC等级及其以上的客户贷款,可以保证银行的目标利润;对CC等级及其以上的客户贷款,可以达到银行的盈亏平衡。

通过极差最大化的思路,对G1法、难度赋权法两种单一赋权方法进行组合赋权,建立了农户小额贷款信用风险评价模型,解决了不同单一方法的评价结果相互矛盾的问题。结果表明:与单一赋权方法的评价结果相比,极差最大化组合赋权的评价结果一致性最高。

针对商户小额贷款信用评价问题,分别利用G1法、CRITIC法和均值方差法进行赋权。然后遵循评价结果差异最小的思路,对基于3种单一赋权方法所得的权重进行组合赋权,建立了商户小额贷款信用风险评价模型。实证结果表明:与基于单一赋权方法所得的评价结果相比,基于组合赋权所得的评价结果具有最高的一致性,其误判率和漏判率也均是最低的。

截至2014年底,中国注册个体工商户为4984.06万户,个体私营经济吸纳社会从业人员已达2.5亿人,加上中国商户小额贷款对象的分散性、财务信息不健全等特点和难点,商户小额贷款信用评级体系极不完善,甚至绝大多数银行都没有建立这个体系。本文通过相关分析剔除反映信息重复的指标,通过显著性判别遴选对商户违约状态影响显著的指标,建立了能显著区分商户违约状态的小额贷款信用评级指标体系。在此基础上,结合PROMETHEE-II(偏好顺序结构)和聚类分析方法,构建了商户小额贷款信用评级模型,并对中国某国有商业银行215

截至2014年底,中国注册个体工商户为4984.06万户,个体私营经济吸纳社会从业人员已达2.5亿人,加上中国商户小额贷款对象的分散性、财务信息不健全等特点和难点,商户小额贷款信用评级体系极不完善,甚至绝大多数银行都没有建立这个体系。本文通过相关分析剔除反映信息重复的指标,通过显著性判别遴选对商户违约状态影响显著的指标,建立了能显著区分商户违约状态的小额贷款信用评级指标体系。在此基础上,结合PROMETHEE-II(偏好顺序结构)和聚类分析方法,构建了商户小额贷款信用评级模型,并对中国某国有商业银行2157个商户小额贷款样本进行了实证。本文创新与特色:一是通过将偏好顺序结构评估法(PROMETHEE-II)引入商户小额贷款信用评级,构建了基于PROMETHEE-II的小额贷款信用评分模型,求解商户的净流量信用得分Φ(a),揭示了商户a与其余商户、评价指标间的相互作用对评价结果的影响,避免了现有研究由于评价指标之间的相互替代性、严重影响评价结果可靠性的不足。二是借鉴模糊聚类"数据越集中、越应该被分为一类"的思想,采用R聚类对商户信用得分进行分类;进而采用K-W检验,对分类数目l进行非参数检验,确定商户的信用等级。既保证了不同等级商户在信用得分数值上存在显著差异,也确保了不同等级商户能反映不同的信用特征;同时,也避免了现有利用信用得分区间、违约概率阈值或客户数分布方法划分信用等级时,得分区间、违约概率阈值或客户数分布分位点人为主观确定的不足。三是实证研究表明,影响商户小额贷款信用风险的重要性排序依次为:X_3偿债能力>X_1基本情况>X_6宏观环境>X_5营运能力>X_2保证联保>X_4盈利能力。

文章根据平衡计分卡的基本原理,从财务、客户、内部流程、学习和成长4个维度方面,构建了基于平衡记分卡的我国中小商业银行农村小额信贷绩效评价体系,并建立了基于灰色模糊理论的综合评价方法,利用灰色理论和粗糙集理论相结合来确定指标的客观权重,然后构建了灰色模糊综合评价模型,得到最终的模糊评价结果,实证评价验证了该方法的有效性和实用性。

本文首先分析了现行农户小额贷款的局限性,并结合国内外农户小额贷款的最新进展,探索具有中国特色的、可持续发展的农户小额贷款新模式。主要模式有:利用网络作为放款、收款的平台;利用网络建立属于农户自己的生意;农村合作社+农户;公司+农户;农户储蓄与小额贷款结合;农户小额贷款+小额贷款保证保险;P2P模式,等等。

浙江省丽水市作为全国首个由中国人民银行批准的农村金融改革试点地区，近年来针对农户小额贷款存在的贷款成本高、信贷风险高、农户覆盖面窄、贷款额度满足度低等＂两高两低＂问题，进行了大量金融创新实践，取得了阶段性成果。农户小额贷款模式创新丽水市农户小额贷款的模式创新，主要是破解贷款抵押物缺乏、银农信息不

小额借贷中的个人信用风险问题持续制约着小额贷款行业的健康可持续发展。针对小贷公司在进行信用风险评估时对高违约风险客户识别准确率较低的难题，运用混合式SMOTE、RF算法来同时处理业务数据中高维、非均衡两个问题。本文借助江苏J小贷公司的实例数据，依次构建随机森林(Random Forest, RF)模型、SMOTE-RF模型以及Borderline-SMOTE-RF模型并进行模型测试；再选用SVM算法进行对比实验以此衡量模型的信用风险评价精度。随后基于模型对于指标重要性的评分筛选出6项指标作为影响个人信用风险的关键指标。实验证明基于Borderline-SMOTE-RF算法对于小额贷款个人信用风险评价模型的分类性能最佳；在筛选关键指标时，为避免人工合成虚拟样本对指标重要性影响，需要结合三类模型评分进行综合选择。

根据"信用等级越高的客户对应的违约损失率越低"的标准进行信用等级划分。利用由中国银监会规定的最低核心资本充足率推导的贷款最低目标利润率,测算出银行可承受的最大年违约损失率,从而确定商户小额贷款的临界信用级别,并利用中国某全国性大型商业银行的2047个商户的数据进行了实证检验。

我国社会信用体系建设虽已延伸到农村,但企业和个人征信系统采集的农户信息并不完整。农户自身的特殊性,决定了农户信用信息及其信用档案的特殊性。通过实际调研,以点带面,勾勒出我国农村信用体系建设的几种模式,进行分析评判,揭示其深层问题,提出我国农村信用体系建设的路径选择。

小额贷款公司作为改进和提升农村金融服务的重要手段,加强其风险控制是夯实农村金融服务的基石。论文以河北省为例,提出并运用AHP-DEA模型对河北省13市的小额贷款公司进行风险评价。结果表明,各市小额贷款公司的风险控制情况与其经营绩效相关,小额贷款公司风险控制区域差异明显,存在着地理空间分布的依赖性和异质性。根据AHP-DEA模型的结果,提出增强小额贷款公司控制风险能力的措施。

小额贷款公司作为改进和提升农村金融服务的重要手段,加强其风险控制是夯实农村金融服务的基石。论文以河北省为例,提出并运用AHP-DEA模型对河北省13市的小额贷款公司进行风险评价。结果表明,各市小额贷款公司的风险控制情况与其经营绩效相关,小额贷款公司风险控制区域差异明显,存在着地理空间分布的依赖性和异质性。根据AHP-DEA模型的结果,提出增强小额贷款公司控制风险能力的措施。

小额贷款公司作为改进和提升农村金融服务的重要手段,加强其风险控制是夯实农村金融服务的基石。论文以河北省为例,提出并运用AHP-DEA模型对河北省13市的小额贷款公司进行风险评价。结果表明,各市小额贷款公司的风险控制情况与其经营绩效相关,小额贷款公司风险控制区域差异明显,存在着地理空间分布的依赖性和异质性。根据AHP-DEA模型的结果,提出增强小额贷款公司控制风险能力的措施。

本文以小额贷款定价方法为研究对象,首先重点分析了几种主要的贷款定价方法,并针对各种方法的优势、局限以及适用性进行比较;其次,基于Rosenberg模型的局限性,对模型进行改进,并对改进后模型中各变量加以介绍,针对复杂变量进行分解说明,对整个模型进行详细分析;最后,以海博小贷公司的数据为案例,通过Rosenberg改进模型计算对小额贷款公司定价过程进行具体说明。