小微贷授信额度测算研究

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1、上海交通大学硕士学位论文小微贷信用额度测算研究摘要小微信贷具有“短、小、频、急”的特点，目前银行大多是专家打分、人工单笔审核的信贷评审模式，主观性强、成本高、效率低。降低小微信贷审核的成本、提高贷款发放效率，最有效的手段是改变人工单笔审核的业务模式，将贷款的审批和发放标准化，特别是信用额度测算的信息化和标准化。通过建立信用额度测算模型，从大量数据中提炼出的预测信息和行为模式，能够比较准确地预测贷款申请人的信用表现，有助于银行对贷款申请人授信额度的掌握、计量和控制。本文在总结和借鉴国内外相关研究成果和实践经验的基础上，以实际小微信贷业务数据为样本，采用了有序多

2、分类Logistic回归模型、模糊C均值聚类模型（FCM聚类）两种方法进行对比研究。通过实证研究发现，有序多分类Logistic回归模型对样本信用等级的回判正确率整体高于FCM聚类模型。作为一种演绎式的模型，回归模型能够更好地模拟人工信贷评审的过程；FCM聚类模型属于非监督式模型，在基于授信评审前期数据的学习过程中，模型的预测结果与人工评审结果偏差较大。从实用角度分析，有序多分类Logistic模型易于建模、运用灵活、可操作性强，在小微贷授信额度测算中能够起到较好的效果。本文提出的模型方法有助于提高小微贷款评审的效率，但同时应该注意到，数据质量问题始终是困扰

3、小微贷授信评估的主要问题，也是导致模型拟合效果欠佳的主要原因。数据的规范采集、噪声的控制仍然是提升模型适用性关键的问题，本文最后也对此问题进行了探讨。关键词：小微贷，有序多分类Logsitic回归，模糊C均值聚类I万方数据上海交通大学硕士学位论文ESTIMATIONOFCREDITLIMITFORMICROCREDITABSTRACTMicrocreditisshort-term,small-scale,frequentandurgentinitscharacter.Currently,microcreditsaremostlycreditedbycredi

4、tmanagersandcreditcommitteecasebycaseinbanks,whichisslowandcostly,alsolackingofunifiedrules.Waytosolvetheproblemistoreplacethecurrentbusinessstylebyintroducingmathematicsmethodsintotheestimationprocessofcreditlimitformicrocredit,makingtheprocessinformativeandstandardized.Byfittingt

5、hebehaviorpatternsofloanapplicantsintomathematicsmodels,itismorequick,preciseandlesscostlyforbankstomakedecisionsonthenextcase.Twokindsofmodelswereusedtomakeastudyontheestimationofcreditlimitformicrocreditbasedonthephysicaldata,whichwereOrdinalLogisticRegressionmodelandFussyC-means

6、Clusteringalgorithm.EmpiricalanalysisshowedthatOrdinalLogisticRegressionmodelwasbetterthanFussyC-meansClusterinfittingwiththephysicaldatausedinthisarticle.Asadeductivemethod,theregressionmodelplaysgoodinimitatingtheexpertsinevaluatingtheapplicants’abilitytopaybacktheloan.Whilethefu

7、ssyclustermodelisunsupervised,whichperformednotaswellastheregressionmodelwhenbasedonthedatacomingfromtheprophaseofthecreditprocess.Besides,OrdinalLogisticRegressionmodelisrigorousandforecastspreciselyandeasytobuild,whichmakesitagoodsolutionforcreditlimitestimation.Whilethemodelcame

8、upinthearticlehelpsinimpro