农户小额贷款供需分析及信用评价研究_李战江，修长百著_9787521811889

　　农户小额贷款信用等级评价包含农户小额贷款的供需分析、农户小额贷款信用等级评价指标体系的构建、农户小额贷款信用评价模型、农户小额贷款信用评级模型四个部分。它是指通过考察农户小额贷款客户的基本情况、还款能力、还款意愿、保证联保和外部宏观经济环境等因素，判别不同农户小额贷款客户的信用等级。
　　《农户小额贷款供需分析及信用评价研究》共分为八章。第一章是引言。第二章是农户小额贷款供需分析。第三章是信用显著判别下农户小额贷款信用等级评价指标体系的建立。第四章是基于支持向量机的农户小额贷款信用评价模型的建立。第五章是基于优多元阿基米德Copula的农户小额贷款信用评级模型的建立。第六章是基于大分离度改进投影寻踪的农户贷款信用评级模型的建立。第七章是基于逼近理想值一投影寻踪的农户贷款信用风险评级模型的建立。第八章是结论与展望。

　　农户小额贷款信用等级评价包含农户小额贷款的供需分析、农户小额贷款信用等级评价指标体系的构建、农户小额贷款信用评价模型、农户小额贷款信用评级模型四个部分。它是指通过考察农户小额贷款客户的基本情况、还款能力、还款意愿、保证联保和外部宏观经济环境等因素，判别不同农户小额贷款客户的信用等级。
　　农户小额贷款信用等级评价问题亟待解决，主要原因有：一是信用等级评价问题虽然古老却与时俱进，农户小额贷款信用等级评价问题更是急需解决的信用等级评价问题之一。农户小额贷款具有额度小、财务信息不健全，且违约样本为小样本，指标非正态分布等特点，导致现有的农户小额贷款信用等级评价研究无法显著区分违约客户和非违约客户。二是我国农业人口占全国总人口的比例约为50.32%，农户小额贷款难问题已经成为阻碍农村经济发展的一大难题，因此科学合理的农户小额贷款信用等级评价体系有助于我国新农村建设，促进农村经济发展。
　　本研究共分为八章。第一章是引言。第二章是农户小额贷款供需分析。第三章是信用显著判别下农户小额贷款信用等级评价指标体系的建立。第四章是基于支持向量机的农户小额贷款信用评价模型的建立。第五章是基于最优多元阿基米德Copula的农户小额贷款信用评级模型的建立。第六章是基于最大分离度改进投影寻踪的农户贷款信用评级模型的建立。第七章是基于逼近理想值一投影寻踪的农户贷款信用风险评级模型的建立。第八章是结论与展望。
　　本书的主要工作如下：
　　第一，分析了农户小额贷款的供需现状。
　　一是通过调查问卷的农户基本情况、农户财务状况和经营成果、农户生产经营情况等七大方面对农户小额贷款的需求情况进行了描述及分析。二是通过调查问卷的普惠金融情况对农户小额贷款的供给情况进行阐述及分析。三是结合调查问卷的农户小额供需分析的结果，对农户小额贷款的供需矛盾特点及其原因进行了分析。
　　第二，建立了农户小额贷款信用等级评价指标体系。
　　一是构建了农户小额贷款信用等级评价指标体系。以某商业银行可获取的农户小额贷款数据为研究对象，结合国内外权威机构及流行文献的高频指标，通过Brown-Mood中位数检验和Moses方差检验的结合、Kendall秩相关分析与Brown-Mood中位数检验的结合，筛选出显著区分违约农户与非违约农户且信息不重复的农户小额贷款信用等级评价指标，最终构建了包含学历、劳动力人数、自有房屋价值、贷款人及其家庭的技能情况、农业生产性收入、总资产、银行存款、社会信誉状况、联保关系以及地区GDP增长率在内的10个信用等级评价指标的农户小额贷款信用等级评价指标体系。
　　二是构建的农户小额贷款信用等级评价指标体系体现了内蒙古农户小额贷款的特点。通过劳动力人数、银行存款、农民生产性收入等农户小额贷款信用等级评价指标反映小额贷款农户的偿还能力。通过联保关系等农户小额贷款信用等级评价指标反映小额贷款农户的抵质押担保状况。通过地区GDP增长率等农户小额贷款信用等级评价指标反映地区宏观经济发展对小额贷款农户的清偿能力的影响。
　　第三，建立了农户小额贷款信用评价模型。
　　一是建立了农户小额贷款违约判别模型。通过代价敏感支持向量机分类模型将农户小额贷款客户分为两类：违约客户和非违约客户，为银行初步筛选客户提供理论依据。
　　二是建立了农户小额贷款信用得分评价模型。通过支持向量机回归模型，结合信用评分方程，得到每个小额贷款农户的信用评分。通过对信用评分的排序，保证了非违约农户间信用状况的顺利比较。
　　第四，建立了农户小额贷款信用评级模型。
　　一是通过比较Gumbel、Clayton、Frank三类Copula函数与标准均匀分布数列的欧式距离，得到违约样本的最优Copula函数是Clayton Copula函数，不违约样本的最优Copula函数是Gumbel Copula函数。
　　二是通过蒙特卡洛模拟出信用评级模型所需要的农户小额贷款客户的大样本随机数。
　　三是通过等分法及动态调整法结合，构建了满足“信用等级越高，违约损失率越低”的农户小额贷款信用评级模型。
　　第五，建立了基于最大分离度改进投影寻踪的农户贷款信用评级模型。
　　一是将传统的投影寻踪模型与聚类分析的不同类间应最大分离的思想相结合，构建了一个改进的投影寻踪模型并将新模型应用于农户贷款的信用评级。
　　二是改进的投影寻踪模型既按照局部密集、整体分散的投影思路最大限度地暴露数据结构，又显著地将违约样本与不违约样本进行分离。
　　三是新模型使用遗传算法来求解其非线性约束的最优解，使用有序样品的最优分割聚类法来计算评级阈值并最终建立评级模型。实例计算表明，联保组成员关系是影响最大的农户贷款信用评价指标，联保与保证因素是影响最大的农户贷款信用评价准则层。
　　第六，建立了基于逼近理想值一投影寻踪的农户贷款信用风险评级模型。
　　一是基于违约农户与非违约农户应具有显著区别原则，将非违约样本逼近理想值、违约样本逼近负理想值，建立投影寻踪的非线性优化模型。
　　二是通过对投影值进行有序样品的差异序列聚类，建立了农户贷款信用风险的评级模型。农户贷款的实证研究表明，农户信用等级与违约频率呈负相关关系，即农户的信用等级越高则违约的可能性越小。

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