基于Logit模型的银行个人信贷风险管理评估

决策参考

基于Logit模型的银行个人信贷风险管理评估

廖

绚，李兴绪

（云南财经大学统计与数学学院，昆明650221）

摘要：由于我国没有建立完整的个人信贷信用评分制度，用传统的风险评价方法进行个人信

贷风险管理评估很难达到满意的效果。在预测是否还款的二分性结果上，Logistic是一种准确性较高的技术。文章依据银行授信5P原则及其他因素，利用Logistic模型，对各个因素与违约之间的相关程度进行了实证分析，并对银行信贷风险进行了评估。

关键词：信贷风险；个人信用评分；Logistic回归中图分类号：F832.4

文献标识码：A

文章编号：1002-6487（2008）21-0050-03

从我国银行业的实践来看，信用评分系统的应用还处于摸索阶段。由于缺乏有效的历史数据，我国商业银行普遍没有建立起定量信用评分的模型。为了降低信贷风险评估中的主观因素，越来越多的定量评估方法被采用，Logistic回归方法是预测信贷风险大小的一种常用方法。在预测是否还款的二分性结果上，Logistic是一种准确性较高的技术。本文依据银行授信5P原则及其他因素，利用Logistic模型，对各个因素与违约之间的相关程度予以实证分析，评价银行信贷风

险，以得出合理的量化评价结果作为风险决策的依据。

１Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型

Logit回归中的因变量是一个{0，1}的二分类变量。个人

信贷违约风险是由案件属性这一变量来表示的，客户还款为

1，客户违约不还款为0。即因变量Yi∈{1，0}，Yi=0表示第i

个客户违约；Yi=1表示第i个客户不违约。利用Logit回归模

参考文献：

可见，经过新产品开发风险因素诊断，对该汽车制造企业新产品开发风险影响最大的风险因素是研发人员。因此，该企业应当以引进研发技术人才、提高研发人员新产品开发能力作为风险管理的首要任务。

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３结论

新产品开发是企业创新的主要内容，也是风险管理的重

要组成部分。在资源条件有限的情况下，企业必须首先通过风险诊断找到自身风险控制的重要影响因素，进行有针对性的控制和改善，以便在付出成本一定的条件下最有效地改善企业整体风险管理水平。本文提出一种利用历史数据对企业新产品开发中的风险因素进行诊断的方法，通过一种多因素条件下单因素影响的隶属概率算法诊断出其中最具影响力的关键风险因素，从而使企业能够更合理地配置资源，并采取更有针对性的风险策略。

相较于通过专家打分等方法，本文所提出的风险因素诊断方法主要依靠企业新产品开发的经验数据进行风险识别和评价，因而更具客观性。但这同时也要求企业建立历史风险数据的保存和处理机制，进行持续的风险管理和跟踪控制，其中，建立风险数据库无疑是各项风险管理工作的基础。

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（责任编辑/易永生）

统计与决策2008年第21期（总第273期）