涉农贷款信用风险评价研究——以SD农村商业银行为例

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2018 年的中央一号文件,继续锁定“三农”问题,针对实施乡村振兴战略提出若干意见。特别指出要推动农村金融机构回归本源,把更多金融资源配置到农村经济社会发展的重点领域和薄弱环节,更好地满足乡村振兴多样化金融需求。SD农村商业银行作为扎根县域、服务“三农”的金融主力军,多年来一直立足县域,支持“三农”发展,涉农信贷业务实现了前所未有的良好发展,涉农贷款余额、增加额连续多年居全省银行业金融机构和全国同行业前列。在涉农贷款投放持续增长的同时,风险也伴随其中。目前农村地区的信用体系建设还不完备,主要涉农经营组织不规范、抗风险能力差,农户信用状况具有较大的不稳定性,加之农业处于产业链最末端的弱势产业地位,回报率低、生产周期长、易受到自然环境以及价格因素的影响,使得涉农贷款风险一直是金融机构特别是农村中小金融机构防控的重点。建立合理有效的风险评价模型,对涉农信贷主体的信用行为作出客观全面的风险评估,能够更好地为金融机构合理放贷提供科学的决策参考,有效提高金融机构的风险管理水平,真正做到在拓展涉农金融服务的同时,有效地降低金融机构信用风险的发生概率,切实提高其抵御风险的能力。  本论文采用理论模型与应用研究相结合的方法展开,以“客观全面评价涉农信贷主体信用水平,构建科学有效的风险评价模型”为主线,对涉农贷款信用风险评价问题进行了研究。论文的主要工作以及创新之处包括以下几个方面:  本文从理论研究出发,对信用风险以及评价方法、涉农贷款、涉农贷款的信用风险评价方法等相关理论进行了梳理。以SD农村商业银行为例,分析了SD农村商业银行涉农贷款的投放情况,以及信用风险的评价和管理现状。指出了目前SD农村商业银行所采用的信用风险评价方法存在的问题,提出构建科学合理的信用风险评价模型具有较强的现实意义。  研究了涉农贷款信用评价指标体系及其评估模型构建与应用问题。首先基于主成分分析方法,筛选建立了包含14个指标的指标体系,尽可能避免了不同指标反映重复信息的问题,实现了用较少指标反映绝大部分评价信息的目的;其次将数据挖掘领域对少量数据具有较好分类性能的支持向量机方法,引入到信用风险评价研究中,构建了涉农贷款信用风险评价模型,并对模型进行了有效验证。  基于以上研究成果,本文进一步从加强涉农贷款信用大数据治理与应用、完善涉农贷款信用风险评价指标体系、建立创新驱动的涉农贷款信用风险防控机制、以及推进涉农信贷风险防控的上下游机制建设等四个方面,提出了实施涉农贷款信用风险评价体系的保障措施。
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