基于最小显著差异法农户关键违约特征挖掘

作     者：赵志冲 迟国泰 白雪鹏 ZHAO Zhichong;CHI Guotai;BAI Xuepeng

作者机构：东北财经大学管理科学与工程学院大连116025 大连理工大学经济管理学院大连116024 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2020年第40卷第9期

页      面：2339-2351页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0709[理学-地质学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 0708[理学-地球物理学] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金青年基金(71901055) 国家自然科学基金重点项目(71731003) 辽宁省社科规划基金项目(L18DGL007) 辽宁省教育厅科学研究项目(LN2019Q66) 

主　　题：信用风险 关键指标 关键违约特征 违约损失率 农户贷款 

摘      要：信用风险管理不仅是简单的对客户信用资质进行排序,而是识别出客户是否违约,如果违约将会给银行造成多大程度的损失.故信用风险管理问题可以归纳为:一是根据什么标准识别客户是否违约,这个标准也就是文中的关键指标;二是客户按照某一标准划分为多类,哪一类客户将给银行造成更大的损失,这类客户的识别也就是文中的关键特征识别.上述问题解决的是在信用风险管理中,具有哪些关键特征的贷款农户是造成银行较大违约损失的害群之马.以中国某国有商业银行分布在28个省的农户贷款数据为实证样本,通过F检验的方法甄别出居住状况,年净收入/省人均GDP这2个指标是对中国农户贷款违约损失率有显著影响的关键指标.通过最小显著差异法确定年净收入/省人均GDP区间在10.02~19.24内,居住状况是共有住房特征的贷款农户的违约风险最大,是信用风险管理中的关键特征,具有这类特征的贷款农户的违约风险最大.