农村商业银行贷款违约影响因素研究
银行业贷款违约率分析
银行业贷款违约率分析在金融领域，贷款违约率是衡量银行业务风险的重要指标之一。
本文将对银行业贷款违约率进行分析，探讨其影响因素及应对措施。
一、贷款违约率的定义与计算方法贷款违约率是指在一定时期内，借款人无法按照合约约定的条件偿还贷款本金和利息的比例。
一般以百分比形式表示。
贷款违约率的计算方法如下：贷款违约率 = 违约贷款总额 / 发放贷款总额二、贷款违约率的影响因素1.宏观经济状况宏观经济状况是影响贷款违约率的重要因素之一。
在经济不景气时期，企业经营困难，个人失业率增加，导致还款能力下降，进而增加贷款违约的风险。
2.行业周期不同行业存在周期性的波动。
一些行业在繁荣时期贷款违约率较低，而在低迷时期违约率较高。
因此，银行在贷款时需对行业的周期特征进行分析，合理控制风险。
3.信用评级借款人的信用状况是决定贷款违约率的重要因素。
信用评级较高的客户具有较低的违约风险，而信用评级较低的客户风险较高。
银行可根据客户的信用评级制定相应的贷款利率和还款要求，以降低贷款违约率。
4.贷款利率贷款利率的高低直接影响借款人的负担能力。
贷款利率过高可能导致借款人还款困难，进而增加贷款违约的概率。
因此，合理的贷款利率制定对降低贷款违约率至关重要。
三、降低贷款违约率的应对措施1.风险管理与控制银行应加强风险管理与控制，建立完善的风险管理体系。
包括完善的贷款审查流程、严格的风险评估标准、科学的信用评级体系等，从源头上降低贷款违约风险。
2.合理定价针对不同客户的信用状况和风险水平，银行应进行差异化定价。
对于信用评级较高的客户，可给予较低的贷款利率，提升还款能力；对于风险较高的客户，应适当提高贷款利率，增加风险补偿。
3.监测与预警及时监测贷款违约风险，并预警可能出现的问题。
通过建立风险预警模型，对贷款违约风险进行评估，并及时采取相应的风险控制措施，包括提前调整贷款利率、加大催收力度等。
4.加强合作与信息共享银行业内应加强合作，建立信息共享机制。
我国商业银行不良贷款的影响因素分析
我国商业银行不良贷款的影响因素分析不良贷款是指商业银行借贷给客户的贷款因客户违约、不能按时偿还本金及利息，或贷款使用方向被改变，导致贷款无法按照原定方案进行回收的情况。
不良贷款的增加将直接影响商业银行的资产质量和经营风险，因此分析我国商业银行不良贷款的影响因素是十分重要的。
一、宏观经济因素宏观经济因素是影响商业银行不良贷款的重要因素之一。
经济周期的波动将对不良贷款产生直接的影响。
在经济增长和繁荣的时期，企业的经营状况良好，还款能力较强，不良贷款率相对较低；而在经济下行和衰退时期，企业面临更大经营风险，不良贷款率会上升。
宏观经济因素中的通货膨胀、利率水平、政府财政政策等也会对不良贷款产生一定的影响。
二、行业因素不同行业的经营风险不同，也会对不良贷款率产生影响。
行业的前景、市场竞争程度、技术进步等因素都会直接影响企业的经营状况和还款能力。
一些高风险行业，如房地产、煤炭、钢铁等，在行业周期波动时更容易出现不良贷款问题。
商业银行需要根据行业特点对不同行业的贷款进行风险评估和管理。
四、信贷政策因素信贷政策是指国家和银行对贷款业务进行管理的政策措施。
信贷政策的宽松与收紧会直接影响商业银行的放贷及严管程度。
在宽松的信贷政策下，商业银行会倾向于扩大贷款规模，可能存在贷款审查不严、资金流向不透明等问题，增加了不良贷款的风险；而在收紧的信贷政策下，商业银行会更加关注贷款风险，加强贷款的审查和管理，减少不良贷款的发生。
五、商业银行自身因素商业银行自身因素包括风险管理水平、内部控制体系、贷款审查流程等。
一个良好的风险管理体系和合理的内部控制能够有效降低不良贷款发生的风险。
商业银行应加强贷款审查流程，严格把控贷款的准入门槛，避免贷款给予不具备还款能力的企业。
商业银行还应加强对不良贷款的追踪和催收，及时进行风险暴露的处理，防止不良贷款的进一步扩大。
我国商业银行不良贷款的影响因素涉及宏观经济因素、行业因素、地区因素、信贷政策因素和商业银行自身因素等方面。
中国农业银行不良贷款率影响因素分析
东北农业大学经济学硕士学位论文企业的发展，对其投放的信贷规模比较大，且审核不够严格，而其中有些企业的贷款项目往往经营困难，效益低下，影响了农业银行信贷资产质量，造成了农业银行大量的不良贷款。
因此，如何落实发放信用贷款的“三查”制度，减少企业对于银行信用贷款的依赖，对于防范农业银行不良贷款来说是一项必要的工作。
其次，五级分类中不良贷款率和贷款规模总体持续下降，但是不良贷款五级分类中的损失贷款余额和损失比例却有所增加，资产处置比较困难，不良贷款率仍然是四大国有商业银行中最高的。
近年来农业银行积极落实国家宏观调控政策，及时调整并完善了信贷风险流程，实现了不良贷款余额和不良贷款率的双下降，但是由于部分贷款企业效益低下、银行自身管理体制缺陷等复杂原因，使得农业银行不良贷款损失比率有所上升。
最后，农业银行不良贷款的主要客户行业分布比较集中，信贷风险不分散。
所有不良贷款业务类型中，公司类不良贷款占据主导地位，这说明企业自身的贷款机制不完善，贷款和还款意识不端正，向银行所借贷款大多为无力偿还的项目，且这些企业的行业属性分布集中于制造业、能源供应业、水利和环境公共设施管理业、交通运输仓储业及批发零售行业等五大传统行业。
如何提高这些行业的抗风险能力对改善农业银行不良贷款状况有很大帮助。
３．５本章小结在这一章里主要对中国农业银行不良贷款增长率和增长规模、不良贷款的行业分布情况以及贷款的五级分类情况进行了大量的数据分析，通过分析结果我们可以得出中国农业银行不良贷款的现状与特点。
中国农业银行不良贷款率和贷款规模虽然实现了下降，但是不良贷款的损失率却在上升，信贷风险仍然比较集中，产生不良贷款的行业大多分布在抗风险能力较差的传统五大产业之内。
此外由于农业银行长期对农村乡镇企业和基础建设提供贷款，大力扶持发展“三农”企业，这在一定程度上影响了中国农业银行的信贷资产质量。
东北农业大学经济学硕士学位论文表５．２模型数据Ｔａｂ．５－２Ｔｈｅｍｏｄｅｌｄａｔａ年份不良ＧＤＰ增货币供资本充贷款／总银行相拨备覆净利贷长率Ｘ．应量同足率ｘ，负债ｘ．对规模ｘ，盖率Ｘｓ差ｘ，款率Ｙ比增长率ｘ：５．４实证分析５．４．１多元回归模型的设计所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
浅析农村商业银行风险成因及防范措施
浅析农村商业银行风险成因及防范措施1. 引言1.1 概述一直以来，农村商业银行在服务农村经济、农民群众和中小微企业方面扮演着重要角色。
随着金融市场环境的变化和金融业务规模的扩大，农村商业银行面临着越来越多的风险挑战。
了解和分析这些风险成因，并采取有效的防范措施，对于农村商业银行的稳健经营和可持续发展具有重要意义。
农村商业银行风险主要来源于多方面，包括信贷风险、市场风险和操作风险等方面。
信贷风险是由于放贷对象的信用状况、还款能力、抵押品质量等因素引起的风险；市场风险则是由于金融市场波动、利率变动、汇率变化等因素引起的风险；操作风险则是由于内部流程、系统故障、人为疏忽等因素引起的风险。
农村商业银行需要全面了解这些风险成因，并及时采取相应的防范措施，以确保风险控制在可控范围内，保障银行的稳健经营。
1.2 研究意义研究农村商业银行风险成因及防范措施具有重要的意义。
农村商业银行在服务农村经济发展和农民群众金融需求方面发挥着重要作用，因此了解其风险成因并采取相应措施可以有效保障农村金融体系的稳定和可持续发展。
随着中国农村金融市场的不断发展和开放，农村商业银行的风险也在不断增加，研究风险成因及防范措施有助于提高农村商业银行的风险管理水平，有效应对市场变化和风险挑战。
加强对农村商业银行风险的研究还有助于完善我国金融监管体系，促进金融市场的健康发展，维护金融稳定和经济安全。
深入研究农村商业银行风险成因及防范措施具有重要意义，对于农村金融行业的发展和稳定具有重要的指导意义。
2. 正文2.1 农村商业银行风险成因分析由于农村商业银行的客户主要是农村居民和小微型企业，其经营范围局限在农村地区，大部分借款人属于农村户籍人口，信用记录难以获取，信用风险较高。
这导致了信贷风险的加大，容易发生逾期还款、不良贷款等问题。
农村商业银行经营环境相对复杂，市场信息不对称且金融市场不够完善，市场风险较大。
可能受到政策变化、自然灾害等外部因素的影响，使得资产负债管理困难，市场价格波动剧烈。
农村商业银行信贷业务风险分析
农村商业银行信贷业务风险分析随着中国农村经济的快速发展，农村商业银行在农村地区的信贷业务扮演着至关重要的角色。
农村商业银行通过向农村居民和农村企业提供贷款和信用服务，支持了农村地区的经济发展和农民的生活改善。
农村商业银行信贷业务也面临着诸多风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
本文将对农村商业银行信贷业务的风险进行分析，并提出相应的对策建议。
一、信用风险信用风险是指借款人因违约、拖欠、破产等原因而导致银行资产损失的风险。
农村商业银行在开展信贷业务时，往往面对的是农村居民和农村小微企业，这些借款人的信用状况普遍较差，还款能力较弱。
农村商业银行在信贷业务中存在着较大的信用风险。
针对信用风险，农村商业银行可以采取以下措施来进行防范和控制：1.加强风险评估。
在进行信贷业务时，农村商业银行应对借款人的信用状况进行全面、客观的评估，充分了解借款人的还款能力和意愿，降低不良债权的产生风险。
2.分散信贷风险。
农村商业银行在开展信贷业务时，应该根据借款人的不同特点和行业风险，合理分配贷款额度，降低信贷集中度，防止因某个借款人出现违约而导致大额损失。
3.加强催收措施。
一旦出现借款人拖欠还款的情况，农村商业银行应及时采取有效的催收措施，如电话催收、上门催收等，确保借款人按时还款，减少资产损失。
二、市场风险市场风险是指由于市场利率、汇率、商品价格等波动而导致的资产价值损失的风险。
农村商业银行在开展信贷业务时，往往需要以一定的利率向借款人发放贷款，这就使得农村商业银行面临着市场利率波动的市场风险。
农村商业银行还面临着政策风险、流动性风险等市场风险。
1.建立风险管理体系。
农村商业银行应建立健全的市场风险管理体系，通过市场风险监测、评估、应对和控制，及时发现和处置市场风险，降低资产损失。
2.制定风险避险策略。
农村商业银行可以通过利率互换、期货、期权等衍生工具，对市场风险进行避险，降低资产损失。
3.严格控制流动性风险。
农村商业银行在开展信贷业务时，应合理配置资金，避免出现过度依赖短期资金的情况，确保资金流动性。
我国商业银行不良贷款的成因分析
我国商业银行不良贷款的成因分析一、宏观经济环境因素1.经济周期波动：经济周期的波动会直接影响企业经营状况，当经济形势不好时，企业普遍面临生产经营困难，财务状况不稳定，容易出现偿债困难，从而增加商业银行不良贷款的风险。
2.产业结构调整：我国经济正在进行产业结构调整，传统产业逐渐转型升级，新兴产业逐渐崛起。
在这个过程中，一些传统产业可能会面临困难甚至倒闭，导致商业银行对其贷款存在风险。
二、金融市场因素1.利率波动：利率的上升可能导致贷款成本增加，企业借款负担加大，增加了偿债风险，特别是对高风险行业和中小微企业更为明显。
2.市场价格波动：市场价格的波动可能导致企业预期的盈利下降，从而增加还款压力。
特别是在原材料价格上涨、产品市场需求下降时，企业面临更大的经营压力和偿债风险。
三、银行自身经营模式因素1.信贷评估不准确：商业银行在进行贷款决策时，如果信贷评估不准确，未能充分考虑到借款人的还款能力、质量等因素，就会导致不良贷款的增加。
2.风险内控不足：商业银行在进行贷款管理时，如果风险内控不足，未能及时发现和控制不良贷款，或者控制措施不得当，也会增加不良贷款的风险。
3.激励机制失灵：商业银行的激励机制如果偏向业绩考核和利润追求，容易使银行职员追求高风险高回报的贷款业务，忽视风险管控，进而导致不良贷款增加。
4.内外部欺诈：商业银行在贷款过程中，可能受到内部和外部欺诈的影响，如贷款申请人提供虚假信息、抵押物贬值等，导致商业银行无法回收贷款或降低了质量。
综上所述，我国商业银行不良贷款的成因是多方面的，既有宏观经济环境和金融市场的影响，也有银行自身经营模式的问题。
商业银行应该通过加强风险管理能力、提高贷款审查和评估水平、建立科学的激励机制等措施来降低不良贷款风险。
我国商业银行不良贷款率的影响因素研究基于宏观季度数据的实证分析
我国商业银行不良贷款率的影响因素研究基于宏观季度数据的实证分析一、概述本文以我国商业银行的不良贷款率为研究对象，通过收集2010年至2020年的宏观季度数据，运用统计分析方法和计量经济学模型，深入探讨了影响不良贷款率的主要因素以及各因素之间的关系。
宏观经济环境、政策调整、金融市场稳定性和银行自身经营管理水平是影响不良贷款率的关键因素。
在宏观经济环境方面，本研究分析了国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、固定资产投资增速等经济指标对不良贷款率的影响。
经济的平稳增长有利于降低不良贷款率，而经济增长放缓则可能加大银行风险暴露。
在政策调整方面，本研究特别关注了货币政策、财政政策和监管政策的变化对银行资产质量的影响。
宽松的货币政策有助于稳定经济增长，从而降低不良贷款率；而紧缩的财政政策和严格的监管政策可能会加大银行风险，导致不良贷款率上升。
在金融市场稳定程度方面，本研究考察了金融市场波动对银行信贷资产质量的影响。
实证结果表明，金融市场的稳定性与不良贷款率之间存在显著的负相关关系，金融市场的动荡往往会导致银行不良贷款增加。
在银行自身经营管理水平方面，本研究分析了银行资本充足率、不良贷款拨备覆盖率、盈利能力等内部经营管理指标对不良贷款率的影响。
研究结果显示，银行良好的盈利能力有助于降低不良贷款率，而资本充足率和不良贷款拨备覆盖率等指标与不良贷款率之间存在一定的负相关性。
本文的研究结果对于理解和应对我国商业银行不良贷款问题具有重要的参考价值。
1.1 研究背景与意义随着全球经济的日益融合和我国金融市场的不断深化，商业银行面临的不良贷款风险逐渐成为全社会关注的焦点。
不良贷款不仅直接影响银行的资产质量和盈利能力，还可能对整个金融体系的稳定带来不利影响。
深入研究不良贷款的产生原因及其影响因素，对于提升商业银行风险管理水平、维护金融稳定具有重要意义。
我国政府和金融监管部门高度重视金融风险的防范和化解工作，采取了一系列措施来降低不良贷款率。
课题论文：商业银行不良贷款的原因及对策分析
74314 银行管理论文商业银行不良贷款的原因及对策分析随着中国经济的发展，各大中小企业的资金使用程度、需求程度越来越高。
伴随着中小企业的突飞猛进，中小企业贷款数额与数量也是节节升高，正是基于这种情况，商业银行的不良贷款也是层出不穷。
为减小商业银行不良贷款的影响，本文在理论层面上将对商业银行的不良贷款做简要分析。
一、商业银行的概念、特征、分类以及发展历史（一）商业银行的概念、特征与分类商业银行是以营利为目的的企业，商业银行以吸收散户存款和形成其他企业金融负债为资金来源。
商业银行利用吸收上来的存款对外投资形成各种金融资产，中国的商业银行的利润来源主要有两种途径，一是来自于存贷利差和各种稳定性投资，二是进行风险投资获得的投资业务收入。
中国的商业银行在结构上主要以国有独资或者国家控股为主，在投资的业务受到较大的现值，主要体现在不得向非银行金融机构进行投资。
我国商业银行的分类主要为三类，第一类是国有独资商业银行，第二类是股份制商业银行，第三类是城市合作银行。
（二）中国商业银行的发展历史中国商业银行的发展大抵经历了四个发展阶段。
第一个阶段是1978年以前，由于受计划经济体制影响，中国人民银行不能发挥其本身具有的杠杆作用，只是充当着会计核算、记账的职能角色。
总的来讲这阶段商业银行对国家经济发展的影响微乎其微。
第二阶段是1979年到1993年期间的地方性商业银行崛起时期，该阶段的主题是把国家专业银行转变为有作为的商业银行，并且提出了政策性金融与商业性金融分离的适当性政策要求。
商业银行的发展在此阶段取得了客观的进步。
1993年至2001年是第三阶段，此次改革明确了国有商业银行走市场化的道路。
积极推动商业银行产权制度与公司治理制度改革，实现增值保值，为国家的经济发展起到了极大的推动作用。
第四阶段是从2002年至今的股份制改革，在产权改革与引进外资方面取得了长足的进展。
同时对商业银行管理队伍的建设也是越来越严格。
二、商业银行不良贷款的基本现状分析：从前面商业银行不良贷款的基本理论可以知道，在任何商业银行运作中，不良贷款的产生不可避免，但应该控制在一定范围内，国际警戒线一般10%左右，中国监管标准要求不得超过15%。
商业银行不良贷款问题研究
商业银行不良贷款问题研究【摘要】商业银行不良贷款一直是一个备受关注的问题。
本文首先介绍了不良贷款的定义和分类，然后分析了不良贷款产生的原因，包括市场波动、不当信贷政策等因素。
接着讨论了商业银行不良贷款问题对经济的影响，以及不良贷款管理的对策，如建立科学的风险管理体系，加强信贷审查等。
最后指出了风险管理在降低不良贷款问题中的重要作用。
总结了商业银行不良贷款问题的研究成果，展望了未来研究的方向，为改善银行不良贷款问题提供了一定的参考价值。
通过本文的研究可以更好地理解商业银行不良贷款问题的本质，并为相关部门提供有效的管理对策。
【关键词】商业银行、不良贷款、问题研究、定义、分类、原因、影响、管理对策、风险管理、作用、总结、展望1. 引言1.1 商业银行不良贷款问题研究商业银行是金融体系中重要的组成部分，其经济功能主要包括资金融通、支付结算、信用创造和风险管理等方面。
在商业银行的业务中，贷款是其主要盈利来源之一。
不良贷款问题一直是商业银行面临的重要挑战之一，对其经营活动和稳健发展产生着负面影响。
不良贷款通常指借款人不能按时按约还款，或者按约还款，但是借款人的偿还能力明显下降，已经对银行安全造成实际或潜在风险。
不良贷款可分为逾期贷款、呆账贷款和疑难贷款等不同类型。
不良贷款的产生原因多种多样，包括宏观经济环境的影响、行业风险、企业自身经营风险等。
商业银行不良贷款问题的影响十分严重，不仅会损害银行的资产质量和经营效益，还会对金融稳定产生负面影响。
为了有效管理不良贷款风险，商业银行需要制定科学的不良贷款管理对策，并加强风险管理工作，降低不良贷款问题对银行的影响。
本文将从不良贷款的定义和分类、不良贷款产生的原因、商业银行不良贷款问题的影响、不良贷款管理对策以及风险管理在降低不良贷款问题中的作用等方面展开研究，以帮助商业银行更好地应对不良贷款问题，提升风险管理水平，确保金融稳定和健康发展。
2. 正文2.1 不良贷款的定义和分类不良贷款是指借款人已经逾期偿还贷款本息或者不能按期偿还的贷款。
农商行不良贷款率大幅上升原因分析及对策建议
单科举 中国人民银行郑州中心支行摘要：近年来，农商行不断加强内部管理，创新金融产品和金融服务，在支持小微企业和三农发展方面发挥了重要作用。
但2017年以来，受历史因素、监管政策调整、实体经济困难、内部管理制度不完善等因素影响，部分农商行不良贷款率大幅上升，远高于其他类型银行业机构，潜存一定的系统性金融风险。
关键词：农商行；不良贷款率；建议中图分类号：F830.4 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)034-0256-02一、基本情况（一）农商行整体不良贷款率快速攀升2017年，随着金融严监管和去杠杆的深入推进，再加上中美贸易摩擦加剧，实体经济发展出现困难，农商行不良风险逐渐暴露。
从2017年一季度，农商行不良贷款率快速攀升(具体情况见表1)。
银保监会发布的2018年二季度银行业主要监管指标数据显示，农商行不良贷款余额和不良贷款率均明显上升，2018年二季度末，农商行的不良贷款余额为5380亿元，同比增长80.8%，较一季度增长37.7%；不良贷款率为4.29%，同比提高1.48个百分点，较一季度提高1.03个百分点。
表1：2017年以来农商行不良贷款余额和不良贷款率情况表(单位：亿元、%)时间不良贷款余额不良贷款率2017年一季度2589 2.552017年二季度2976 2.812017年三季度3238 2.952017年四季度3566 3.162018年一季度3905 3.262018年二季度5380 4.29数据来源：中国银监会季度统计数据（二）农商行整体不良贷款率高于其他类型银行机构从当前银行业金融机构的发展现状来看，农商行无论是资产规模还是业务类型，都弱于国有商业银行和股份制商业银行，其风险控制水平及应对风险能力相对较低，在经济下行情况下，农商行往往处于被动的局面，难以主动调整，信贷资产下迁压力较大，其整体不良贷款率远高于其他类型银行机构(具体情况见表2)。
以银保监会发布的2018年二季度银行业主要监管指标数据为例，农商行不良贷款率为4.29%，远高于大型商业银行(1.48%)、股份制商业银行(1.69%)、城商行(1.57%)等银行业机构的不良贷款率。
浅析农村商业银行风险成因及防范措施
浅析农村商业银行风险成因及防范措施1. 引言1.1 概述农村商业银行的重要性农村商业银行是中国农村金融体系中非常重要的一环，它是服务农村地区的金融机构，承担着为农村居民和农村企业提供金融服务的重要职责。
农村商业银行的设立和发展，有助于满足农村居民的金融需求，促进农村经济的发展和社会的稳定。
农村商业银行的重要性体现在多个方面：它为农村地区提供了便捷的金融服务渠道，方便农村居民和企业进行资金储蓄、支付和融资等金融活动；农村商业银行可以促进农村地区的经济发展，支持农村产业的转型升级和现代化建设；农村商业银行还可以帮助农村居民提高金融素养和风险意识，推动农村金融市场的健康发展。
农村商业银行在农村金融体系中发挥着不可替代的重要作用。
1.2 风险对农村商业银行的影响风险对农村商业银行的影响是非常重大的。
首先，风险会直接影响到农村商业银行的盈利能力。
客户信用风险、资产质量风险、利率风险和流动性风险都可能导致银行的资金损失，进而降低其盈利水平。
这对于农村商业银行来说是一个严重的挑战，因为盈利能力是银行生存和发展的基础。
其次，风险也会对农村商业银行的声誉造成负面影响。
一旦发生风险事件，不仅会给银行带来经济损失，还会损害其在客户和市场中的信誉。
客户可能会失去信任，市场也可能会对银行的稳健性产生质疑，从而导致资金流失和业务萎缩。
这对于一个银行来说是极为不利的，因为声誉是银行经营的重要资产之一。
总的来说，风险对农村商业银行的影响是多方面的，它既威胁着银行的盈利能力，也影响着其声誉和稳健性。
因此，农村商业银行必须高度重视风险管理工作，通过建立完善的风险管理体系，加强风险管理意识，定期进行风险评估和压力测试等措施，以有效应对各类风险带来的挑战，确保银行的持续稳健发展。
2. 正文2.1 浅析农村商业银行风险成因农村商业银行作为服务乡村经济发展的重要金融机构，在推动农村经济发展的进程中扮演着至关重要的角色。
受制于地域偏僻、财务状况较差、经营规模较小等因素，农村商业银行面临着种种风险，需要加以防范和化解。
农村商业银行信贷风险管理存在的问题及对策研究
（作者单位：河南理工大学工商管理学院）农村商业银行信贷风险管理存在的问题及对策研究◎李世伟财政金融农村商业银行作为农村金融机构的核心组成部分，是支持三农、中小微企业生存发展的金融主力军，在助力县域经济发展和乡村振兴方面发挥着不可替代的作用。
牢牢守住不发生系统性金融风险底线的核心是防范化解商业银行的信贷风险。
随着金融监管力度的加大和农村商业银行的扩张，部分信贷风险逐步暴露。
本文通过具体案例分析了农商行优化信贷风险管理的必要性，并结合当前农商行在信贷资产配置、不良贷款率、公司治理机制以及信贷操作流程方面等存在的问题针对性地提出了对策，对今后农商行加强信贷风险管理方面有一定借鉴意义。
一、农村商业银行优化信贷风险管理必要性防范信贷风险，提高信贷风险管理水平是农村商业银行稳健经营的必要保障。
本文以河南省H 县农村商业银行为例具体分析了优化信贷风险管理存在的必要性。
（一）有利于营造良好社会信用环境H 县农商行的信贷客户大都是个人和企业，部分贷款投放于高风险农业，借款人常常利用业务双方存在的信息不对称，向银行提供虚假或不真实的信息，同时隐瞒自身的负面信息，以达到获得融资的目的。
通过优化信贷风险管理体系，建立更加严格的惩戒机制，从源头上杜绝失信行为发生等对营造良好社会信用环境能起到一定的效果。
（二）化解金融风险和提升公司治理水平的需要1.不良贷款率过高，存在较大金融风险。
2015-2019年河南省H 县农商行不良贷款余额和不良率大幅上升，分别为10219万元（4%），11191万元（4.5%），65424万元（20.7%），67196万元（18.92%），49757万元（12.20%）。
该行不良率飙升爆发于2017年，由2016年的4.5%增至20.7%，之后均高居10%以上，近五年不良贷款整体呈上升趋势。
2.公司监管和法人治理能力存在不足。
2017年河南省H 县农商行因贷前尽职调查不到位被河南银监局M 市分局行政处罚罚款人民币20万元。
商业银行贷款违约预测模型研究
商业银行贷款违约预测模型研究随着经济全球化的深入，商业银行在金融市场的地位越来越重要。
为了给客户提供更好、更高质量的金融服务，商业银行需要对客户的信用状况进行评估。
商业银行贷款是银行主要的盈利来源，但随之带来的风险也是巨大的。
为了预防贷款违约的风险，各大银行都开始研究贷款违约预测模型。
商业银行贷款违约预测模型是什么？商业银行贷款违约预测模型是一种通过对借款人的信用评估，来预测其未来还款能力的模型。
利用这个模型，银行可以提前预测贷款违约可能性，避免巨大的经济损失。
商业银行贷款违约预测模型包括哪些方面？商业银行贷款违约预测模型通过综合考虑各种因素，从而对借款人的未来还款能力进行预测。
具体而言，商业银行贷款违约预测模型包括以下方面：第一，借款人的财务状况。
比如，收入、支出、债务等情况。
第二，借款人的个人信用历史。
比如，与银行的往来历史、信用卡还款记录等情况。
第三，借款人的工作状况。
比如，职业稳定性、工作收入等。
第四，借款人的担保能力。
比如，拥有哪些不动产或可抵押借款的财产。
如何建立一个商业银行贷款违约预测模型？1.分类模型分类模型是建立银行贷款违约预测模型的一个重要方法。
该模型通过数据挖掘，将客户抽象成数据，并对其进行分类，最后预测其违约概率。
分类模型主要分为以下四种：逻辑回归、决策树、支持向量机，以及随机森林。
2.神经网络模型神经网络模型是经过长时间考验的预测银行贷款违约的模型。
该模型是用于建立资询档案、预测客户违约率等。
3. 定量模型定量模型是在对客户的银行信用记录和表现进行分析后，预测客户贷款违约概率的一种方法。
定量模型主要针对信用评估。
商业银行贷款违约预测模型在金融领域中的重要性商业银行贷款违约预测模型在金融领域中扮演着十分重要的角色。
这是因为商业银行贷款违约会直接影响银行的盈利能力和声誉。
通过建立贷款违约预测模型，银行可以在借款人违约前作出相应措施，减小违约损失。
此外，银行还可以利用预测模型评估客户的信用风险，从而减小贷款审核的风险，提高审核效率。
基于系统GMM的农商行不良贷款率影响因素研究
收稿日期:作者简介:基于系统GMM 的农商行不良贷款率影响因素研究何杰坤黄大金(湖南农业大学经济学院湖南长沙410128)摘要:近年来,农商行不良贷款问题令人担忧。
为寻找遏制农商行不良贷款率上升的对策,基于2011—2018年53家农商行面板数据,建立动态面板模型,使用系统GMM 估计研究宏观环境变量、地方政府变量和银行变量3个方面的因素对农商行不良贷款率的影响。
结果表明,经济发展水平越低和M2增速越低,农商行不良贷款率越高;地方政府干预程度越低和财政收支压力越高,农商行不良贷款率越高;拨备覆盖率越低、盈利能力越低,农商行不良贷款率越高;农商行股票公开上市有利于遏制不良贷款率上升。
在此基础上,提出加大逆周期调节力度、降低农商行上市难度、提高农商行盈利能力和引入金融科技等的建议。
关键词:农商行;不良贷款率;银行风险;动态面板模型;系统GMM开放科学(资源服务)标识码(OSID):Study on the Impact Factors of Non-performing Loan Ratesof Rural Commercial Banks Based on System GMMHe Jiekun,Huang Dajin(Economic College,Hunan Agricultural University,Changsha 410128,Hunan)In recent years,the problem of non-performing loans in rural commercial banks is worrying.Inorder to find countermeasures to curb the increase of non-performing loan rates of rural commercial banks,a dynamic panel model was built based on panel data of 53rural commercial banks from 2011to 2018,and the effects of macro-environmental variables,local government variables,and bank variables on non-performing loan (NPL)rates of rural commercial banks was studied by using system GMM estimation.The results showed that the lower the level of economic development and the lower the M2growth rate,the higher the non-performing loan rate was;the lower the level of local government intervention and the higher the pressure on income and expenditure,the higher the non-performing loan rate was;the lower the provision coverage ratio and the lower the profitability,the higher the non-performing loan rate was;the public listing of rural commercial banks was conducive to curbing the increase of non-performing loan rate.On this basis,measures were put forward to increase countercyclical conditions,reduce the difficulty of listing rural commercial banks,improve their profitability and introduce financialtechnology.ruralcommercialbank;non-performingloanrate;bankrisk;dynamicpanelmodel;systemGMM2020-07-03何杰坤(1996—),男,广东肇庆人,主要研究方向为公司金融,E -mail :*****************;通信作者黄大金(1964—),男,湖南澧县人,博士,教授,主要研究方向为农村与区域发展与农业科技管理,E -mail :***************0引言农村商业银行(以下简称“农商行”)是农村地区服务“三农”和小微企业的重要金融机构,对农村地区经济发展和人民生活水平提高有重要作用。
我国商业银行不良贷款的影响因素分析
我国商业银行不良贷款的影响因素分析
宏观因素：
1. 经济周期：经济周期的波动会直接影响不良贷款的水平。
在经济低迷期间，企业经营状况不佳，还款能力下降，导致不良贷款的增加。
2. 政府政策：宏观调控政策对商业银行不良贷款的影响也非常明显。
货币政策的松紧对信贷市场产生的影响会进一步影响不良贷款的水平。
3. 利率水平：不良贷款的水平与利率水平有一定的关联。
较高的利率水平会增加企业负担，导致其偿还贷款的压力增大，从而加剧不良贷款的发生。
4. 宏观环境：宏观环境的变动也会对商业银行的不良贷款产生影响。
自然灾害、经济结构调整等因素都可能导致企业经营状况恶化，从而影响不良贷款。
微观因素：
1. 企业经营状况：企业的经营状况是影响不良贷款的主要因素之一。
经营不善、债务过高、市场竞争压力大等因素都会增加不良贷款的风险。
2. 贷款违约：如果借款人无法按时归还本金和利息，就会产生违约行为，进而增加商业银行的不良贷款。
3. 贷款审批和风控政策：商业银行的贷款审批和风控政策是影响不良贷款的重要因素。
如果银行的审批和风控措施不严格，可能导致风险较高的贷款获得批准，从而增加不良贷款的风险。
4. 借款人信用状况：借款人的信用状况是商业银行考虑是否发放贷款的重要指标之一。
如果借款人信用状况较差，违约的可能性就会增加，进而增加不良贷款的发生。
我国商业银行不良贷款的影响因素是多方面的，其中既有宏观因素的影响，也有微观因素的作用。
这些因素之间是相互关联的，彼此影响。
商业银行在管理不良贷款时需要综合考虑各种因素的影响，采取有效的风险管理措施，以降低不良贷款的风险。
浅析当前农商银行不良贷款形成成因及对策[权威资料]
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浅析当前农商银行不良贷款形成成因及对策不良贷款不仅影响着我国金融体制的顺利改革，也关系到我国经济的健康稳定发展。
当前农商银行发展艰难的一个重要原因就是存在大量不良贷款，严重影响银行下一阶段的信贷风险管理体系。
这就需要深入分析和研究不良贷款的形成成因，做好自身调整，从而降低银行的不良贷款率，提高银行的市场竞争力，促进农商银行的可持续发展。
结合审计发现及当前形势，浅析当前农商银行不良贷款形成成因及对策。
一、当前农商银行不良贷款的形成成因当前农商银行不良贷款的形成具有多方面的成因，具体表现如下：一是历史包袱重。
为加快银行化改革，从农村信用社制度改制成农商银行，达成各项监管指标。
通过增资扩股稀释不良贷款率、加大非应计贷款短期压降力度等，造成短期经营利润极速上升。
随着时间的发展，潜在的不良贷款因素爆发，再加上当前经济形势萧条，隐藏的不良贷款逐一暴露。
二是经济环境的影响。
当前市场经济萧条，导致企业生产经营困难，利润极速下滑，资金回笼难，资金链断接，从而难以归还到期贷款本息，形成不良贷款。
三是经营管理不善。
未严格执行三查制度，贷前调查不真实，客户经理只看看报表，听听介绍，审审提报的贷款资料，没有实地核实，造成虚报资产，表面符合贷款条件，实际无偿还能力。
造成贷款时就存在偿还风险，到期无力偿还。
贷款审查不严，只是将提报的贷款资料进行简单汇总整理，没有对材料的真实性进行尽职审查，对贷款调查报告重要内容未提出异议，导致贷款审查流于形式。
贷后检查不到位，因农商银行客户经理稀少，一人管理贷款户数多，导致贷款重贷前调查、轻贷后管理，贷后管理制度形同虚设，无法及时发现客户资金风险。
二、当前农商银行不良贷款的处置对策（一）落实政策支持农商银行历史包袱十分沉重，加强农商银行的政策扶持力度显得尤为重要。
首先，对于农商银行隐藏的不良贷款，应该本着尊重历史的态度，对农商银行的资产进行重新规划。
其次，争取税务部门采取税收减免与返还的政策、国家财政予以拨补的政策等，改制后，农商银行没有了以前税收减免及优惠政策，造成本就改制不成熟、不稳定的农商银行立马面对负担更重的税收，对还没有改制成熟站稳脚的农商银行来说，无疑是雪上加霜。
影响农村商业银行不良贷款的因素分析
影响农村商业银行不良贷款的因素分析随着我国经济的发展，农村商业银行的重要性不断增强。
农村商业银行是农村金融服务的主要机构，对于农村经济的发展有着不可替代的作用。
然而，随着金融市场的不断开放和市场竞争的加剧，农村商业银行的不良贷款问题也逐渐突出。
影响农村商业银行不良贷款的因素较为复杂，本文将对其进行分析。
一、农村商业银行内部原因1.风险管理不力农村商业银行在贷款业务中的风险管理不完善，优质客户筛选不够严格，信贷风险管理不够全面和有效，以及内部监控措施缺失，都会直接导致不良贷款率的上升。
此外，一些笃信口碑效应的银行更容易发生不良贷款。
2.业务流程不标准由于人员素质、设备以及流程等因素的配合不到位，使得业务流程不够完整和严格，导致贷款审批过程中容易发生违规业务，给银行带来一定的损失。
此外，一些银行在营销业绩和客户服务方面投入不足，也常常导致贷款风险和不良贷款率的上升。
3.管理制度不完善管理制度不完善是农村商业银行出现不良贷款问题的重要内部原因。
一些银行未能建立完备的内部管理制度，规范人员行为，对不良贷款的预先防范、及时发现和处理不够到位。
这也容易导致不良贷款问题的出现。
二、外部经济环境原因1.实体经济低迷实体经济的发展是银行的业务基础，实体经济低迷，特别是农村经济的萎缩，会直接导致农村商业银行的贷款风险增高。
2.政策调控紧缩政策调控的变化、货币政策的调整等与市场的波动密切相关。
当政策调控紧缩时，银行的贷款利率上升，资金等其他压力和风险都会增加，这也会直接或导致不良贷款率的上升。
3.社会事态不稳定商业银行的贷款业务，直接和客户的经济稳定相关。
而当社会事态不稳定时，如社会突发事件或经济走低等因素，银行的不良贷款率明显上扬，风险也会加大。
综上所述，影响农村商业银行不良贷款的因素较为复杂，包括银行内部原因和外部经济环境原因。
农村商业银行需要加强风险管理，规范业务流程和内部管理制度，对实体经济的变化和政策调控的影响做出及时反应，积极应对社会变化和突发事件。
农村商业银行助农贷款风险管理研究
农村商业银行助农贷款风险管理研究一、研究背景中国农村商业银行是中国农村金融改革的重要成果，旨在为农村居民提供便捷的金融服务，助力农村发展。
而助农贷款则是农村商业银行的重要金融产品之一，为农民提供资金支持，帮助农民增加收入，提高生活质量。
然而，助农贷款存在一定的风险，如借款人的信用状况、借款人的经济状况、贷款用途等问题。
因此，如何确定有效的风险管理措施成为了农村商业银行进行助农贷款的重要问题。
二、研究目的本研究的目的在于了解农村商业银行助农贷款的风险管理现状，并提出相应的风险控制措施，帮助农村商业银行更好地管理助农贷款，提高贷款的安全性和有效性。
三、研究方法本研究采用问卷调查和案例分析相结合的方法，对农村商业银行的风险管理措施进行调查和分析。
问卷调查是通过设计问卷并发放给农村商业银行员工和客户，了解其对于助农贷款风险管理的认识和看法。
案例分析是通过对农村商业银行的实际案例进行深入分析，了解银行在助农贷款方面的实践经验和风险管理措施。
四、研究结果1. 农村商业银行在助农贷款方面存在着一定的风险，主要表现在以下几个方面：（1）借款人的信用状况不够稳定，容易造成贷款违约的现象。
（2）借款人的贷款用途不够明确，有可能会出现资金滥用的情况。
（3）农村商业银行的资金安排不够灵活，不能满足不同借款人的需求。
2. 农村商业银行已经采取了相应的风险管理措施，如：（1）制定严格的贷款审批标准，对借款人的信用状况进行全面评估。
（2）对借款人的贷款用途进行严格的管理，加强贷款的监督和追踪。
（3）采取多元化的资金安排方式，满足不同借款人的需求。
3. 农村商业银行可以进一步加强助农贷款的风险管理措施，如：（1）完善信用评估体系，提高贷款风险的预测准确性。
（2）制定更为细致的贷款管理规定，提高贷款管理的严密性。
（3）注重对借款人的风险教育，提高借款人的财务素养和风险意识。
五、研究结论农村商业银行的助农贷款是一项重要的金融服务，对于促进农村发展有着重要的作用。
新常态下桐城农村商业银行不良资产成因及对策研究
新常态下桐城农村商业银行不良资产成因及对策研究随着银行业的逐步开放与市场经济的不断发展，中国银行业也在逐渐向市场化、多元化的方向转变，面对着新的挑战和机遇。
在此背景下，农村商业银行作为中国金融体系中的重要组成部分，承担着支持农业、农村和农民的重要使命。
然而，随着国民经济发展进入“新常态”，农村商业银行的不良资产开始上升，并且问题愈发严重，这为稳定农村金融市场、保障农民权益、促进农村经济发展等方面造成了极大的压力。
因此，本文主要从成因及对策两个方面进行研究，以对桐城农村商业银行的不良资产问题提出可行性的解决方案和改进建议。
一、成因分析1、发放贷款缺乏科学性首先，在贷款业务方面，桐城农村商业银行由于不具备较强的风险管理和精算能力，导致其在发放贷款时缺乏科学性，大量发放高风险的投机性贷款，使得不良贷款率迅速攀升。
同时，银行的贷款审批、贷后管理等制度不完善，对客户信息核查不够严谨，因此贷款违约率较高。
2、缺少金融创新其次，桐城农村商业银行在金融创新方面缺少新思路和新举措，同质化严重，造成产品竞争力不足，也限制了银行的利润增长。
例如，该银行未能充分发挥风险保障机构的作用，以及未开展中小企业综合融资服务等产业链金融服务，这些都是导致不良资产增加的重要原因。
3、农村金融市场环境不良此外，桐城农村商业银行在不良资产问题上还受到了农村金融市场环境不良的影响。
近年来，农村地区生产生活水平不断提高，强化了农民对金融服务的需求，如房地产融资、短期消费信贷等需求也在增多。
这使得农村商业银行面临着巨大的市场、信贷风险，同时受到市场利率竞争和新型金融机构拓展农村市场的威胁。
二、对策建议1、优化贷款业务为优化贷款业务，桐城农村商业银行应建立科学的风险管理体系，从贷前审查到贷款发放、贷后管理以及风险处置全过程进行规范化管理，做到对客户信息的审核尽职调查，严格把控风险，防止不良贷款发生。
同时，针对贷款违约率较高的问题，建议严格执行贷款违约的处置流程，进行有针对性的信用惩戒。
贷款逾期违约风险
贷款逾期违约风险在金融领域，贷款逾期违约风险是一个普遍存在且备受关注的问题。
当借款人无法按时偿还贷款或利息时，贷款逾期违约风险就会出现。
这种情况可能导致贷款机构面临损失，并对整个金融系统产生连锁反应。
本文将探讨贷款逾期违约风险的原因、对经济的影响以及如何管理这一风险。
1. 贷款逾期违约风险的原因贷款逾期违约风险的原因多种多样，可以归结为以下几个方面。
首先，经济因素是导致贷款逾期违约风险的主要原因之一。
当经济不景气或处于衰退期，借款人面临着失业、收入减少或生意不景气等问题，难以按时偿还贷款。
其次，个人因素也是导致贷款逾期违约风险的重要因素。
这包括借款人的不良信用记录、生活习惯、债务承受能力等。
2. 贷款逾期违约风险对经济的影响贷款逾期违约风险对经济的影响是不可忽视的。
首先，贷款逾期违约风险会导致贷款机构面临损失。
当借款人无法偿还贷款或利息时，贷款机构无法收回应有的资金，这将直接影响其经营和盈利能力。
其次，贷款逾期违约风险可能引发金融系统的不稳定。
如果大量借款人逾期违约，将导致金融机构的资本短缺和信贷紧缩，甚至可能引发金融危机。
此外，贷款逾期违约风险还可能对整个经济产生连锁反应，影响企业的正常运营和消费者的信心，从而进一步拖累经济增长。
3. 如何管理贷款逾期违约风险为了降低和管理贷款逾期违约风险，需要采取一系列措施。
首先，建立完善的风险管理机制是必要的。
贷款机构应严格审查借款人的信用记录、资产状况和债务承受能力，以避免向高风险借款人发放贷款。
此外，贷款机构还应加强对已发放贷款的监控和管理，及时发现潜在的逾期违约风险。
其次，加强对借款人的教育和咨询也是管理贷款逾期违约风险的重要手段。
借款人应了解贷款的具体条件、利率、还款方式等，并根据自身经济状况做出合理的贷款决策。
同时，贷款机构也应向借款人提供及时、准确的贷款信息和咨询服务，帮助其更好地管理债务。
最后，建立合理的风险补偿机制是应对贷款逾期违约风险的重要手段之一。
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农村商业银行贷款违约影响因素研究
作者：李易衡
来源：《中小企业管理与科技·中旬刊》2015年第02期
摘要：在对农村商业银行贷款信用风险影响因素进行理论分析的基础上，通过收集某农村商业银行的实际贷款数据，运用随机森林算法和Logistic模型对贷款数据进行实证分析，得出影响农村商业银行贷款违约风险的若干因素，为该农村商业银行降低贷款违约风险，提供了借鉴依据。
关键词：农村商业银行信用风险 Logistic模型
1 概述
在我国，信贷业务收入作为银行的主要收入，其贷款质量的高低，直接影响着银行业的盈利水平，而对贷款违约影响因素的分析能够有效辅助贷款质量的评估，帮助银行避免不必要的损失。
由于我国银行体系的特殊性，农村商业银行与国有商业银行及其他股份制银行相比，自身基础比较薄弱，为了帮助农村商业银行更加有效管理贷款风险，从源头把该风险降到最低，本文在实地调研的基础上，利用所得数据，对农村商业银行贷款违约影响因素进行研究。
范英[1]和蔡冬林[2]研究表明，贷款风险的影响因素包括借款人因素、信用环境因素、历史因素和内部管理因素4大类。
李正波[3]等以调研数据为依托，采用Logistic模型对我国农村信用社农户贷款信用风险进行了实证研究，结果显示：非种养业收入、自营支出、贷款期限、利率、信用社服务对农户的违约行为影响显著，农户年龄和教育程度对农户的违约行为影响也较大。
余江[4]和陈东海等[5]的研究表明，借款人特征、担保方式、贷款利率和期限等贷款特征，社会信用环境和银行对信贷风险的控制能力等因素可以作为判断贷款人是否存在道德风险的指标。
农村商业银行的信贷风险管理问题研究相比于四大商业银行信贷风险管理问题研究还是非常薄弱的。
本文以某农村商业银行为例，研究影响该农村商业银行贷款违约的因素，以期为农村商业银行的贷款质量管理提供有效帮助。
2 商业银行贷款违约影响因素分析
欧美等国家对于商业银行贷款违约风险的研究比较多，影响因素主要包括借款人性别、年龄、种族、贷款金额、贷款年限、贷款价值比、贷款期限等。
在参考国内外学者对于该问题研究的基础上，本文又根据所选研究农商行的特殊性，选择了贷款利率，担保方式，还款方式等11个因素作为贷款违约的影响因素。
3 非参数随机森林法和Logistic回归模型
由于贷款违约分析的数据分布复杂，特征较多，并且噪声很大，同时自变量又分为连续属性和离散属性，用传统方法难以达到满意的评估效果。
本文引入非参数随机森林法对原始自变量属性进行筛选，再用Logistic回归模型对该农村商业银行贷款违约因素进行系统建模与定性分析。
3.1 非参数随机森林算法随机森林（Random Forest，RF）算法是由Leo Breriman于2001年提出的一种分类和预测算法。
在本研究中采用的是投票的方式，具体公式如下。
H（x）=argmax h（x，θi）
随机森林的生成流程图如下图所示：
随机森林算法是一种可以运用在分类问题和回归问题中的学习方法，具有以下几个优点：①适用于数据量大噪声大的数据；②有效防止数据过度拟合的发生；③能够区分出分类中重要的特征。
3.2 Logistic回归模型 Logistic模型是一种概率统计模型，广泛应用于因变量为二分类变量的分析中。
在其对贷款违约概率测算的运用中，贷款分为违约和不违约两种情况，服从logistic分布，因此，本文将影响贷款人违约概率的主要指标属性作为模型的自变量，通过建立logistic模型对贷款人发生财务困境的可能性即贷款违约的概率进行预测分析。
对应的多元logistic回归模型形式为：
In（）=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn+μn
其中，P 为贷款违约事件发生的概率，1-P 为不发生的概率，βn为待估计系数，Xn为属性变量，μn是随机误差项。
4 变量设计与模型实证
基于国外学者的研究和现有数据的收集，本文对贷款人特征维度和贷款特征为度下的属性变量进行分析。
首先运用非参数随机森林法对数据进行筛选和分类，然后运用logistic回归模型对经过随机森林筛选出来的属性变量进行建模，分析各因素对该农村商业银行贷款违约风险的影响方向和程度。
4.1 样本数据与变量设计本文使用的数据是某农村商业银行14年内的贷款数据，获得有效样本35866条，其中违约样本4265条，非违约样本31601条。
本文研究所选的变量及量化方法用表1说明。
其中，因变量为贷款是否违约，贷款违约赋值为1，贷款不违约赋值为0。
4.2 建模与实证分析对于该农村商业银行贷款违约风险的实证分析，主要是通过对贷款人的自身特征和贷款特征等属性变量进行统计分析，寻找、衡量和评价影响违约风险的因素，分析各变量对违约风险的影响方向和影响程度。
首先，运用R语言对初始数据进行数据清理和整合，并建立随机森林模型参数设置以及构建完整随机森林模型，运行结果如表2所示。
由结果可以看出，非违约判定为违约的错误率为13.49%，违约判定为非违约的错误率为14.54%，总体错误率为13.92%，即正确率为86.08%，说明判定效果比较好。
模型的函数表达式可以表示为：
Z=-2.456+0.0015creditlength+0.309rate-1.049yn_
crating-1.861I3-1.324I5-0.728I6-2.159I9-1.393I10-0.797I12-
0.623I13-1.508I14-0.7I16-0.84I18-1.173I20
当Pi= >0.5时，这笔贷款很可能发生违约；反之，即为正常贷款。
实证分析结果表明，在结合前人研究和该农村商业银行实际情况所选择的13个分析变量中，对贷款违约影响显著的有4个变量，其具体的分析结果为：
①贷款期限的系数估计值为0.0015，说明贷款期限越长，该笔贷款违约发生的概率越大。
②贷款利率的系数估计值为0.309，说明贷款利率越高，该笔贷款违约发生的概率越大。
③有无信用评级的系数估计值为-1.049，说明有信用评级的客户比没有信用评级的客户违约率要低。
④反映贷款分支机构影响因素的22个虚拟变量中有11个非常显著且系数估计值均为负值，说明这些分支机构的贷款相比于其它分支机构的贷款违约率要低。
5 结论
本文通过分析logistic模型可处理因变量为二分变量以及对自变量没要求等特点，针对找出影响某农村商业银行贷款违约率影响因素的问题，提出采用随机森林算法筛选特征变量然后用logistic模型分析特征变量对贷款违约率的影响方向。
最后通过实例验证证明该算法和模型具有良好的分析效果，同时本文的研究对增强农村商业银行的风险管理能力和盈利能力有积极的帮助和意义。
参考文献：
[1]范英.商业银行信贷风险管理与识别[J].科技与管理，2000（4）：66-70.
[2]蔡东林.农村信用社资产风险的管理措施[J].金融与经济，2001（12）：47-48.
[3]李正波，高杰，崔卫杰.农村信用社农户贷款的信用风险评价研究[J].北京电子科技学院学报，2006（1）：69-74.
[4]余江.借款人道德风险甄别与信贷合同安排[J].武汉金融，2007（9）：45-47.
[5]陈东海，谢赤.关于信用风险管理模型的比较分析[J].社会学家，2005（2）：75-76.
基金项目：天津市哲学社会科学规划资助项目（TJGL13-019）。
作者简介：
李易衡（1988-），女，河南商丘人，硕士，研究方向：贷款风险、资产转移定价。