【摘 要】
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Z银行作为我国农业大省的地方银行,为响应国家号召,帮扶农民、提高农村区域经济发展水平,近年来始终以支持地方经济、发展普惠金融为使命,一直加大对农村小额贷款项目的建设力度。但是在农村小额贷款服务的过程中也遇到了一些问题,如小额贷款的方向难以把控,贷款违约率过高等。这在一定程度上降低了银行在农村小额贷款业务上进一步拓展的积极性。针对这种状况,亟需一套适用于农村小额贷款业务的客户信用风险评价模型,提高现
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Z银行作为我国农业大省的地方银行,为响应国家号召,帮扶农民、提高农村区域经济发展水平,近年来始终以支持地方经济、发展普惠金融为使命,一直加大对农村小额贷款项目的建设力度。但是在农村小额贷款服务的过程中也遇到了一些问题,如小额贷款的方向难以把控,贷款违约率过高等。这在一定程度上降低了银行在农村小额贷款业务上进一步拓展的积极性。针对这种状况,亟需一套适用于农村小额贷款业务的客户信用风险评价模型,提高现有的信用风险管理水平。本文从Z银行农村小额贷款及其风险管理的实际需要出发,利用BP神经网络模型建立了针对农村小额贷款业务的信用风险评价模型,有助于Z银行提高农村小额贷款业务的风险管理水平,减少客户的违约风险,促进业务的健康可持续发展。具体包括如下几个部分:首先,论文概括了农村小额贷款的定义、流程及发展情况,进而引出农村小额贷款风险管理的相关概念,并阐明相关风险度量方法及人工神经网络思想。其次,介绍了 Z银行农村小额贷款风险管理现状,对现阶段经营模型进行实例分析,探究问题的痛点,以便后续有针对性的选取特征性指标建立模型。再次,结合Z银行农村小额贷款业务实际数据,进行风险评价指标选取与说明,构建BP神经网络测算贷款人的信用风险并做出相关检验。最后,根据贷款流程中存在的风险,提出Z银行农村小额贷款业务与风险评价模型有机结合的方式,进一步完善风险评价体系,促进业务发展。
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