我国不良贷款回收率影响因素和预测模型.pdf

第31卷第5期 系统工程理论与实践 V．01．31．NO．5 2011年5月 May，2011 SystemsEn西neering—TheoryPractice 文章编号：1000-6788(2011)05—0870—11 中图分类号：F830．33 文献标志码：A 我国不良贷款回收率的影响因素和预测模型 王博-，唐跃·，陈浩z，温琪。，陈敏·，杨晓光- (1．中国科学院数学与系统科学研究院，北京100190；2．中国科学技术大学统计与金融系，合肥230026) 摘要利用中国资产管理公司的不良贷款数据库，对影响我国不良贷款回收率的因素：风险暴露规 模、地区、行业、担保方式、五级分类、逾期时间等，进行了统计分析；在此基础上，建立了单户处置 企业的不良贷款回收率预测模型，并且利用模型的各个影响因素对回收率的贡献程度进行了测算． 以单户预测模型为基础，结合打包处置的处置策略，利用十折交叉验证和组合预测的思想，建立了 打包处置的回收率预测模型．实证结果表明：无论是单户预测模型还是打包预测模型，预测结果均 达到了较高的精度． 关键词不良贷款；回收率；影响因素；预测模型 factorsand modelsfor rateof Influencing prediction recovery loansin China non-performing WANG B01，TANGYuel，CHENHa01，WENQi2，CHENMinl，YANGXiao-guan91 ofMathematicsand of Science，ChineseAcademySciences，Beijing100190，China； (1．Academy Systems ofStatisticsand ofScienceand of 2．Department Finance，UniversityTechnologyChina，Hefei230026，China) AbstractBasedonNPLdatabaseofAMCin a on China，thispapergivescomprehensiveinvestigation China’s loans．Thesefactorsincluderisk factorsfor rateof influencing recovery non-performing exposure． loan timebetweendefaultand area，industry，collateral classification，and clearing，etc． type，5一category forthe modelisusedto A rate modelisbuilt individual way．This recoveryprediction