基于Logistic回歸模型的地方融資平臺貸款違約風(fēng)險分析.pdf

1、地方融資平臺的產(chǎn)生根源于1994年分稅制改革帶來的地方財權(quán)和事權(quán)不匹配矛盾，以及《預(yù)算法》對地方政府自行發(fā)債的限制，隨著2008年金融危機后，中央采取積極的財政貨幣政策，出臺了四萬億投資大計刺激經(jīng)濟發(fā)展，地方融資平臺出現(xiàn)了“井噴式”發(fā)展，到2011年末，地方融資平臺的數(shù)量已超過1萬家，貸款余額達9.1萬億，非理性擴張的背后潛藏著巨大的風(fēng)險，本文基于此，選取了地方融資平臺的違約風(fēng)險作為切入點，采用定性和定量相結(jié)合的方法對此進行系統(tǒng)深入的研

2、究，最后從地方政府、監(jiān)管部門、銀行和融資平臺自身四個層面，提出防范化解風(fēng)險的對策建議。
　　較以往研究不同的是，本文在定性研究的基礎(chǔ)上做了實證分析，首先利用因子分析得出了影響融資平臺違約風(fēng)險的7個主要因素，包括盈利能力因子、長期償債能力因子、短期償債能力因子，運營能力因子、現(xiàn)金流量因子、未來經(jīng)營發(fā)展能力因子和資本結(jié)構(gòu)因子;然后在此基礎(chǔ)上對74個樣本數(shù)據(jù)進行了Logistic回歸，最終估計出模型參數(shù)，得到融資平臺違約率測算公式。從實

3、證結(jié)果來看，樣本數(shù)據(jù)和模型的擬合度較高，測試對樣本違約與否的總體判別準確率達到93.2％，其中違約平臺公司的判別準確率為93.1％，正常公司的判別準確率達93.3％。從實踐意義上看，基于Logistic模型得到的地方融資平臺違約率測算公式可以為銀行未來的授信提供參考，例如對可能存在較高違約風(fēng)險的地方融資平臺減少信貸投放，將有限的資金用于支持經(jīng)營穩(wěn)健，違約風(fēng)險率較低的融資平臺公司。融資平臺公司也可以參照此類模型，評估自身經(jīng)營運作過程中存在