大学生信用卡风险管理模型

1大学生信用卡风险管理模型摘要本文以大学生信用卡为出发点，从银行角度探讨大学生信用卡的特有风险及管理方法。就问题而言，分别分析了大学生的收入来源、消费结构等特点，根据已有的数据，建立了相应的数学模型，来分析大学生收入与支出的关系，即为信用卡还贷能力。由这些特点出发，结合其余实际情况，建立大学生信用风险评估体系，来分析信用风险。并客观的分析了大学生价值观念，以银行的利润最大化为目标，在利润和风险、成本共同作用下求的了最佳违约率。既能有效的引导大学生建立合理的理财计划，又能为银行带来巨大的收益，实现“双赢”。最终对模型进行了评价，分析了不足之处。【关键词】信用卡；还贷能力；信用风险；利润2问题的重述信用卡作为新兴的支付工具和信用手段，以其支付结算、消费信贷和使用方便等特点，广受消费者欢迎。伴随着2006年12月11日中国金融市场的全面开放，国内商业银行加大了发行信用卡的力度，大学校园是众多银行抢占的重要信用卡市场之一。但是，从第一张大学生信用卡发行开始，大学生信用卡的违规现象就日趋严重，信用卡风险发生的频率也越来越高。因此，对大学生信用卡风险进行控制管理是十分必要的。找到有效规避大学生信用卡风险的方法不仅能给银行自身带来巨大收益，也能让大学生建立合理的理财计划，正确对待信用问题，最终实现双赢，共同发展。有效规避大学生信用卡风险的因素不仅与银行和持卡人有关，还与学校、社会环境、法律健全度等一系列方面有关。如何衡量其间的权重，排除客观干扰，建立一个实用、高效的风险管理模型成为银行乃至社会的迫切需要。问题的分析银行发行大学生信用卡的目的就是为了培养潜在客户，大学生作为将来社会的主流人群，推动着经济的发展，也带动着消费的增加，能够争取到优质的大学生成为银行的潜在信用卡客户，也就在很大程度上占据了信用卡业务的优势。但同时银行应该更加慎重的思考该如何培养自己的大学生信用卡群体，在保持潜在客户的同时，尽可能弱化风险。风险是与机会并存的，拒绝了风险也就是拒绝了收益，所以大学生信用卡风险管理的目标，就是在风险与收益之间寻找平衡点，从银行的实力和承担风险的能力出发，权衡风险的成本和收益，以极小的成本获得极大的收益，只要收益大于成本，风险就可以承担，此时每承担一次风险，就获得一次收益。所以我们应该分析在充分分析大学生的收入来源、消费结构以及价值观念等特点后，就如何实现大学生信用卡风险的有效规避和达到利益最大化展开有益的探讨。模型的假设假设一：文献中的到的数据均真实可靠。假设二：线性回归函数的精度可以达到判断和风险预测的效果。假设三：把信用风险等同于违约率假设四：在现阶段利率保持不变假设五：银行风险管理成本C与违约率的函数关系式为()CSm假设六：每笔贷款额度相同假设七：一旦违约，银行将遭受全部损失3符号说明Incone表示大学生的经济收入()iIncome表示每个样本的收入数据ia为收入线性回归模型的回归系数i为支出线性回归模型的回归系数i为信用评估线性回归模型的回归系数为违约率r表示存贷利率差，为定值模型的建立与求解一、大学生收入来源分析及模型建立大学生一般没有固定的工作，属于纯粹的消费群体，他们的收入来源包括父母（I1）、奖学金(I2)、兼职(I3)、其它来源(I4)等，其中最主要的还是来源于父母。所以我们可以列出最基本的线性公式：011223344IncomeaaIaIaIaI以下是我们查阅资料后列出的大学生收入来源表。011223344()iiiiiiIncomeaaIaIaIaIi为随机干预项，i=1，2，3，……收入来源地区父母（I1）（%）奖学金(I2)（%）兼职(I3)（%）其他来源(I4)（%）青海88.24.16.71深圳81.74.312.11.9广州80.25.511.33.2上海71.23.8241杭州83.27.119.10.6北京76.2912.72.14宁波87.85.56.72.1台湾75.82.121.11福州85.03111昆明93.84.11.60.5通过spss统计分析软件对以上数据进行处理，建立了大学生经济收入模型。21234645.253.867105.253.570.674IncomeIIII(5.795)(2.343)(-2.651)(1.984)大学生平均月收入为868.4（元）二大学生消费支出分析及模型建立为了能真实有效地分析大学生的消费现状,郭跃进在2005对江苏常熟理工学院各个年级共500名大学生月均消费情况进行了问卷调查。根据调查统计的数据,对当代大学生的消费水平、消费结构作出实证分析。根据消费理论及实际观测数据,影响大学生消费支出(用变量Y表示)的主要因素有:家庭人均收入(1B)、年级(2B,取值1,2,3,4)、系别(3B,取值1,2,3,…,15)、性别(4B,女生取值0,男生取值1)、城镇或农村(5B,城镇取值0,农村取值1)。对此,采用线性回归模型:01122334455iiiiiiiYBBBBB其中i为随机干扰项,i=1,2,3,…利用SPSS统计分析软件对于基本生活消费支出(Y1)、恋爱交友消费支出(Y2)、交通通讯费用支出(Y3)、学习用品消费支出(Y4)、其他消费支出(Y5)、总的消费支出(Y6)进行处理,分别建立消费支出模型如下(单位:元)。1.基本生活消费模型-3112i3i4i5iY=372.25+2.36810X+7.922X-1.873X+50.9X-65.785Xi(6.793)(1.884)(-1.072)(5.305)(-6.825)Y1=391.332.恋爱交友消费模型-4212i3i4i5iY=34.515+5.33110X+6.617X+1.647X+5.821X-10.602Xi(4.501)(4.632)(2.772)(1.785)(-3.237)Y2=59.623.交通通讯费用模型-3312i3i4i5iY=80.847+1.35410X+9.809X+0.994X+13.573X-43.684Xi5(5.749)(3.453)(0.842)(2.093)(-6.706)Y3=104.044.学习用品消费模型-4412i3i4i5iY=72.991+4.15810X-0.325X-3.843X-3.267X-9.442Xi(5.938)(-0.385)(-10.943)(-1.695)(-4.865)Y4=53.715.其他消费模型-3512i3i4i5iY=159.511+2.41710X+24.863X-0.790X-17.318X-52.857Xi(6.793)(1.884)(-1.072)(5.305)(-6.825)Y5=206.386.总的消费模型-3612i3i4i5iY=470.061+8.30010X+61.552X+6.943X+90.355X-147.019Xi(8.052)(4.950)(1.343)(3.183)(-5.157)Y6=691.83所以有如下表：基本生活恋爱交友通讯交通学习用品其他总的支出391.33元59.62元104.04元53.71元206.38元691.83元大学生消费水平和消费结构（月均）三、大学生价值观念分析首先，大学生价值观念逐渐向多元化、多样性发展；其次，大学生价值观念趋于崇尚自我、注重自我价值的实现；第三、大学生价值取向内容渐变丰而务实。再次，大学生价值观念的矛盾性日益突出。有关调查显示，人学生对循环利息方面的知识知之甚少，87.2%的学生表示“不清楚”，儿乎无人答对。对商业贷款购房的利息支出情况也同样不了解。超过半数的学生申请信用卡是为了更好的理财和备不时之需，其中大四学生和研究生更倾向于将信用卡作为应急手段。四、大学生信用卡风险管理模型狭义上讲，信用风险是指由于借款人没有能力或者因为不愿履行事先定好的合约，到期没有偿还银行债务，给银行造成损失的风险。但从广义上看，商业银行的信用风险指所有因客户违约所引起的风险。就信用卡而言，信用风险是指由于违约人违反规定，不能按时足额归还所欠银行贷款本息而给银行带来损失的可能性或不确定性。所谓大学生信用卡风险，就是指大学生持卡人在信用卡的使用过程中所出现发卡机构、持卡人和特约单位遭受的非正常的经济损失的可能性。所以为了有效减少大学生信贷产生的风险，我们首先应建立大学生信用评估体系。我们选取年龄（X1）性别（X2）年级（X3）专业就业情况（X4）月消费额（X5）经济来源（X6）6所在地（X7）家庭情况（X8）健康状况（X9）个人保险（X10）社会品德（X11）这十一个因素为评价因子，查找相关数据。变量具体特征是否获得贷款Y否（0）；是（1）X1年龄处理后为21XXXX2性别女性（0）；男性（1）（离散；单调增）X3年级大一（1）；大二（2）；大三（3）；大四（4）X4专业就业情况较好（5）；良好（4）；一般（3）；较差（1.5）；差(0)X5月消费额0～250(4);250～500(6);500～750（8）；750～1000（7）；1000(5)X6月平均经济来源0～250(0);250～350(1);350～450（2）；450～550（3）；550～650（4）；650～750（5）；750～850（6）；850～950（7）；950～1050（8）；1050(9)X7所在地东部沿海（2）；内陆（1）X8家庭收入500(0);500～1300(1);1300～2000(2);2000～3000(3);3000～4000(4);4000～8500(5);8500～20000(6);20000(7)X9健康状况良好（2）；一般（1）；差（0）X10个人保险有（1）；无（0）X11社会品德良好（3）；一般（1.5）；差（0）这样我们就可以列出总的线性回归公式：011221111......YXXX对于每一个样本有：011221111......iiiiiYXXX由于很难找到大量相匹配的数据，我们引用文献【6】中某商业银行住房抵押贷款的251个样本和提供的相关影响因子。使用spss软件采用显著性逐级检验分析的方法计算和输出结果。通过系数检验，其结果与年龄(1Z)、工作稳定情况(2Z)、受教育程度(3Z)、本人月收入(4Z)、是否有其他固定资产(5Z)有关。与性别(6Z)、婚否(7Z)、职位(8Z)、工作时间(9Z)等联系较小。可以建立如下实验回归模型方程：42123452.1121.682107.067100.2960.1360.236YZZZZZ（13.061）（-2.736）（-2.192）（-6.308）（-4.066）（3.321）可以推测，如果数据充分准确，我们的评估模型与年级（X3）、专业就业情况（X4）、月消费额（X5）、家庭情况（X8）、社会品德（X11）这五个因素有较大的关系，也就是说这些变量能通过回归系数的t值检验。7五、个人信贷静态最优风险模型银行的营业目的是在一定可承受的风险内达到利润的最大化根据模型假设及分析，我们有如下静态目标函数：()()()(1)()()MaxVArSASC其中等式右侧第一项表示商业银行盈利，第二项表示本金损失，第三项表示总成本。S为客户数量，设其与违约率有如下关系()Sg，且成本()CSm银行的保本点，即令等式为0有：()()()(1)()()0VArSASC[(1)]Amr即存在贷款的最小额度。()Sg、()CSm代入后，有:()()[()(1)]VgArAm目标函数最优解，令'()0V。即：'()(1)1gAr11()(1)gAr当放在某一实际的特定环境中时，为定值。控制违约率在附近，银行就能达到利润的最大化。模型评价大学生经济收入模型。21234645.253.867105.253.570