農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)包含農(nóng)戶小額貸款的供需分析、農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建、農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)價(jià)模型、農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)級(jí)模型四個(gè)部分。它是指通過(guò)考察農(nóng)戶小額貸款客戶的基本情況、還款能力、還款意愿、保證聯(lián)保和外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素，判別不同農(nóng)戶小額貸款客戶的信用等級(jí)。
　　農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)問(wèn)題亟待解決，主要原因有：一是信用等級(jí)評(píng)價(jià)問(wèn)題雖然古老卻與時(shí)俱進(jìn)，農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)問(wèn)題更是急需解決的信用等級(jí)評(píng)價(jià)問(wèn)題之一。農(nóng)戶小額貸款具有額度小、財(cái)務(wù)信息不健全，且違約樣本為小樣本，指標(biāo)非正態(tài)分布等特點(diǎn)，導(dǎo)致現(xiàn)有的農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)研究無(wú)法顯著區(qū)分違約客戶和非違約客戶。二是我國(guó)農(nóng)業(yè)人口占全國(guó)總?cè)丝诘谋壤�約為50.32%，農(nóng)戶小額貸款難問(wèn)題已經(jīng)成為阻礙農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大難題，因此科學(xué)合理的農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)體系有助于我國(guó)新農(nóng)村建設(shè)，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
　　本研究共分為八章。第一章是引言。第二章是農(nóng)戶小額貸款供需分析。第三章是信用顯著判別下農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立。第四章是基于支持向量機(jī)的農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)價(jià)模型的建立。第五章是基于最優(yōu)多元阿基米德Copula的農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)級(jí)模型的建立。第六章是基于最大分離度改進(jìn)投影尋蹤的農(nóng)戶貸款信用評(píng)級(jí)模型的建立。第七章是基于逼近理想值一投影尋蹤的農(nóng)戶貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型的建立。第八章是結(jié)論與展望。
　　本書(shū)的主要工作如下：
　　第一，分析了農(nóng)戶小額貸款的供需現(xiàn)狀。
　　一是通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的農(nóng)戶基本情況、農(nóng)戶財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果、農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況等七大方面對(duì)農(nóng)戶小額貸款的需求情況進(jìn)行了描述及分析。二是通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的普惠金融情況對(duì)農(nóng)戶小額貸款的供給情況進(jìn)行闡述及分析。三是結(jié)合調(diào)查問(wèn)卷的農(nóng)戶小額供需分析的結(jié)果，對(duì)農(nóng)戶小額貸款的供需矛盾特點(diǎn)及其原因進(jìn)行了分析。
　　第二，建立了農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
　　一是構(gòu)建了農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以某商業(yè)銀行可獲取的農(nóng)戶小額貸款數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，結(jié)合國(guó)內(nèi)外權(quán)威機(jī)構(gòu)及流行文獻(xiàn)的高頻指標(biāo)，通過(guò)Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)和Moses方差檢驗(yàn)的結(jié)合、Kendall秩相關(guān)分析與Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)合，篩選出顯著區(qū)分違約農(nóng)戶與非違約農(nóng)戶且信息不重復(fù)的農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，最終構(gòu)建了包含學(xué)歷、勞動(dòng)力人數(shù)、自有房屋價(jià)值、貸款人及其家庭的技能情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性收入、總資產(chǎn)、銀行存款、社會(huì)信譽(yù)狀況、聯(lián)保關(guān)系以及地區(qū)GDP增長(zhǎng)率在內(nèi)的10個(gè)信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
　　二是構(gòu)建的農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系體現(xiàn)了內(nèi)蒙古農(nóng)戶小額貸款的特點(diǎn)。通過(guò)勞動(dòng)力人數(shù)、銀行存款、農(nóng)民生產(chǎn)性收入等農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)反映小額貸款農(nóng)戶的償還能力。通過(guò)聯(lián)保關(guān)系等農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)反映小額貸款農(nóng)戶的抵質(zhì)押擔(dān)保狀況。通過(guò)地區(qū)GDP增長(zhǎng)率等農(nóng)戶小額貸款信用等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)反映地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)小額貸款農(nóng)戶的清償能力的影響。
　　第三，建立了農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)價(jià)模型。
　　一是建立了農(nóng)戶小額貸款違約判別模型。通過(guò)代價(jià)敏感支持向量機(jī)分類(lèi)模型將農(nóng)戶小額貸款客戶分為兩類(lèi)：違約客戶和非違約客戶，為銀行初步篩選客戶提供理論依據(jù)。
　　二是建立了農(nóng)戶小額貸款信用得分評(píng)價(jià)模型。通過(guò)支持向量機(jī)回歸模型，結(jié)合信用評(píng)分方程，得到每個(gè)小額貸款農(nóng)戶的信用評(píng)分。通過(guò)對(duì)信用評(píng)分的排序，保證了非違約農(nóng)戶間信用狀況的順利比較。
　　第四，建立了農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)級(jí)模型。
　　一是通過(guò)比較Gumbel、Clayton、Frank三類(lèi)Copula函數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)均勻分布數(shù)列的歐式距離，得到違約樣本的最優(yōu)Copula函數(shù)是Clayton Copula函數(shù)，不違約樣本的最優(yōu)Copula函數(shù)是Gumbel Copula函數(shù)。
　　二是通過(guò)蒙特卡洛模擬出信用評(píng)級(jí)模型所需要的農(nóng)戶小額貸款客戶的大樣本隨機(jī)數(shù)。
　　三是通過(guò)等分法及動(dòng)態(tài)調(diào)整法結(jié)合，構(gòu)建了滿足“信用等級(jí)越高，違約損失率越低”的農(nóng)戶小額貸款信用評(píng)級(jí)模型。
　　第五，建立了基于最大分離度改進(jìn)投影尋蹤的農(nóng)戶貸款信用評(píng)級(jí)模型。
　　一是將傳統(tǒng)的投影尋蹤模型與聚類(lèi)分析的不同類(lèi)間應(yīng)最大分離的思想相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)改進(jìn)的投影尋蹤模型并將新模型應(yīng)用于農(nóng)戶貸款的信用評(píng)級(jí)。
　　二是改進(jìn)的投影尋蹤模型既按照局部密集、整體分散的投影思路最大限度地暴露數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，又顯著地將違約樣本與不違約樣本進(jìn)行分離。
　　三是新模型使用遺傳算法來(lái)求解其非線性約束的最優(yōu)解，使用有序樣品的最優(yōu)分割聚類(lèi)法來(lái)計(jì)算評(píng)級(jí)閾值并最終建立評(píng)級(jí)模型。實(shí)例計(jì)算表明，聯(lián)保組成員關(guān)系是影響最大的農(nóng)戶貸款信用評(píng)價(jià)指標(biāo)，聯(lián)保與保證因素是影響最大的農(nóng)戶貸款信用評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層。
　　第六，建立了基于逼近理想值一投影尋蹤的農(nóng)戶貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型。
　　一是基于違約農(nóng)戶與非違約農(nóng)戶應(yīng)具有顯著區(qū)別原則，將非違約樣本逼近理想值、違約樣本逼近負(fù)理想值，建立投影尋蹤的非線性?xún)?yōu)化模型。
　　二是通過(guò)對(duì)投影值進(jìn)行有序樣品的差異序列聚類(lèi)，建立了農(nóng)戶貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)級(jí)模型。農(nóng)戶貸款的實(shí)證研究表明，農(nóng)戶信用等級(jí)與違約頻率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即農(nóng)戶的信用等級(jí)越高則違約的可能性越小。