中国家庭偿债能力评价探讨

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论文字数:36566 论文编号:sb2022030114180044355 日期:2022-03-01 来源:硕博论文网
本文是一篇经济管理论文,笔者认为家庭偿债能力的研究主要借鉴企业或个人的信用评价,但与 信用评价不同 的是 :企业或 个人的信用违 约状态是相对 客观的,银行或信贷机构可以 根据借款人信用违约结果进 行类 别的划分;而本文中 家庭偿债能力的划分 主要根据调查问卷上的结果 ,考虑到受访者对于隐私泄露等方面的顾虑, 部分数据信息可能不能完全 体现 受访者及其家庭的真实状态。建议在今后 的家庭金融调查项目中,完善调查的步骤与流程,主动向受访者介绍该项 调查的重要性,承诺个人信 息的 安全性,积极取得受访者的信任与配合,以便得到更加真实有效的数据。

1 绪论

1.1 国内外研究现状
1.1.1 家庭债务影响因素
研究家庭金 融的概念 于 2006 年 由美 国 的经济 学家 Campbell 首次提 出, 之后, 家庭金融发展成为继资产定 价与 评估,企业金融等传统的金融研究方向之 后一个新型的研究方向[1 ]。家庭负债作为家庭金融中的重要组成部分对家庭的消费选择意义重大。影响家庭 债务的因素很多 ,Brumberg和Modigliani通构建消费函数模型发现 家 庭债 务 规模 与 家庭 资 产配 置 合理程度 及经济发展水平紧密相关, 研究 还指出合理的负债可以实现家庭跨期消费效用最 大化[2 ]。Ling 等发现 拥有 高房产价值和高收入的家 庭也拥有 较高规 模的负 债[3 ]。Crook 也指出家庭 人口规模更大、成员有稳定工作的家庭往往有更高 的 负债需求[4 ]。同时, Fabbri 和 Padula 的研究表明, 年龄与负债倾 向呈负 相关关系,年纪 大的人比年纪小的人负债的概率更小[5 ]。Del-Rio和 Young 的分析结论指出,婚姻状况会影响到家庭的负债规模,已婚者比单身 者发 生负债 行为 的概率 更 大[6 ]。除 了年 龄 之外 , 婚 姻状况 、 受 教育程度均 是影响负债行为的人口特征 因素 。已婚者持有无担保贷款的可能性要高于 其他婚姻状态;Campbell & Cocco 探讨了家庭金融资产 、房产 与家庭债务之间的关系。房 产会 促进家庭债务的增长,而金融资产短缺会 使家庭有更大的概率去贷款 ;此外,该研究还指出:家庭在进行抵押贷款 的时候,利率、通货膨胀、 收入预期、风险承受能力等都是必须考虑的因 素[9 ]。Nam T.& Mahinda 采用 协整 向量自回归模型对澳大利亚家庭债务的影响因 素进行研究,结果表明,住房价格、GDP 和人口规模都会促进家庭 借贷行为的产生;与此同时 ,利率、失业率的升高、购置新房和高通货膨 胀会对澳大利亚的家庭债务 规模 产生负面影响,其中,利率的影响程度最 大。祝伟、 夏瑜擎选择是否有 负债、负债资产比率和负 债收入比率三个变量描述居 民家 庭负债,并将家庭医疗支出占家庭总支出 的比例 是否 超过 20%作为虚拟变 量构建了回归模型,结果表明:健康风险 较大的家庭和适龄教育人口 比例高的家庭有 更低的负债[1 9 ]。张茜通过对我 国家庭债务分布情况的分析 以及 对我国家庭债务影响因素的筛选整合确定 了我国家庭债务偿还能力评 价体 系的指标,并利用层次分析法为指标赋权 ,最终构建我国家庭经营债 务偿还能力评价 体系[2 0 ]。
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1.2 研究内容及框架
本文共 分为五个章节
第一章:绪论,这一章提出 了本文所要研究的 问题,简单描述了我国家庭 债务规模现状,并且介绍了家庭债务偿还能力的研究背景 、存在问题、研究 意义。对与本文研究内容及 研究 方法有关的国内外文献进行了综合评述,介绍了本文所用的主要分析方法,以及本文各章节的主要内容。
第二章:对搜集到的数据进 行初步整理,利用 统计方法对我国家庭的户主 年龄、家庭人口、健康情况 、文 化程度、风险态度、社会关系、资产情况 等人口社会特征做统计性描 述, 其次,对家庭债务规模、各种类型的负债 进行统计分析,利用统计图 形初 步观察我国家庭债务规模现状,分析我国家庭债务的产生原因和分布情况。
第三章:家庭偿债能力评价 指标体系的构建原 理。选取与我国家庭负债及 债务偿还能力相 关的指标,采用 mRMR 特征选择法 ,选取与类别关联度最 大,指标间冗余信息最少的 一系 列特征作为标准构建中国家庭偿债能力指标评价体系。
第四章:应用实例分析与方 法对比。选取不同 的机器学习方法以第三章中 构建的家庭偿债能力指标体 系为 基础进行分类预测,并将不同方法的预测 分类结果进行对比,分析各 自的 优势与不足,证明本文的研究方法较科学合理准确。
第五章 :总结与展望。在这一章节中对 前面研究所得出的所有结论进行归纳总结,并介绍了本文的创新点与不足之处,同时在模型选择、数据挖掘方法的改进、指标体系的构建等方面进行了展望。
本文的研究路径图如下图1所示:
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2 数据的整理与统计性描述

2.1 相关概念
解释债务 ,“债权 ”的对称。是指债的法律关系中,债务人依法对债权人所承 担的为一定行为或不为一定行为的义务。一般来说,债权人向债务人提供 资金,并约定利息及还款日期, 债务人到期偿还本金及利息。家庭债务是 指整个家庭共同承担的债务 ,这 时,债务人不单是一个个体,而是整个家庭。相较于个人而言,家庭 的社 会关系,受教育程度,风险偏好,对经济 知识的了解程度等都更加复 杂, 因此,在家庭债务偿还能力的研究过程中 ,利用家庭中户主的基本信 息来 反映整个家庭的社会学特征。这是因为户 主通常是一个家庭经济行为 的主 体或主要参与者,而户主的经济行为会受 到年龄、文化程度、风险偏 好、 社会关系等因素的影响。此外,本文还结 合了家庭收入、支出、房产 、贷款、金融理财等方面的数据,共同构成对 家庭偿债能力的评价指标体 系, 以期得到的结论更加真实,准确,有效。
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2.2 数据的描述性统计
2.2.1 数据的来源
本文利用 CHFS 2017 年在全国范围家庭内做的调查所给出的数据,获取数 据的渠道是访员入户进行问 卷调 查。调查数据包含受访家庭的诸多信息, 如人口社会学信息、资产情 况、 收入情况、债务情况、消费情况等,比较 全面地记录了中国家庭在社 会生 活中的数据信息,为本次研究提供了良好的数据基础。
2.2.2 数据的筛选与清理
在 CHFS 对外公布数据之 前, 中心会对所有 数据进行初步处理 ,主要处理 包括:对于严重臆答、作弊 的无 效样本,无效变量,敏感数据进行删除; 校正重复样本编号,校正访 员主 动报备的人为误操作;合并新受访者数据 ,拆分家庭和个人数据,拆分多选;加注标签,标注问卷类型;清理其他 无效信息,数值题插值及相 关规 则确定等。在调查的资产收入信息方面, 为保护受访者隐私,对收入 和资 产的极值进行了截尾处理。将收入或资产 超过某一规定值的样本替换 为该 规定值,并同时给出一个截尾处理的哑变 量。由于受访者主观知识以 及态 度、访员理解或填答错误等原因,不可避免的会产生少量的缺失值,由于受访者不知道造成的缺失标记为“d”,受访者拒绝回答该问题造成的缺失标记为“r”。
本文 在对家庭偿债能力的研 究过程当中,婚姻状态、受教育程度、风险偏 好等人口社会学特征都以户主的基本信息来呈现,因此在问卷筛选时,只选 取调查对象为户主本人或户 主配 偶的问卷数据,过滤掉以其他亲属关系为 调查对象的问卷数据。这是 由于 家庭中户主与配偶均为家庭中经济活动的 重要组成部分,他们的基本 信息可以很大程度地反应社会特征,将这些问 卷作为有效问卷,而其他亲 属只 充当家庭成员而不直接参与家庭经济活动的概率较大,故将这些调查对象的问卷数据剔 除。在回收的 40011 份问卷 中, 调查对 象为户主的问卷有24073 份,占所有调查对 象的60.1%;调查对象为户主配偶的问卷有 11731 份, 占总 调 查对 象的 29.3%;调 查对象为户主或户主配偶的 问卷 总 量为 35804 份, 占问 卷总数 的 89.4%。即 有效问 卷数占 比接 近 90%,因此可以 认为此次问卷调查 获得的调查 对象基 本信息是可靠的。
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3 家庭偿债能力评价指标体系的构建................................... 20
3.1 家庭偿债能力的类别划分 ..................................... 20
3.2 mR MR 特征提取方法 ......................................... 22
3.3 基于 mR MR 算法的特征选择 .................................. 23
4 家庭偿债能力评价模型................................. 27
4.1 研究方法 ................................................... 27
4.1.1 支持向量机(Support Vector Machine) ....................... 27
4.1.2 决策树(decision tree) ..................................... 30
5 总结和展望........................................55
5.1 总结.............................................55
5.2 展望......................................56

4 家庭偿债能力评价模型

4.1 研究方法
机器学 习就是利用机器(计算机)自行 对数据特征进行学习,来解决现实生活中的问题。依据学习时是否有数据标签,分为监督学习、无监督学习和半监督学习,关于不同学习方法的介绍及差异信息如表12所示:
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4.1.1 支持向量机(Support Vector Machine)支持
向量机(SVM)是机 器学习算法中的基础算法之一,它是一种二分类 模型,该方法可对线性和非 线性 数据进行分类。而当 数据非线性可分时,SVM 算法通过将非线性映 射将原始训练数据集映射到某一高维空间,使得原始训练集在新的高维空间内可以得到最优分离超平面(即将两个类的 数据 分离的“决策边界 ”),通过非线性映射 ,将低维空间中的非线性问 题转 变为高维空间的线性问题,使得其在高维空间中“线性可 分”[3 8 ]。
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5 总结和展望

5.1 总结
对于 银行或其他借贷机构来 说,预测借贷者及 其家庭未来是否具有偿还债 务的能力是非常重要的,借贷人偿债能力良好是贷款发放的前提,准确预 测家庭偿债能力可以帮助借 出款 人最大程度地减少不良借贷造成的损失。
本文 利用 CHFS 于 2017 年在 全国范围内开展 的中国 家庭金 融调查所搜集到 的数据,研究中国家庭的债 务偿 还能力。首先在数据方面做了大量的工作,包括数据的清洗,整理 ,问卷信息筛选 ,最大程度地保留有效信息;并运 用统计学软件对可能影响家 庭债 务规模的因素进行统计性描述,确定这些 因素与家庭债务规模的关系 ;然后选取可能影响家庭偿债能力的八个方面 分别为:人口社会学特征、 家庭 资产、家庭债务、家庭日常消费、家庭收 入、家庭 保险、盈利 能力、消费习惯共计 36 个指标作为家庭偿债能力的评价 指标 ;又运用 mRMR 特征 提 取法对 36 个指 标 进行筛选最 终 剔除信息冗 余的指标 9 个,选取剩余的 27 个指标构建了我国家庭偿债能力的评价指标体系。
本文 构建了我国 家庭偿债能力指标评价体系 以及 我国家庭债务偿还 能力评 价模型,为银行、借贷机构以及借出款人是否借款项提供了参考依据,减少不良借贷造成的损失。当宏观经济发生波动时,适当的家庭债务确实能起 到放大经济效益,平滑消费的作用, 但具体要根据 经济 因素 的变动方向和当 时的 宏观经济 环境以及家庭债务的水平来看,若家庭债务规模大幅度超 过家庭自身的偿债能力,反而会给家庭所有成员带来较大的心理负担,甚至 造成债务违约,损害他人利益, 扰乱社会和谐。所以,正确认识家庭债务 偿还能力对于我国家庭 制定合理 的经济金融计划, 提高生活水平 具有一定的意义。就我国 家庭 来说,提高家庭 偿债能力最有效 的方法是努力提高家 庭收入,减少家庭非必要 开支,尤其是减少奢侈品欠款 ,养成与自身能力 相匹配的消费习惯,减少家庭债务规模,注重体育锻炼,提高身体健康状况,尽量减少医疗开支,开源节流, 通过提高家庭劳动 者的学历和职业技能开辟更多收入的渠道,为家庭创造更多 的收入。
参考文献(略)

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