第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
中国社会科学院农村发展研究所的刘文璞和杜晓山（2011）曾分别实证研究了农户资金的回报率和农户的信用度，得出农户资金具有较高的回报率并且农户信用度也很高的结论。2001 年中国农户储蓄余额为 13821. 4 亿元,占整个居民储蓄余额的 18. 74 % ，但是与此同时，农户所获得的贷款却只有整个居民贷款的 5.09%（温涛等，2003）。农村金融市场出现了农户融资困难与农户资金回报率高和农户信用度高并存、农村资金短缺与农村资金外流并存的悖论（郭永刚，2006）。农村征信环境滞后，农户很难通过自身的“信誉抵押”获得金融机构贷款。国务院发展研究中心农村经济研究部 2005 年对全国 29 个省（直辖市、自治区）调查表明：20.8%的信用社需要抵押才予以借款，66.5%的信用社需要担保（韩俊等，2009）；在申请贷款却又被拒绝的农户中，38%的农户认为是由于缺乏抵押或担保才未获得贷款。由于农户普遍不能提供合格的抵押品，即使能够提供抵押品，但金融机构在处置抵押品时需要支付高昂的交易成本，因此，金融机构出于利益最大化的考虑，拒绝农户贷款申请甚至不对农户进行贷款。农户通过抵押担保获得金融机构贷款的交易成本过高，又很难通过自身信誉获得金融机构融资。农村征信的开展，对于农户来说，使得农户的自身信誉有“价值”，有利于其通过较低交易成本从金融机构获得贷款；对于农村金融机构来说，使其能通过更科学有效的方法筛选出高信誉度的客户，为其信贷决策提供有力的参考依据。
党的十六大、十七大都强调建立健全社会信用体系；党的十六届三中全会提出“按照完善法规，特许经营，商业运作，专业服务的方向加快建设企业和个人信用服务体系”； 2008 年 10 月 12 日，党的十七届三中全会做出了关于加快农村信用体系建设的决定；2009 年 4 月 21 日，中国人民银行提出《关于推进农村信用体系建设工作的指导意见》（银发[2009]129 号）；2010 年 1 号文件中又明确指出，“针对农业农村特点，创新金融产品和服务方式，搞好农村信用环境建设,加强和改进农村金融监管”。近年来，在国家政策的推动下，在中国人民银行指导和地方政府配合下，各地农村信用体系建设取得了一定的成就。浙江省丽水市全面推行农村信用体系建设，成为全国第一个所有行政村完成农民信用等级评价的地级市，全市有超过90%的农户通过信用评定，为 200 多万山区农民铺平致富道路。中国人民银行广州分行在《关于落实<珠江三角洲地区改革发展规划统纲要(2008~2020 年)>推动金融业科学发展的若干意见》的基础上，以广东省云浮市为实验区，在郁南县成功开展农村信用体系建设，通过建立县征信中心、创建“勿坦模式”信用村、创立金融扶贫三项机制，搭建县域全覆盖的信用激励约束网络，探索由“管制约束型”向“激励引导型”的社会管理方式的改变，收到明显成效。
1.1.2 研究意义
在理论方面，由于国外城镇发展没有中国的城乡发展二元结构，其整个社会的信用体系建设包含了农村信用体系建设，国外并没有特别针对农村信用体系建设的理论。因此，中国无法照搬国外经验建设我国的农村信用体系，需要考虑到国外理论在我国农村信用体系建设中的适用性。因此，本文在农村信用体系含义基础上，参考国外信用体系建设理论并结合我国农村实际探索如何建设农村社会信用体系，为农村信用体系建设提供了理论基础，具有参考意义。在实践方面，可用于改善农村信用环境；提高金融机构对农村经济的投资效率，降低涉农机构的信贷风险；提高农户的信用意识；为农户和涉农金融机构搭建一座桥梁，增进双方的互相了解。社会意义方面，可推动诚信和谐农村建设；改善农村的社会治安环境；增进邻里间互帮互助。
第 2 章 理论模型综述
农村金融体制改革以来，农村金融机构通过农户小额信用贷款形式开展支农服务。农户成为农村金融融资的主体，农户信用水平的高低直接影响着金融机构农户小额信用贷款的质量，因此对农户的信用评价成为农村金融理论与实践关注的重点，也是难题之一。首先，国内对农户的信用评价主要依靠信贷员与村委会对农户进行信用评判，具有一定的主观性且成本高昂，严重影响农村金融机构对农小额信贷的决策和农户信贷的积极性。其次，由于信息不对称，无法充分掌握农户信用信息，进而无法对农户进行全面的信用评价。最后，由于评价方法不科学、不客观，使得评判结果与实际情况有较大的偏差。为了克服信贷员在信用评价中标准不一致的问题，20 世纪 30 年代后，美国开始使用数字评分模型进行信用评分。随着统计学的发展和计算机的问世，数字评分模型自动化缩短了评分时间，同时也提高了准确度。银行卡的诞生和金融创新的深化，更是促进了数字模型的发展（托马斯等，2006）。传统的模型有：专家系统模型与贷款评级分级模型、信用评分模型、拓展后的非线性区别模型和神经网络模型、统计学习理论等；新模型有：期限结构模型、死亡率模型、RAROC模型、KMV 模型、Credit-VaR 模型和 CreditRisk+模型等。随着借款人资料的不断增多与模型的不断发展与改善，使得模型的精确性在不断提高。
我国在 20 世纪 80 年代之后开始使用判断式信用评分，所使用的方法主要是：专家评分法、评级法。在对企业及银行的信用风险研究中，国内学者研究了较多新的信用评分模型，取得了一定的研究成果。施锡铨和邹新月（2001）在评估企业信用风险时使用“典型判别分析”、梁琪（2000）通过期权定价和 EDP 模型研究企业风险；在对银行信用风险评估中，学者们研究了更多的模型，如：王春风和李文华（2000）使用了“投影寻踪判别分析模型”、王春风和康莉（2001）使用了“遗传规划方法”、张维等（2000）使用了“递归分类树”、蒲建平和余剑（2001）通过贷款定价的期权分析，国内学者取得了一定的研究成果。但是，国内学者很少关注对农户的信用评价模型，目前主要使用：层次分析方法、模糊数学方法与神经网络方法（温涛等 2004，徐芳，2006；王树娟和霍学喜，2005）等信用评价模型。随着计算机技术的发展，用于计算机模式识别的支持向量机方法也被引入信用评价模型，姚奕、叶中行（2004）等使用支持向量机对银行客户信用评估体系进行研究并取得重要成果。
第 3 章 农户基本经济活动与金融行为分析 ......22
3.1 农户的基本状况 ..... 22
3.2 农户基本经济活动分析 ..... 24
3.3 农户的金融行为 ..... 27
第 4 章 农户信用评价模型的实证研究......30
4.1 信用评价指标的选取及处理方法 ..... 30
4.2 主成分分析与因子分析 ..... 32
4.3 概率神经网络模型 ..... 35
4.4 支持向量机模型 ..... 38
4.5 概率神经网络模型与支持向量...... 43
第 5 章 结论与展望....45
5.1 主要研究结论 ..... 45
5.2 研究创新点与局限性 ..... 46
5.3 未来研究方向 ..... 47
结论
农村信用体系建设的关键是农村农户信用评价指标的确立，如何选取指标，选取哪些指标，怎样利用这些指标进行信用评分，信用评分效果如何等问题需要首先得到解决，然后才能准确有效地应用于实践之中。本文以吉林、辽宁两省农村农户为例，对以上问题作了初步研究。步骤如下：
第一，通过对吉林、辽宁两省农户的基本状况、基本经济活动和金融行为进行分析，对两省农村农户进行深入了解。
第二，在上述研究成果上，初步确立了适用于吉林、辽宁两省的信用评价的基本指标，并针对这些指标向与沈阳农商银行发生过借贷行为的农村农户进行深入调查。
第三，对调查数据做初步筛选，并对筛选后的数据做规范化处理。第四，通过主成分分析方法筛选得到已有数据中信息量最大的指标（表 4.3），并对这些指标进行因子分析，提取其公因子。第五，以农村农户样本的公因子作为样本的属性，对概率神经网络模型（PNN）和支持向量机（SVM）模型进行训练，并使用训练得到的模型对预测样本进行预测、检验。
结果表明，本文选取的农村农户信用评价基本指标能够有效地对农户进行信用识别；在 Spread=0.4 时，概率神经网络模型对训练样本正确识别率达到 100%，对于预测样本预测准确率为 74.04%，其中对信用度好的农户的预测准确率达到76.47%，对于信用度差的农户预测准确率较低，为 70%。支持向量机模型对于训练样本正确识别率较低，仅为 84.34%，但其对预测样本的预测准确率、对信用度差和信用度好的农户的预测准确率均达到 77.78%，优于概率神经网络模型。概率神经网络模型对信用度好的客户的预测准确率较高，支持向量机模型对信用度差的客户的预测准确率较高。
参考文献
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