借贷的相关性？

个人贷款信用分析的内容有什么

贷款人的信用分析包括信用风险评估和财务分析这两方面。

信用分析是商业银行对借款人的还款能力进行的系统调查和研究。目的是防止银行在发放贷款过程中可能遇到的风险，保证银行经营资金的安全和及时归还。主要包括两方面的内容：

1、信用风险评估。即通过对借款人的品质、经营才能、贷款用途、贷款数额、还贷资金来源、还贷时间、抵押品质量等进行的系统分析，决定贷或不贷、贷多少及贷款的条件，并据以控制整个银行的贷款规模及其结构。

2、财务分析。即通过对借款企业的资产负债表、损益表、财务状况变动表 (或现金流量表) 及其他附表的分析，准确掌握借款企业的流动性比率 (包括流动比率、速动比率、现金比率、应收款项周转率、存贷周转率)、杠率(包括负债资本比率、利息费用收益率、固定费用收益率、固定资产净值与资本净值比率、红利支付比率等)、盈利能力比率(包括销售增长率、资产收益比率、股东收益率等)，并据以编制预测其财务报表，预测其可能出现的财务状况和经营风险，具体评估其信用风险大小，进而确定贷款的数量和偿还时间。

拓展资料

1、财务分析内容

1） 分析未来的还款来源或抵押品，界定资产的所有权和确定资产的价值、稳定性和流动性，通过个人纳税申报表上的信息确定客户的收入。

2）分析负债和费用，确定财务报表内容的准确性和完整性，明确客户的还款方式。

3）综合分析：运用财务报表所获得的信息综合评价客户的流动资金状况。

2、信用衍生产品的定价是信用风险管理研究领域的难点问题。学术界和实务界主要有三类定价信用衍生产品的方法：基于保险理论的定价，基于复制技术的定价和基于随机模型的定价。在基于保险理论的定价方法中，保险公司承担了投保人的信用风险，因而必须得到一定的保险费作为补偿。这种定价方法是一种基于保险公司历史违约数据库的统计方法，应用范围很窄，只能对存在历史违约数据的信用衍生产品提供保险。而基于复制技术的定价需要逐一确定投资组合中所有头寸的价值，对于结构复杂的信用衍生产品来说，这种技术很难实现。基于随机模型的定价是主流方向，其中强度模型和混合模型的应用十分广泛。

商业银行贷款风险管理的"五c"分析具体包括哪些内容

五C分析包括：（1）品格（character）：借款人的还款意愿和诚意。对于企业来说，借款人的品格包括借款人的背景、年龄、经验、有无不良行为记录；借款人的作风、经营理念、上下级关系等。（2）能力（capacity）：借款人未来按时还款的能力。包含两方面的含义：法律能力与偿还贷款的能力。（3）资本（capital）：借款人的自有资金的状况，即净资产。资本是借款人经济实力的代表，反映承受风险的能力；反映借款人的风险取向。资本越雄厚，风险的承受能力越大，由于严重的财务危机或破产而不能偿还贷款的可能性也就越小。（4）担保（collateral）：第三方的信用担保和质物抵押物的担保，是第二还款来源。担保是用来增强借款者的还款意愿，保证在违约时银行能够得到补偿，是一种减少银行风险的手段。（5）经营环境（condition）：借款人的自身经营环境与外部环境。经营环境包括企业自身的经营范围、经营方式、技术特点、市场占有率、产供销特点、竞争能力、人员素质、经济效益、发展前景等；外部环境包括宏观经济状况、行业发展前景、政治经济文化等。

项目2 Thera Bank银行贷款案例

一、案例背景

Thera Bank是一家拥有不断增长客户群的银行。这银行中大多数客户的存款规模都是不一样的。由于贷款业务的客户数量很少，所以银行希望有效地将存款用户转化为贷款用户以此扩大贷款业务量的基础，以带来更多的贷款业务，并在此过程中，通过贷款利息赚取更多。

因此，该银行去年为存款用户但未办理个人贷款业务的客户开展了一项推广活动来 促使其办理个人贷款业务 ，有部分客户通过此活动已经办理了相关服务。这时的零售营销部门希望 制定更好的策略去定位营销 ，以最小的预算提高成功率。该部门希望识别出更有可能购买贷款的潜在客户，提高转化的成功率，降低营销的费用。

二、数据理解

本数据集总计5000行，14列数据，对应字段理解如下：

总体来说，该数据集主要由Personal Loan贷款结果以及一系列用户的身份资产信息等构成

三、数据观察及清洗

本文数据清洗流程上仍然分为初步观察和清洗两步，数据观察主要通过以下几步：

针对异常数据类型及数据问题进行修正，修正后重新进行描述性统计，观察数据总体特征

整体思路：

1 此次活动效果如何？促成了多少人进行贷款？

2 什么样的人更倾向于进行贷款

活动效果即使 是否达成该目标 ，本案例中的目标是进行贷款，因此只需要统计Personal Loan 中贷款和没有贷款的人数即可

通过此次活动，5000名客户中有 480名客户 开通了贷款业务，占比约10%左右，且该活动仅针对未办理贷款的用户开展，总体来说，业务提升了10%以上，效果已经相当不错

要分析贷款用户的潜在影响因素，就是要将是否贷款Personal Loan这一字段与其他字段求出 相关性 （corr（）函数），找出相关系数最大的值并展示

在此基础上进一步划分画板，将各列与personal loan（是否贷款）相关系数进行可视化展示，得到如下结果

从图中可以发现：

1.影响贷款的强相关变量有：收入、每月信用卡消费额、是否有存款账户

2.影响贷款的弱相关变量有：教育程度、房屋抵押价值、家庭人数

3.其余因素如邮编、是否有网银、信用卡、证券账户均对贷款无太大影响

4.年龄和工作年限尽管也无显著影响，但由于其为连续性变量，不排除某一区间内人群对贷款需求较大，后续需进一步分析

在上一步的基础上将影响贷款的变量进一步分析，根据变量性质分开处理

将本案例中的变量分为定性与定量，分别探究其与是否贷款的影响，本案例中的定向变量主要有是否存在银行存款账户、教育程度、家庭人数等

由结果知，开通了存款账户的用户申请贷款的可能性相较于未开通存款账户的用户整整差了六倍，因此想办法让客户开通存款账户未尝不是提高贷款率的手段之一

随着学历升高，申请贷款的比例增加，说明 高学历用户更倾向于成为贷款用户 ，侧面反映出学历越高，越能接受超前消费的消费观，越容易成为贷款的潜在用户

家庭人数3-4的客户相对于1-2的客户申请贷款可能性更高，侧面反映出随着家庭成员增加，经济压力逐渐加大，贷款的潜在需求增加，更倾向于使用该业务

本案例中主要对定量变量中的年领、收入、信用卡还款额和房屋抵押贷款与是否开通贷款的关系进行探究，由于是定量变量，区间为连续区间，相对于定性变量，为便于了解数据全貌，此类变量应针对不同区间分别统计

综合来看，贷款用户和非贷款用户年龄差距不大,从具体年龄层来看，32.0-39.0这一年龄段客户更倾向于贷款

其余定量变量如收入、房屋抵押价值、每月信用卡消费额的分析过程与年龄这一变量基本相同

总体来看，高收入群体较低收入群体更倾向于贷款，当收入超过82，贷款人数将达到之前的5倍，超过98，贷款意愿达到17%以上，超过170，贷款意愿达到一半以上，因此收入越高，贷款业务意向越强烈

当房屋抵押价值超过109.5后，贷款意愿明显提高，总体来看，房屋抵押价值越高，客户越倾向于贷款

大部分贷款用户信用卡消费额平均值接近4，而未贷款用户则接近2，足足是两倍之多，而从用户分层来看，信用卡消费额超过2.8千美金之后，贷款概率提升了4倍，超过6千美金，会回落到0.3左右，较2.8千美金之前有显著提升，因此要重点把握每月信用卡消费额大于2.8千美金以上的客户

商业银行信贷业务中的信贷调查的内容包括哪些？

各家银行要求不同，但是百变不离其中，这是某银行贷前调查报告提纲，你可以参考一下，记得遵循一条思路，“介绍企业经营情况，分析现金流状况，评估还款能力，分析第二还款来源，结论”：\x0d\x0a一、业务基本情况：\x0d\x0a二、申请人基本情况：\x0d\x0a1、股权结构：\x0d\x0a2、公司结构：\x0d\x0a3、企业沿革：\x0d\x0a4、实际控制人情况：\x0d\x0a三、经营情况：\x0d\x0a1、经营状况：\x0d\x0a2、财务状况：\x0d\x0a3、征信状况：\x0d\x0a四、担保公司情况\x0d\x0a五、结论：

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