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第31卷第5期 系统工程理论与实践 V．01．31．NO．5
2011年5月 May，2011
SystemsEn西neering—TheoryPractice
文章编号：1000-6788(2011)05—0870—11 中图分类号：F830．33 文献标志码：A
我国不良贷款回收率的影响因素和预测模型
王博-，唐跃·，陈浩z，温琪。，陈敏·，杨晓光-
(1．中国科学院数学与系统科学研究院，北京100190；2．中国科学技术大学统计与金融系，合肥230026)
摘要利用中国资产管理公司的不良贷款数据库，对影响我国不良贷款回收率的因素：风险暴露规
模、地区、行业、担保方式、五级分类、逾期时间等，进行了统计分析；在此基础上，建立了单户处置
企业的不良贷款回收率预测模型，并且利用模型的各个影响因素对回收率的贡献程度进行了测算．
以单户预测模型为基础，结合打包处置的处置策略，利用十折交叉验证和组合预测的思想，建立了
打包处置的回收率预测模型．实证结果表明：无论是单户预测模型还是打包预测模型，预测结果均
达到了较高的精度．
关键词不良贷款；回收率；影响因素；预测模型
factorsand modelsfor rateof
Influencing prediction recovery
loansin
China
non-performing
WANG
B01，TANGYuel，CHENHa01，WENQi2，CHENMinl，YANGXiao-guan91
ofMathematicsand of
Science，ChineseAcademySciences，Beijing100190，China；
(1．Academy Systems
ofStatisticsand ofScienceand of
2．Department Finance，UniversityTechnologyChina，Hefei230026，China)
AbstractBasedonNPLdatabaseofAMCin a on
China，thispapergivescomprehensiveinvestigation
China’s loans．Thesefactorsincluderisk
factorsfor rateof
influencing recovery non-performing exposure．
loan timebetweendefaultand
area，industry，collateral classification，and clearing，etc．
type，5一category
forthe modelisusedto
A rate modelisbuilt individual way．This
recoveryprediction
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