Hunshagai - Банкны зээлийн эрсдэлийг логистик регрессийн загвараар үнэлэх нь

Агуулга
Оршил хэсэг
Бүлэг: Банкны зээлийн эрсдлийн удирдлага

I.

1.1

Банкны зээлийн эрсдэл

1.2

Зээлийн ангилал
Онолын хэсэг

Бүлэг: зээлийн эрсдлийн шинжилгээ

II.

2.1

Зээлийн эрсдлийн үнэлгээний арга

2.2

Логистик регрессийн загвар түүнийг банкны зээлийн
эргэн төлөлтөнд нөлөөлөх хүчин зүйлсийн шинжилгээ.

III.

ЕРӨНХИЙ ДҮГНЭЛТ

IV.

САНАЛ ЗӨВЛӨМЖ

V.

АШИГЛАСАН МАТЕРИАЛ

Оршил
Банкны зээлийн эрсдэлийг логистик регрессийн загвараарүнэлэх нь

Page 1

Манай улсын хувьд арилжааны банкууд өөр өөрсдийн шалгуур үзүүлэлтээр зээлдэгчдээ
үнэлж байна. Зээлдэгчид үнэлэмж тогтоох асуудал нь олон улсын зах зээлд нийтлэг
үзэгдэл бөгөөд хатуу тогтоосон загварчлал томѐолол байдаггүй. Монголын үйл
ажиллагаа явуулж байгаа 2 банкнаас зээлдэгчийн талаарх мэдээллийн хүрээнд зээл
хугацаандаа төлөгддөг эсэх асуудлыг “логистик регрессийн загвар” –аар үнэлгээ хийлээ.
Энэ загвараар зээлийн барьцаа, зээлийн хугацаа, зээлийн хүү, зээлдэгчийн хүйс, авсан
зээлийн хэмжээ гэсэн параметрууд нь зээлийн эргэн төлөлтөд хэрхэн нөлөөлдөг болохыг
шинжилж үзлээ.
Банкны зээлдэгчийн эрсдэл багатай үйл ажиллагаа нь банкны зээл, түүний хүү, эргэн
төлөгдөх баталгаа болж байдаг учраас банк зээлдэгчиддээ үнэлгээ тогтоох явдал
ихээхэн ач холбогдолтой асуудал болон тавигдаж байна. Зээлдэгчид үнэлэмж тогтоох
асуудал нь олон улсын зах зээлд нийтлэг үзэгдэл бөгөөд хатуу тогтоосон загварчлал,
томъѐолол байдаггүй. Манай улсын хувьд арилжааны банкууд өөр, өөрийн шалгуур
үзүүлэлтээр зээлдэгчдээ үнэлж байна. Зээл олгохдоо банкны нийтлэг хардаг зүйл бол
тухайн аж ахуй нэгжийн тогтвортой үйл ажиллагаа үр дүн, санхүүгийн ашгийг хардаг
бөгөөд өнөө үед компаниуд татварын албанд, банканд, өөртөө гэх мэтчилэн 2-3н тайлан
гаргадаг болсон нь банкны зээлийн эсдэл өндөр хугацаандаа эргэн төлөхгүй байх магадлал
өндөр болгож байна. Банкны хямралын гол шалтгаан нь зээлийн эргэн төлөлт
хугаацаандаа хийгдэхгүй байх (чанаргүй зээл) асуудал байдаг. Тухайн банкны зээлийн багц
чанаргүй болж зээлээ алдаж эхэлбэл тухайн банк хадгаламж эзэмшигчдийнхээ мөнгийг
хүссэн үед нь, цаг тухай бүрт нь төлж чадахгүйд хүрч банк дампуурах үндэс болно. Иймд
банк өөрийн зээлийн эрсдэлийн удирдлагыг оновчтой удирдаж, зээлийн эрсдэлээ зөв
тодорхойлон зээлийн үйл ажиллагаа явуулах нь банкны гол асуудал болно. Ийнхүү банк
өөрийн дампуурах үндэсийг бий болгохгүйн тулд зээлийн эрсдэлээ оновчтой үнэлэх
хэрэгтэй. Зээлийн эрсдэлээ оновчтой үнэлэхийн тулд банк хэнд ямар зээл хэр их
хэмжээний бэлэн мөнгийг хэдий хугацаанд гаргаж өгөхийг шийдвэрлэхийн тулд өөрийн
зээлдэгчээ судлах шаардлага гарч ирнэ. Банк зээлдэгчээ судалсаны үр дүнд зээлийн
эрсдэлийн үнэлж болох юм.Ийнхүү бид банкны зээлийн эрсдэлийг олон сонголтод
регрессийн загвараар үнэлж шинжилгээ, дүгнэлт хийлээ.

1.1

Банкны зээлийн эрсдэл


Page 2

Зээлийнэрсдэлднөлөөлдөгхүчинзүйлс
Арилжааныбанкныолгожбайгаазээлийгэрсдэлтэйболоходнөлөөлдөголонхүчинзүйлсба
йдагбаэдгээрийндоторньобьективбасубьективгэжбүлэглэдэг.
Зээлийнэрсдэлтэйболгодогобьективхүчинзүйлсгэдэгньзээлдэгчийнүйлажиллагаанаасх
амааралгүйгээрзээлийгэрсдэлтэйболгодогхүчинзүйлс.Үүндбайгалийнгамшиг,
эдийнзасгийнхямрал, хуульэрхийнболонулстөрийнорчингэхмэт.
Байгалийнүзэгдлийннөлөөлөл.Урьдчиланхарахболомжгүйбайгалийнгамшигулсорн
ыэдийнзасагтасарихгамшигучруулахявдалтохиолддог.Байгалийнгэнэтийнгамшиг:
ган, зуд, үер, түймэр, газархөдлөл,
харсалхизэрэгньзээлавсанажахуйннэгжүүдийнүйлажиллагаагхүндрэлдоруулжзээлийг
эрсдэлтэйболгодог.
Улсорныэдийнзасгийнхямрал.Эдийнзасагбүхэлдээхямарчбайхадүйлдвэражахуйнгаз
руудынборлуулалтбуурч, зардалөсч,
үндэсниймөнгөнтэмдэгтүнэцэнээалдажэцсийндүндээтэдгээрийнорлогоашигийгбууру
улдагбаэнэүедзээлдэгчзээлэээргүүлжтөлөхмагадлалбагасчэрсдэлүүсчбайдаг.Энэньулс
орныэдийнзасагтмөндарамтучруулжгинжинхүндрэлийгбийболгожбайдагбайна.
Хуульэрхийнорчин.Аливааажахуйнүйлажиллагаандхуульэрхийнорчинмашихнөлөөт
эй.Тухайлбал:
татварынхуульямарбайнавэгэдгээсхамаарчавахашгийнхэмжээтодорхойлогдожбайдаг.
Татварөндөрболзээлийнэрсдэлнэмэгдэжэсрэгээртатварбагабайвалзээлийнэрсдэлбуурч
байдаг.
Улстөрийнтогтвортойбайдалзээлдмөнхүчтэйнөлөөдөгбаулстөртогтворгүйболүйлдв
эр
,үйлчигээнийгазруудынирээдүйбүдэгболжүүнтэйхолбоотойгоорашгаанэмэгдүүлэхтод
орхойаргахэмжээавахболомжбагаболдог.
Энэүедзээлдэгчшийдвэртэйаргахэмжээавахаасзайлсхийнүйлажиллагаандньидэвхгүйб
айдалбийболгоно.
Зээлийгэрсдэлтэйболгодогбодитхүчинзүйлийгбанкныхүчинчармайлтаартэрболгонши
йдвэрлэжчадахгүйучираливаазээлямарнэгхэмжээгээрэрсдэлтэйбайдаг.


Page 3

Зээлийгэрсдэлтэйболгодогсубьективхүчинзүйлдзээлдэгч,
зээлдүүлэгчийнүйлажиллагаанаасхамаарчзээлийгэрсдэлтэйболоходнөлөөлдөгхүчинзү
йлсхамаарагдана.Зээлийнэрсдэлнэгталаасзээлсэнмөнгөөхүүгийнхамттөлжчадахгүйба
йхтайхолбоотойгарчбайгаазээлдэгчийнэрсдэл.Нөгөөталаасолгосонзээлийнхүүболонү
ндсэнөртөлөгдөхгүйбайгаатайхолбоотойгарчиржбайгаазээлдүүлэгчбанкныэрсдэлгэжт
одорхойлжболно.


Page 4

1.2 Зээлийн ангилал
Банкны зээлийг төлөх хугацаа ба хоногийн тоо хэмжээнээс хамаарч дараах
байдлаар ангилан зээлийн багцын чанарыг тодорхойлдог.
1. Хэвийн зээл
Энэ ангилалд зээлийн ашиглалт гэрээний дагуу хэрэгжиж байгаа тухайн
зээл түүний хүүгийн төлбөрт гэрээнд заасан төлөгдөх хугацаа нь болоогүй
буюу цаг хугацаандаа төлөгдөж байгаа зээлийг оруулна
2. Асуудалтай зээл
Энэ ангилалд зээлийн үндсэн дүн болон хүүгийн төлбөрийн аль нэг нь зээлийн
гэрээгээр тохирсон хугацаанаас 1-30 хоногоор хэтэрсэн зээлийг хэлнэ.
3. Эргэлзээтэй зээл
гэрээгээр тохирсон хугацаанаас 31-90 хоногоор хэтэрсэн зээлийг хэлнэ.
4. Найдваргүй зээл
гэрээгээр тохирсон хугацаанаас 91-181 хоногоор хэтэрсэн, эргүүлэн
төлүүлэх үйл ажиллагаа үргэлжилж байгаа зээлийг хэлнэ.
5. Муу зээл
гэрээгээр тохирсон хугацаанаас 181 хоногоос дээш хэтэрсэн эргүүлэн
төлүүлэх үйл ажилллагаа үргэлжилж байгаа мөн шүүхийн шатанд байгаа
зээлийг хэлнэ.
Найдваргүй зээл болон муу зээлийг хамтад нь чанаргүй зээл гэж
нэрлэдэг


Page 5

II Бүлэг: Зээлийн эрсдлийн шинжилгээ
2.1 Зээлийн эрсдлийн үнэлгээний арга
Зээлийн эрсдлийн үнэлгээнд шугаман боломжийн загвар, логит загвар, пробит загвар,
шугаман ялгаврын шинжилгээний аргуудыг банкууд өргөн ашигладаг байна. Үүнээс
шугаман боломжийн загвар, логит загвар, пробит загвар нь авсан зээлийн төлөгдөхгүй
байх магадлалыг зээлийн нийт зээлийн багцад суурилах замаар тодорхойлдог бол шугаман
ялгаврын шинжилгээ (альтманы индекс) нэгж зээлдэгчийн хувьд зээлийн эрсдлийг үнэлэх
боломжийг банканд олгодог.
Альтманы индекс:
Z=1.2

+1.4

+3.3

+0.6

+1.0

=ажлын капитал:нийт хөрөнгийн харьцаа
=цэвэр ашиг:нийт хөрөнгийн харьцаа
=хүү татвар төлөхийн өмнөх ашиг:нийт хөрөнгө
=өөрийн хөрөнгийн зах зээлийн үнэ:гадны капиталын хэмжээ
=борлуулалт: нийт хөрөнгийн харьцаа
Тодорхойлогдох муж
1.8<Z<3.2 буюу
1.8-аас бага үйл ажиллагаа тогтворжоогүй дампуурах магадлал өндөртэй
1.8-3.2 бол үйл ажиллагаа тогтвортой бус байгаа тул зээлдэх боломжийг нарийн судлах
3.2-оос дээш бол үйл ажиллагаа тогтворжсон , зээлдэх боломж өндөр гэж тус тус
тодорхойлдог.


Page 6

2.2 Логистик регрессийн загвар түүнийг банкны зээлийн эргэн төлөлтөнд
нөлөөлөх хүчин зүйлсийн шинжилгээ.
Ложитзагвар
Энэхүүсудалгаандаатайлбарлагчхувьсагчньчанарынхувьсагчбайдагзагваруудыннэг
болохшугаманмагадлалынзагварыг

мөн

f β, X t

Энэзагварыгдараахьбайдлаартодорхойлдог. Yt

ашиглалаа.

u t Энд y t нь

эсвэл

0

1

гэсэнутгаавахболно.
Өөрөөрхэлбэлтухайнүзүүлэлтмааньүрдүнгарсанэсвэлгараагүйгэсэнутгыгилэрхийлнэ.
Харин yt = 0 гэсэнутгаавахмагадлалнь (1 - Pt )

y t = 1 гэсэнутгыгавахмагадлалнь Pt болно.
болно.

yt

0

1

P

(1 - P )

Pt

t

E (Yt ) = 0 × (1 - Pt ) + 1× Pt = Pt буюуэнэнь y t -ынхүлээлтийнутгаболно.

E yt / X

Xt

f β, X t Pt = f (β, X t )

Ложитзагварынхувьд Pt
магадлалынтархалтынложистиктархалтынхуульдзахирагданагэжүздэг.
Тэгвэлложитзагварынүндсэнтэгшитгэлийнтавилдараахбайдалтайболно.

pi
Энд: yi

эндогенхувьсагч,

E (Yi / X i )
xni

1
1 e

( β1 β 2 X i )

экзогенхувьсагчид,

гэжорлуулбалфункцмааньдараахьхэлбэртэйболохба p i

мөнэнд z i

E (Yi / X i )

1
1 e

1

2

xi

zi

үүнийгтархалтынлогистикфункцгэнэ. Эндээсдоорхихэлбэрээрфункцээцэгцэлье.


Page 7

1 pi

1

1
1 e

zi

1 e zi 1
1 e zi

e

zi

1 e

pi
zi

1 pi

1 / 1 e zi
e zi / 1 e zi

1
e

zi

e zi

(2.1)

2.1 тэгшитгэлийнхоѐрталааслогарифмавъя.
ln

1

pi
pi

zi

Li

β1

β2

Xi

Энэньлогистикзагварынхувьдпараметрүнэлэхтэгшитгэлюм.Логистикзагварынхувьдүнэлгэ
эхийхэдхамаараххувьсагчийг (0,1) утгыгавнагэжүзвэл ln

0
1
; ln
1
0

гэсэнтодорхойгүйбайдалдхүрнэ.Тиймээсэнэхүндрэлээсгарахынтулдхамааралгүйхувьсагчи
йнутгынхувьдтодорхойбүлэглэлхийжбүлэгтусбүртхаргалзах p i магадлалынүнэлгээголдог.


Page 8

Олонсонголтодзагвар
Магадлалыншугаманзагварболохложитзагварынхувьдолонсонголтодхэлбэртшилжү
үлэхажлуудыг

1965-1975

онуудадэрчимтэйгээрсудалжбайсныгдурдахньзүйтэйбайхаа.

Олонсонголтодзагварыгдараахбайдлаартодорхойлно.

j = { , 2, 3 n}гэсэн n ширхэгболомжоосбүрдэнэ.
1

Бидэнд i гэсэнсонголтбайгаагэжбодъѐ.

Харинэдгээрсонголтуудыгтусбүрийгсонгохмагадлалнь Pji байна. энд:

P1i

Pi 2

Pi 3  Pin

1

(2.2)

гэсэннөхцөлбиелэнэ. Эдгээрмагадлалууднь i -рсонгогчындотоодмөнчанарыгилэрхийлдэг.

P1i=α1+β1 X i
P2 i=α 2+β 2 X i
P3i=α 3+β 3 X i

Pni=α n +β n X i
Эндээсбид (α1 ,α2 , α3  αn ) болон (β 1 ,β 2 ,β 3 β

n

(2.3)

) гэсэн 2n

параметрүүдийгүнэлэхшаардлагатайболно.
Магадлалынчанарѐсоорпараметрүүдийнүнэлгээнийхувьддараахшаардлагагыг

тавина.

Өөрөөрхэлбэлдээрх 2n параметрүүдийнхувьд
тэдгээрийнхолбоосыгилэрхийлсэнтодорхойнөхцөлүүдбайхѐстой.
1

2

3



n

1

1

2

3



n

0

(2.4)

Хэрэвдээрхнөхцөлбиелжбайгаатохиолдолдбидпараметрүүдийнүнэлгээгхийжболно.
Энгийнхамгийнбагаквадратынаргаарүнэлсэнтохиодолд

(4)

нөхцөлбиелэжбайгаагшалгаххэрэгтэйболно.

P1 , P2 , P3  Pn

-

гэсэнбүхсонголтуудынхувьддундажнь ( P ) байнагэжүзье.

Эндээсдараахэнгийнхувиргалтыгхийе.


Page 9

p1i = (P1i - P ) , p 2i

P2i - P , p 3i = (P3i - P ) ... p ni = (Pni - P ) ⇒ p1i

p 3i  p ni

p 2i

0

гэжолдоно. Тэгвэлэнд xi = (X i - X ) байнагэжүзвэл.

P1i - P1

1

1

Xi -

1

1

X

1

Xi - X

x

1 i

гэжолдоно. Yүнийг 3 системдорлуулбалдараахбайдалтайболно.
P i =β1 x i
1
P i =β 2 x i
2
P i =β 3 x i
3

P =β n x i
ni

(2.5)

(5) тэгшитгэлийнхувьд β i параметрүүдийгхамгийнбагаквадратынаргаарүнэлвэл.

∑P x
n

1i

∧

β1

∑x

n

i

∧

, β2

i 1
n

∑P
n

∑P

2i x i

∑x

2
i

∧

, β3

i 1
n

2
i

i 1

i 1

∧

... β n

i 1
n

∑x

2
i

ni

xi

i 1
n

∑x

2
i

i 1

i 1

∑x

∑P
n

3i x i

n

∧

∧

∧

∧

β 1 + β 2 + β 3 + β n

i

P1i

P3i  Pni

P2i

i 1

∑x

0⇒

n

2
i

i 1

∧

α1
∧

α2
∧

α3
∧

αn

∧

P - β1 X
1
∧

P2 - β 2 X
∧

P3 - β 3 X ⇒


∧

∧

1

∧

∧

+ α 2 + α 3 + α n

P1 P2

P3  Pn

∧

Pn - β n X


Page 10

Ложитзагварынхувьдолонсонголттойболгохаргуудыганх

1965

ондЗелменЛигэгчболовсруулахыгоролдожбайсанньдээрхолонсонголттойзагвардээрсуурьл
агдажбайсанхэрэг.
N-сонголтодЛожитзагвар
Олонсонголтодзагварынхувьдложитхэлбэрторуулахыгдараахбайдлааргаргая.

ln

P
1 - Pt

0

1

(2.6)

xt

Энэудаадзагварыгхялбарболгохүүднээсзөвхөн 3 сонголтбайгаагэжүзээд P1i

P2i

P3i 1

гэдгээсдараахбайдалтайбичижболно.

ln P2i / P1i =α 21+β 21 X i
ln P3i / P1i =α 31+β 31 X i

(2.7)

ln P3i / P2i =α 32+β 32 X i
Магадлынчанарѐсоор (7) системнь 6 параметраас 4-ийгньлүнэлэхэдхангалттай.

ln P3i / P2i

32

32

Xi

ln P3i / P1i P1i / P2i

31

31

Xi -

21

ln P3i / P1i - ln P1i / P1i

21

Xi

32

P32

31
32

-

21

-

32

Олонсонголтодложитзагварыгүнэлэхдээшугаманзагварынүнэлгээндашигласанхүснэгтийга
шиглана.

P2 i
Pi
1

P3
P1

n 2i
N2
n1i
N1

1 e - 21
1 e - α 31

n 2i ;
n1i

21 X i

β 31 X i

P3i
Pi
1

e - α 32

n 3i
N3

n 3i ;
n1i

n1i
N1
β 32 X i

;


Page 11

Логистик регрессийн загвар ашиглан банкны зээлийн эргэн төлөлтөнд
нөлөөлөх хүчин зүйлийг шинжлэх нь
Арилжааны 2 банкнаас авсан 100 зээлдэгчийн зээлийн эргэн төлөгдсөн эсэхээс нь
хамааруулан олон сонголтод логит загварын параметруудыг үнэлвэл дараах үр дүн гарна.
y нь зээлийн эргэн төлөлтийн ангилал(хэвийн+хугацаа хэтэрсэн, хэвийн
бус+эргэлзээтэй+муу)
huisнь зээлдэгчийн хүйс, nasнь зээлдэгчийн нас, barista нь зээлдэгчийн барьцаа, Т нь
зээлийн эргэн төлөгдөх хугацаа, zeelhemнь зээлийн хэмжээ, zeelhuuнь зээлийн хүү, с нь
сул гишүүн гэж тэмдэглэж, хүйс буюу huisгэсэн хүчин зүйл ач холбогдол муу байгаа учир
хасаж үнэлгээ хийвэл

Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing)
Date: 12/02/10 Time: 20:59
Sample: 1 100
Included observations: 100
Convergence achieved after 6 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives

Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C

-7.621275

3.893114

-1.957629

0.0503

BARITSA

-0.135197

0.043835

-3.084252

0.0020

HUIS

3.568519

1.524481

2.340809

0.0192

T

-0.323870

0.150033

-2.158657

0.0309

ZEELHEM

0.260680

0.073659

3.539008

0.0004

ZEELHUU

5.468955

1.657431

3.299658

0.0010

NAS

-0.024387

0.058602

-0.416140

0.6773

Mean dependent var

0.340000

S.D. dependent var

0.476095

S.E. of regression

0.309067

Akaike info criterion

0.671490

Sum squared resid

8.883606

Schwarz criterion

0.853852

Hannan-Quinn criter.

0.745295

Log likelihood

-26.57448


Page 12

Restr. log likelihood

-64.10355

LR statistic (6 df)

75.05813

Probability(LR stat)

Avg. log likelihood

-0.265745

3.73E-14

Obs with Dep=0

66

Obs with Dep=1

McFadden R-squared

0.585444

Total obs

100

34

Probбуюу p-valve-ийг тэгшитгэлд үл хамаарах хувьсагчийн ач холбогдолтой эсэхийг
үнэлэхэд хэрэглэдэг. Өөрөөр хэлбэл p-valve нь 0.05-аас бага бол ач холбогдолтой гэж үздэг
ба 0.05-аас их бол үл хамаарах хувьсагч нь хамаарах хувьсагчийн өөрчлөлтийг ач
холбогдолтой байхуйцаар илэрхийлж чаддахгүй. Банкны зээлийн эрсдлийг шинжилсэн
дээрх жишээнд үл хамаарах хувьсагч буюу нас нь 0.6773 байгаа нь хамаарах хувьсагч
болох зээлийн эргэн төлөх, төлөгдөхгүй байх магадлалд нөлөөлж чадахгүй болох нь
харагдаж байна. Ийм учраас насыг хасаж бусад үзүүлэлтээр тооцлоо.
Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Date: 12/02/10 Time: 16:55
Sample: 1 100
Included observations: 100
Convergence achieved after 6 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C

-5.120071

1.679868

-3.047901

0.0023

BARITSA

-0.075096

0.022956

-3.271320

0.0011

HUIS

1.954662

0.757226

2.581346

0.0098

T

-0.176806

0.082927

-2.132063

0.0330

ZEELHEM

0.148064

0.038934

3.802973

0.0001

ZEELHUU

3.185102

0.937408

3.397776

0.0007

Mean dependent var

0.340000

S.D. dependent var

0.476095

S.E. of regression

0.308534

Akaike info criterion

0.649022


Page 13

Sum squared resid

8.948168

Schwarz criterion

0.805332
0.712284

Log likelihood

-26.45111

Hannan-Quinn criter.

Restr. log likelihood

-64.10355

Avg. log likelihood

LR statistic (5 df)

75.30487

Probability(LR stat)

7.99E-15

Obs with Dep=0

66

Obs with Dep=1

McFadden R-squared

-0.264511
0.587369

Total obs

100

34

Estimation Command:
=====================
BINARY(D=N) Y C BARITSA HUIS T ZEELHEM ZEELHUU

Estimation Equation:
=====================
Y = 1-@CNORM(-(C(1) + C(2)*BARITSA + C(3)*HUIS + C(4)*T + C(5)*ZEELHEM +
C(6)*ZEELHUU))

Substituted Coefficients:
=====================
Y = 1-@CNORM(-(-5.12007061 - 0.07509622909*BARITSA + 1.954662203*HUIS 0.1768061759*T + 0.1480637113*ZEELHEM + 3.185102218*ZEELHUU))
Y=зээл төлөгдөх магадлал y

;

Y=1 бол хугацаандаа төлөгдөхгүй(90 хоног хэтэрсэн);
Y=0 бол хугацаандаа төлөгдсөн(90 хоног дотор);
Хүйс: Эрэгтэй=1
Эмэгтэй=0


Page 14

Авч үзсэн түүврийн хувьд бусад хүчин зүйл тогтмол байхад:
 хугацаа нэг нэгжээр нэмэгдэхэд зээл төлөх магадлал 0.17 нэгжээр өсөх
хандлагатай
 Барьцаа хөрөнгө 1 нэгжээр нэмэгдэхэд зээл төлөх магадлал 0.075 нэгжээр өсөх
 Зээлийн хүүгийн хэмжээ нэг нэгжээр нэмэгдэхэд зээл төлөх магадлал нь 3.18
нэгжээр буурах хандлагатай
 Зээлийн хэмжээ нэг нэгжээр нэмэгдэхэд зээл төлөх магадлал 0.148 нэгжээр буурах
 Зээл төлөх магадлал нь эмэгтэй хүн нь эрэгтэй хүнээс илүү өндөр байна.

1.00000

1.5E-06

|

*

|

1.00000

Үр дүнгийн хүснэгт Үр дүнгийн

1.00000
0.99717

0.00283

|

*

|

1.00000

0.97866

0.02134

|

*

|

үзүүлэлтийн ажиглалтын утга,

1.00000

0.70566

0.29434

|

. *

|

тэгшитгэсэн утга(онолын утга)

1.00000

0.23857

0.76143

|

.

* |

тэдгээрийн зөрүүг графикаар харуулбал

1.00000

0.22128

0.77872

|

.

*|

1.00000
Residual Plot
1.00000

0.86584

0.13416

|

.*

|

0.62727

0.37273

|

. *

|

1.00000

0.62541

0.37459

|

. *

|

1.00000

0.72788

0.27212

|

. *

|

1.00000

0.97668

0.02332

|

*

|

1.00000

0.77550

0.22450

|

. *

|

1.00000

0.56023

0.43977

|

. *

|

1.00000

0.27481

0.72519

|

.

1.00000

0.84542

0.15458

|

.*

|

1.00000

0.96792

0.03208

|

*

|

1.00000

0.75086

0.24914

|

. *

|

1.00000

0.44038

0.55962

|

.

0.00000

0.15645

-0.15645

|

*.

|

0.00000

0.17514

-0.17514

|

*.

|

0.00000

0.37125

-0.37125

|

.

|

0.00000

0.27067

-0.27067

|

* .

|

0.00000

0.32254

-0.32254

|

* .

|

Actual

Fitted

Residual

1.00000

0.42266

0.57734

|

.

1.00000

0.63390

0.36610

|

. *

|

1.00000

0.54991

0.45009

|

.

*

|

1.00000

0.42345

0.57655

|

.

*

|

1.00000

0.36392

0.63608

|

.

* |

1.00000

0.96946

0.03054

|

*

|

1.00000

0.52737

0.47263

|

.

1.00000

0.77043

0.22957

|

. *

|

1.00000

0.96785

0.03215

|

*

|

1.00000

0.90563

0.09437

|

.*

|

1.00000

0.99506

0.00494

|

*

|

1.00000

0.99980

0.00020

|

*

|

1.00000

0.99980

0.00020

|

*

|

1.00000

0.99961

0.00039

|

*

|

1.00000

0.97154

0.02846

|

*

|

1.00000

1.00000

4.4E-06

|

*

|

*

*

|

* |

|


Page 15

*

*

|

0.00000

0.51300

-0.51300

|

*

.

|

0.00000

0.03523

-0.03523

|

*

|

0.00000

0.45319

-0.45319

|

*

.

|

0.00000

0.92446

-0.92446

|*

.

|

0.00000

0.31097

-0.31097

|

* .

|

0.00000

0.67232

-0.67232

| *

.

|

0.00000

0.24995

-0.24995

|

* .

|

0.00000

1.6E-05

-1.6E-05

|

*

|

0.00000

0.05754

-0.05754

|

*.

|

0.00000

1.2E-05

-1.2E-05

|

*

|

0.00000

0.13025

-0.13025

|

*.

|

0.00000

1.8E-05

-1.8E-05

|

*

|

0.00000

0.00999

-0.00999

|

*

|

0.00000

0.43038

-0.43038

|

.

|

0.00000

0.05267

-0.05267

|

*.

|

0.00000

0.07223

-0.07223

|

*.

|

0.00000

0.01232

-0.01232

|

*

|

0.00000

0.36616

-0.36616

|

.

|

0.00000

0.03223

-0.03223

|

*

|

0.00000

0.02057

-0.02057

|

*

|

0.00000

0.68312

-0.68312

| *

.

|

0.00000

0.00046

-0.00046

|

*

|

0.00000

0.68312

-0.68312

| *

.

|

0.00000

9.3E-05

-9.3E-05

|

*

|

0.00000

0.25785

-0.25785

|

* .

|

0.00000

8.5E-07

-8.5E-07

|

*

|

0.00000

0.08061

-0.08061

|

*.

|

0.00000

0.00094

-0.00094

|

*

|

0.00000

0.67359

-0.67359

| *

.

|

0.00000

0.00025

-0.00025

|

*

|

0.00000

0.05502

-0.05502

|

*.

|

0.00000

7.6E-10

-7.6E-10

|

*

|

0.00000

0.00621

-0.00621

|

*

|

0.00000

0.01336

-0.01336

|

*

|

0.00000

0.56564

-0.56564

|

.

|

0.00000

0.00638

-0.00638

|

*

|

0.00000

0.00736

-0.00736

|

*

|

0.00000

3.9E-13

-3.9E-13

|

*

|

0.00000

1.3E-05

-1.3E-05

|

*

|

0.00000

6.2E-07

-6.2E-07

|

*

|

0.00000

2.8E-06

-2.8E-06

|

*

|

0.00000

0.00015

-0.00015

|

*

|

0.00000

1.2E-06

-1.2E-06

|

*

|

0.00000

1.6E-06

-1.6E-06

|

*

|

0.00000

2.7E-09

-2.7E-09

|

*

|

0.00000

1.4E-08

-1.4E-08

|

*

|

0.00000

2.7E-09

-2.7E-09

|

*

|

0.00000

3.8E-06

-3.8E-06

|

*

|

0.00000

6.1E-08

-6.1E-08

|

*

|

0.00000

1.1E-08

-1.1E-08

|

*

|

0.00000

8.1E-06

-8.1E-06

|

*

|

0.00000

1.3E-07

-1.3E-07

|

*

|

0.00000

7.6E-09

-7.6E-09

|

*

|

0.00000

0.00013

-0.00013

|

*

|

0.00000

0.00043

-0.00043

|

*

|

0.00000

0.00012

-0.00012

|

*

|

0.00000

1.3E-11

-1.3E-11

|

*

|

0.00000

2.1E-06

-2.1E-06

|

*

|

0.00000

7.2E-12

-7.2E-12

|

*

|

0.00000

2.2E-09

-2.2E-09

|

*

|

0.00000

0.00072

-0.00072

|

*

|

*


Page 16

*

*

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.8

0.0

0.4
0.0
-0.4
-0.8
-1.2
10

20

30

40

Residual

50

60

70

80

Actual

90

100

Fitted

Уг графикаас харахад бидний загвараар тооцсон утга ажиглалтын утгаруу нилээд нарийвчлалтай дөхөж
байна.

Статистик үзүүлэлтүүд

BARITSA

HUIS

T

Y

ZEELHEM

Mean

58.72000

0.440000

10.75000

0.340000

27.34800

Median

50.00000

0.000000

12.00000

0.000000

13.50000

Maximum

200.0000

1.000000

18.00000

1.000000

90.00000

Minimum

6.000000

0.000000

2.000000

0.000000

2.000000

Std. Dev.

40.72080

0.498888

4.676127

0.476095

26.09223

Skewness

0.920881

0.241747

-0.085374

0.675521

0.791548

Kurtosis

3.524897

1.058442

1.979858

1.456328

2.380834

Jarque-Bera

15.28168

16.68090

4.457687

17.53431

12.03984

Probability

0.000480

0.000239

0.107653

0.000156

0.002430

Sum

5872.000

44.00000

1075.000

34.00000

2734.800

Sum Sq. Dev.

164160.2

24.64000

2164.750

22.44000

67399.63


Page 17

Observations

100

100

100

100

100

240
200
160
120
80
40
0
10

20

30

40

BARITSA
HUIS

50

60
T
Y


70

80

90

ZEELHEM
ZEELHUU

Page 18

100

Дүгнэлт
Монгол улсад тогтвортой үйл ажиллагаа явуулж байгаа Хаан Банк, Худалдаа Хөгжлийн
Банк гэсэн 2 банкнаас авсан зээлийн үйл ажиллагаатай холбоотой өгөгдлийн хүрээнд зээл
бүрэн дүүрэн хугацаандаа төлөгдөж байгаа эсэх асуудлыг авсан зээлийн хэмжээ, зээлийн
хүү, барьцаа хөрөнгийн үнэлгээ, зээлийн хугацаа, зээлдэгчийн хүйс, зээлдэгчийн нас зэрэг
хүчин зүйлүүдийн тоон мэдээлэлд тулгуурлан олон сонголттой ordinatлогик загвараар
үнэлгээ хийж авч үзлээ.
Судалгааны үр дүнд тулгуурлан дараах дүгнэлтүүдийг өгч байна
Энэхүү Логит загвараар үнэлсэн параметруудын хувьд барьцаа хөрөнгө болон
эргэн төлөгдөх хугацаа нь шууд хамааралтай байна. Өөрөөр хэлбэл тухайн зээлийн
барьцаа хөрөнгө болон эргэн төлөгдөх хугацаа их байх тусмаа эргэн төлөгдөх
магадлал өндөр болж банкны зээлийн эрсдэл буурч байна.
Банкны өгч буй зээлийн хүү болон зээлийн хэмжээ нь өсөх байдлаар өөрчлөгдөх нь
тухайн зээлийн эргэн төлөлтөнд сөргөөр нөлөөлж хугацаандаа төлөгдөхгүй байх
магадлалын нэмэгдүүлж байна.
Банкны зээл авч буй зээлдэгчийн нас, хүйс гэсэн хувийн чанартай шинж чанараар
авч үзэхэд зээлдэгчийн нас нь зээлийн эргэн төлөлтөнд нөлөөлөх ач холбогдол
багатай болох нь ажиглагдсан. Харин хүйсний хувьд тухайн зээлдэгч эмэгтэй байх
нь эрэгтэй зээлдэгчийн бодвол эргэн төлөх тал дээр илүү болох хандлага гарч
ирсэн ба энэ нь эмэгтэй хүн эрэгтэй хүнээс хариуцлагатай ханддаг нь харагдаж
байна.


Page 19

Санал зөвлөмж
Дээрх бүгдээс банк зээлийн эрсдлээ зөвхөн зээлдэгчийн санхүүгийг байдлыг харж
өөрөөр хэлбэл хар дэвтрийг харж тодорхойлох бус нэг талаас өөрийн зээлийн
үйлчилгээний төрөл бүрийн нөхцөл нөгөө талаас зээлдэгчийн хувийн шинж чанарыг
харгалзан
Зээлийн төрөл бүр дээр
Зээлдэгч бүр дээр
урьдчилан тооцож эрсдлээ хянах, удирдах, үйл ажиллагаатай уялдуулах боломж
байгаа нь харагдсан.

Ашигласан матерал
1. Арилжааны банкны зээлийн эрсдэл
2. Банк дампуурах эрсдэл

Доктор Ө. Гэрэлт-Од
Док/Ph/Л.Оюун

3. E-Views программ
4. Хаан банкны зээлдэгчдийн судалгаа
5. Худалдаа хөгжлийн банкны зээлдэгчийн судалгаа
6. Mongolbank.mn
7. Mohgmed Amiri, 2000, Challenges and Opportunities in Reaching SME through leasing
“Egypt Experience”, INCOLEASE, www.win2pdf.com
8. Ary Narim, June 2008, „„Leasing in Developing Countires: IFC Experience and Lessons
Learned‟‟, Access Finance, Issue No.23, pages 1-4.
9. Leonard K.Mutesasira, Silvia Osinde, Nthenya R. Mule, 2001,Asset Financing for Micro
& Small Businesses in Tanzania and Uganda, MicroSave, www.MicroSave.org


Page 20

Hunshagai - Банкны зээлийн эрсдэлийг логистик регрессийн загвараар үнэлэх нь

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Viewers also liked

Viewers also liked (20)

Similar to Hunshagai - Банкны зээлийн эрсдэлийг логистик регрессийн загвараар үнэлэх нь

Similar to Hunshagai - Банкны зээлийн эрсдэлийг логистик регрессийн загвараар үнэлэх нь (20)

More from batnasanb

More from batnasanb (20)

Hunshagai - Банкны зээлийн эрсдэлийг логистик регрессийн загвараар үнэлэх нь