银行不良贷款问题的数学模型
不良贷款风险评估模型研究
不良贷款风险评估模型研究随着金融市场的日益复杂化和金融创新的不断推出，不良贷款已经成为银行和金融机构面临的重大风险之一。
由于贷款本身具有风险，银行需要通过有效的风险评估模型来识别并管理这种风险。
在本文中，我们将仔细探讨不良贷款风险评估模型的研究，包括现有的评估模型、改进的方法以及未来的趋势。
首先，让我们来看看当前可用的不良贷款风险评估模型。
现有的评估模型通常使用传统的统计方法，如logistic回归、决策树、随机森林等。
这些方法主要基于过去的贷款数据和经验决策，以识别被评估贷款的风险。
此外，通过分析贷款申请人的各项数据和评估指标，如收入、工作经验、信用记录等，可以计算出相应的信用评分。
然而，这些传统模型的一些缺点也逐渐暴露出来。
首先，由于传统模型是根据历史数据进行建模的，而经济和金融环境经常发生变化，因此这些模型很可能无法适应新的环境，出现错误的预测。
其次，这些模型往往忽略了不同种类贷款之间的关联性和影响，因此可能无法全面评估贷款的风险。
最后，这些模型往往无法正确处理数据的不平衡性，即当良好贷款记录很多时，负样本数量较少，这样可能导致误判率上升。
综上所述，为了解决传统模型的不足，许多研究人员提出了一些改进方法。
首先，一些研究人员考虑使用大量的贷款和申请人数据，结合机器学习、深度学习等新兴技术，以构建更准确的不良贷款模型。
其次，有些人关注使用更多样化的数据来源，如社交网络和其他在线平台，以获取更多的贷款人个人信息和行为。
这些数据可以为评估模型提供更全面的信息，帮助银行更好地识别贷款风险。
除此之外，一些研究人员尝试使用复杂的算法和模型，如人工神经网络、深度神经网络等，从而帮助银行更有效地评估不良贷款的风险。
这些算法和模型可以通过对大量数据进行学习，不断完善精度和预测能力。
不过，随着未来的发展趋势，不良贷款风险评估模型将面临更多的挑战和机遇。
随着金融行业的数字化和智能化趋势加剧，将产生新的数据类型、技术和方法，为评估模型的研究和应用提供新的思路和机会。
银行贷款问题模型数学建模论文
数学建模论文银行贷款问题模型姓名 1：学号：姓名 2：学号：姓名 3：学号：班级：指导教师：2014年 5 月 24 日目录摘要----------------------------------------- 2一、问题叙述------------------------------------- 2二、问题分析------------------------------------- 2三、基本假定--------------------------------------5四、模型的建立及求解1、等额本金还款法2、等额本息还款法五、模型的进一步分析六、模型的评价及推广七、参考文献附：等额本息还款法和等额本金还款法的比较--------------------------------------5摘要随着社会的不断发展，人们日益增长的物质需求也不断升高，可是对于大部分人来说，要想完成一些经济活动，需要向银行贷款，目前商业银行已经加大了个人贷款的力度，“门槛”也一降再降，申请个人贷款已经不是件难事。
对于贷款，大多数银行主要采用两种还贷方式：等额本息还款法和等额本金还款法。
若我们根据已知年利率，针对每月还款额和个月限满后的最后一月付款后本利和为零，推导出等额本金还款法和等额本息还款法的还款总额、利息负担总和、月供的公式。
合理假设的前提下，运用等差数列求和设计等额本金还款法偿还贷款本息和每月还款额的模型，运用迭代和等比数列求和两种不同方法从不同角度推导等额本息还款法偿还贷款本息和每月还款额的模型，通过计算讨论比较偿还贷款本息的多少。
关键词：贷款利率还款总额等额本金还款等额本息还款一、问题叙述某家庭贷款30万元购买一套房子，贷款(年)利率为7%，用15年的时间还清贷款。
不同的贷款方案将会产生不同的效益，根据问题的要求，建立相应的数学模型解答出不同情况下每月还款额以及利息、还款的时间。
对不同方法进行比较，并选出最优方案。
贷款情况下的不良贷款的预测模型研究
贷款情况下的不良贷款的预测模型研究随着金融市场的发展，贷款已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是个人还是企业，都可能需要贷款来满足资金需求，但随之而来的风险也是不可避免的。
如果无法按时偿还贷款，就有可能面临不良贷款的问题。
为了解决这个问题，研究人员不断探索新的方法来预测不良贷款的风险，其中数学模型是一个重要的工具。
贷款风险评估模型是根据客户的资产、收入、负债、征信等信息，使用数学模型算法来计算其还款能力及风险水平，并对客户进行分类，以此判断其是否有偿还贷款的能力，是防范不良贷款的基础。
常见的评估模型有基于专家系统的评估、基于统计学的评估和基于机器学习的评估等。
其中，基于机器学习的贷款风险评估模型已经逐渐成为了主流。
基于机器学习的贷款风险评估模型采用大数据、人工智能等方法，利用历史数据来训练模型，从而预测贷款客户的违约概率。
其优点是可以自动学习和优化模型，且不受主观因素的影响，能够更准确地预测不良贷款的风险。
下面，我们将介绍基于机器学习的贷款风险评估模型中最常用的方法——逻辑回归模型。
逻辑回归模型是一种用于建立分类模型的统计学方法，其主要目的是将一组输入投影到一个二元输出（0或1）上。
在贷款风险评估中，输入变量可以包括客户的年龄、性别、婚姻状况、收入、信用历史、职业等因素，输出变量则是“违约”或“不违约”两种情况。
首先，我们需要将数据分成训练集和测试集。
通过训练集来拟合逻辑回归模型，并通过测试集来检验模型的预测能力。
训练集和测试集的划分比例一般是70%和30%左右。
在建立模型时，我们需要先进行特征选择，即筛选出对结果影响最大的因素。
除了上述输入变量，在特征选择中还可以考虑添加一些新的因素，比如客户所在地区的经济状况、政策环境等。
但注意不能添加过多的因素，否则会导致模型过于复杂，影响预测的准确性。
接着，我们需要选择适当的优化算法来拟合模型。
目前常用的优化算法有牛顿法和梯度下降法。
牛顿法是基于二阶导数的优化算法，具有收敛速度快和精度高等优点。
金融不良贷款预测模型研究
金融不良贷款预测模型研究随着经济的快速发展，金融业也不断迎来新的机遇和挑战。
一些金融机构为了增加收益，往往会放宽对于借款人的审核条件，从而导致一些不良贷款的产生。
不良贷款不仅会给金融机构带来巨大的损失，更会对整个金融体系造成严重的风险。
因此，金融机构必须更加关注和预估不良贷款的产生，及时采取有效的对策。
针对不良贷款的预测问题，很多学者和金融机构都制定了各种预测模型。
其中，最为常用和有效的是三种：Logistic回归模型、神经网络模型和支持向量机模型。
Logistic回归模型是预测不良贷款最常用的统计工具。
该模型通过对不良贷款和良好贷款两种样本之间的特征参数进行分析，建立分类模型，从而实现不良贷款的预测。
在预测模型的构建过程中，需要进行多元回归分析，包括回归分析的变量选择、解释变量的标准化、统计学验证等一系列工作。
Logistic回归模型在实践中的精度很高，具有广泛的应用前景。
神经网络模型是借鉴神经元网络的思想，通过计算建立数据之间的非线性关系，并利用误差反传的方法进行模型的训练。
神经网络模型相较于传统统计方法，更适合处理高维、非线性的数据分析问题。
在不良贷款的预测中，神经网络模型具有更好的效果，同时也能够应对一些特殊情况，如数据噪声干扰、模型参数调整等问题。
支持向量机模型是一种新型的分类算法，该模型能够通过寻找分类超平面，以最大化两类数据之间的间隔，从而达到分类的目的。
支持向量机模型具有优秀的泛化能力，对于非线性数据的分割也具有天然的优势。
不良贷款的预测也是一种适合支持向量机模型的问题。
但是，在数据集较大的情况下，支持向量机模型计算量较大，训练时间也较长。
不良贷款的预测模型的使用需要根据实际情况灵活选择，并且应用前需要进行数据的整理、选择变量和模型评估等一系列工作。
同时，预测模型还需要不断地进行优化和改进，以期在实践中取得更好的效果。
除了不良贷款预测模型，信用评估模型也是金融机构需要并且经常使用的一种预测工具。
数学建模之不良贷款分析
有效地分析不良贷款的成因一、摘要：从题目给出的问题进行分析，利用银行给的数据及对有关信息的了解，可以两个元素之间利用一元回归分析来讨论不良贷款分别与各贷款余额、本年累计应收贷款、款项项目个数、本年固定资产投资额之间的相关关系。
首先我探索的是各项贷款余额与不良贷款之间的相关性，运用相关回归分析，利用回归直线方程，充分探索两元素的相关性。
在对不良贷款与各个元素进行相关分析后，可以直观的判断出它们之间的相关关系。
但是这些相关关系不一定能清楚的反应整体间的相关性。
所以为了能够更加真实的反应各元素间的相关性，我们要对整体元素进行对比分析，更加清晰的描述出相关性强弱。
关键词 回归分析 相关性二、问题重述一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设，国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。
今年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款也有较大比例的提高，这给银行业务的发展带来较大的压力，为弄清楚不良贷款形成的原因，管理者希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。
表1就是该银行所属的25家分行2002年有关业务数据。
管理者想知道，不良贷款是否与贷款余额、累计应收贷款、项目贷款的多少、固定资产投资额等因素有关？如果有关系，他们之间是一种什么样的关系？关系强度如何？试绘制散点图，分析他们之间的关系。
三、问题分析要想探索不良贷款与各元素之间的关系，我们先了解回归分析的类型及各种回归分析得出的不同结果，利用两元素之间的散点图，先大概判断有无相关性，根据图形判断元素的相关性，再分析数据，运用相关回归方程来刻画相关性的强弱。
引用相关系数来检验相关强弱。
四、符号说明b表示有一组数据估计得到的斜率a Λ表示有一组数据估计得到的截距y Λ表示有估计值a Λ，b Λ所确定的值r 表示相关强弱的相关系数五、回归分析模型的建立及求解1、不良贷款与各项贷款余额的相关性分析相关分析：对于两个变量，当自变量取值一定时，因变量的取值带有一定的随机的两个变量之间的关系，函数关系中的两个变量间是一种确定性关系;相关关系是一种非确定性关系；函数关系是一种理想的关系模型；相关关系在现实生活量存在，更是一般的情况。
商业银行的贷款违约概率模型
商业银行的贷款违约概率模型贷款是商业银行的核心业务之一，但同时也面临贷款违约的风险。
在风险控制的背景下，商业银行积极采用贷款违约概率模型来评估借款人的违约风险，并通过该模型来管理和控制风险。
本文将探讨商业银行的贷款违约概率模型的应用。
一、贷款违约概率模型的定义贷款违约概率模型是一种基于统计学和金融学理论的数学模型，用于评估借款人违约的可能性。
该模型根据借款人的个人特征、经济状况以及其他相关因素，建立一个与之相关的数学模型，通过计算得到借款人的贷款违约概率。
二、贷款违约概率模型的构建贷款违约概率模型主要由以下几个步骤构建：1. 数据收集与预处理：商业银行搜集借款人的相关数据，如个人信息、收入状况、资产状况、征信记录等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充等。
2. 特征选择与变换：从收集到的数据中选择与借款人违约相关的特征变量，并对这些特征进行数值化处理，方便后续模型的建立与计算。
3. 模型选择与建立：根据业务需求选择合适的模型类型，如逻辑回归、支持向量机、神经网络等，并利用借款人的特征变量建立贷款违约概率模型。
4. 模型评估与优化：通过评估模型在历史数据上的预测精度和稳定性，对模型进行优化，如参数调整、特征筛选等，以提高模型的准确性和稳定性。
5. 模型应用与监测：将优化后的贷款违约概率模型应用于实际的贷款审批和风险管理中，并定期监测模型的性能，及时更新和调整。
三、贷款违约概率模型的应用1. 贷款审批与风险控制：商业银行可以根据贷款违约概率模型对借款申请进行评估，从而判断借款人是否具备还款能力和意愿。
通过模型评估结果，银行可以决定是否批准贷款申请，或者要求借款人提供担保或增加贷款利率等措施，以降低贷款违约的风险。
2. 贷款定价与产品设计：商业银行可以根据贷款违约概率模型评估借款人的违约风险水平，进而决定贷款利率的定价和产品的设计。
违约风险高的借款人可能需要支付较高的利率或提供更多的担保，而违约风险较低的借款人则可以获得低利率或更灵活的贷款产品。
不良贷款预测的深度学习模型
不良贷款预测的深度学习模型随着金融科技的发展，银行业务的数字化已经成为了一种趋势。
其中，不良贷款及风险控制是银行业务中最为重要的一环。
银行业务人员希望能够找到一种适合自己业务的方法来预测不良贷款。
而深度学习模型则成为了银行专业人士们越来越受关注的研究方向之一。
1.深度学习模型的发展背景深度学习是一种基于神经网络的技术，它可以通过对数据的学习得到有效的模型。
这种技术通常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域基于模型的预测。
近年来，深度学习模型已经被广泛应用于银行信用风险预测领域。
深度学习模型可以结合大量的数据和强大的算法，在风险预测领域中发挥重要作用。
2.基于深度学习的不良贷款预测模型银行在贷款时需要对借款人进行信用评估，评估分数过低可能导致不良贷款。
传统的预测模型，通常使用决策树、逻辑回归等方法进行预测。
由于这些模型通常只能识别简单的风险元素，并不能处理复杂的信用风险问题。
而基于深度学习的模型则可以对复杂的信用风险问题进行良好的预测。
对于不良贷款，银行可以将客户的个人信用情况、年龄、行业、公司经营情况等数据整合为一个综合评估指标，然后将这些指标输入到深度学习模型中进行训练。
3.不良贷款预测模型的优点和缺点深度学习模型具有许多优点，如：（1）较高的准确率：深度学习模型通过对大量数据的学习，可以准确地预测不良贷款。
（2）自动特征提取：深度学习模型能够自动学习特征，无需繁琐的手动设计。
（3）适应多样化数据：深度学习模型能够应对各种类型和来源的数据。
虽然深度学习模型具有很多的优点，但是也存在以下缺点：（1）数据量和质量要求较高：深度学习模型需要大量的数据来训练，对数据质量的要求也很高。
（2）计算资源消耗大：深度学习模型通常需要非常强大的计算资源和时间来训练。
这也意味着需要相应的投入。
（3）黑盒子：深度学习模型通常无法解释为何会做出某个决策，这会降低银行对风险预测结果的可信度。
4.总结尽管深度学习模型存在一些缺点，但是其具有无法比拟的优势，特别是在大数据时代。
不良贷款分析模拟数据案例
0.83% 0.10% 0.10% 7.14% 2.86% 4.29% 10.00% 7.14% 6.35%
0.50% 0.16% 0.13% 9.30% 2.94% 6.36% 4.27% 4.20% 2.67%
不良贷款抵补分析 准备金充足率 拨备覆盖率 监管资本抵补率 利润抵偿能力
99.24% 70.49% 30.96% N/A
N/A N/A
不良贷款分布状况 行业分布状况 地区分布 十大不良贷款客户 ……
N/A N/A N/A
N/A N/A N/A
2.04% 3.54% 0.62%
3.85% 3.04% 1.61%
0.15% 0.46% 4.06% 4.67% -12.86% 15.49%
N/A N/A N/A 5.01% -25.00% 27.23% 5.00% -10.00% 11.50% 5.03% -26.32% 24.50% 6.19% --8.50% ---
分析行 同类型 分析行
数据单位：百分比，亿元 2003-12-31 2002-12-31 22353 1900 11
同类型
2001-12-31
28440 1425 11
1.46% 2.53% 0.69%
1.88% 1.94% 1.19%
1.27% 3.02% 0.71%
1.90% 1.94% 1.19%
不良贷款数量分析表
银行名称： 2004-12-31
总贷款 不良贷款 同类型银行数量 分析行 不良贷款率分析 +次级率 +可疑率 +损失率 = +新发放贷款形成的不良比例 +年初正常贷款迁徙为不良贷款的比例 +仍为不良贷款的比例 =不良贷款率 不良贷款增长率 贷款增长率 同类型
数学建模论文之银行不良贷款问题
银行不良贷款问题之建模分析摘要：1.问题的提出1.1背景知识商业银行主要业务之一就是对项目建设、固定资产投资等进行贷款。
近年来，国有商业银行正在面临体制改革，入世的挑战。
可谓机会与风险并存，正确处理好方方面面的问题，是国有商业银行改革成功的关键所在。
目前较为突出的的问题是虽然我国银行贷款额平稳增长，但是商业银行普遍存在的比例较高的呆，坏帐和逾期贷款等不良贷款问题，使不良贷款率过高，给银行贷款业务的发展带来较大压力。
截至2003年国内各主要商业银行不良贷款余额及不良贷款率单位：亿元人民币银行名称贷款不良贷款额不良贷款率中国工商银行29578.37 7598.78 21.56%中国建设银行17663.88 2679.60 11.90%中国农业银行19129.60 6982.03 30.07%中国银行18161.89 4085.31 18.07%合计84533.74 21345.72 25.26%1.2 现状分析我国国有商业银行在降低不良贷款上的确下了不少功夫，如尝试制定严格的信贷管理制度，信贷业务的完全程序化改革，规定降低不良贷款的指标等。
但是国有商业银行的不良资产仍严重偏高,尤其四大国有银行为最。
2004年，主要商业银行不良贷款余额减少3946亿元，下降4.56个百分点，已降至13.2％。
这个比例已经远远高出世界银行业的平均水平, 银行体系的不良贷款余额和比率仍处于高位，不仅已超过《巴塞尔协议》的要求，而且与国际先进银行不良贷款比率应保持在5％以下的要求相去甚远。
如果考虑各国有商业银行对外公布的数字相对保守的因素，那我国商业银行的资产质量更是可想而知。
1.3 需要解决的问题1.利用网洛等收集有关数据资料，建立合适的数学模型帮助银行控制不良贷款的发生金额；2.不良贷款是多方面因素造成的，银行希望利用自己业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。
1.4附件说明（具体数据见附录）附件1：某银行一年贷款主要业务数据2.问题的分析及理解2.1问题的理解本题是一个关于影响银行不良贷款因素预测类的问题，从附件所给数据观察，题目具有数据量大，信息多的特点（数据样本观察值大于因素值，因此可以进行数据分析）。
不良贷款风险度量模型的建立与应用
不良贷款风险度量模型的建立与应用随着金融市场的不断发展，银行业务的多元化越来越突出，其中贷款业务是银行最主要的盈利来源。
在贷款业务中，不良债务风险是银行面临的一种常见风险。
银行为了规避不良债务风险，需要在授信前对客户进行风险评估，并在授信后不断进行风险监控。
因此，建立一套科学、完备的不良贷款风险度量模型对于银行的业务管理具有重要意义。
一、不良贷款风险度量模型的概念不良贷款风险度量模型，简称风险度量模型，是指对银行授信对象信用风险的度量方法和工具，其主要用途是评估银行维持风险管理标准所需的资本水平。
风险度量模型可帮助银行确定收益和风险之间的平衡点，从而实现银行的利润最大化。
同时，风险度量模型还有助于银行增强资本管理能力，控制不良贷款风险，提高资产质量。
二、不良贷款风险度量模型的建立原则1. 适应性原则不良贷款风险度量模型应考虑到银行业务的多样性和风险特征的差异性，以及银行的市场地位和经营范围，在实际应用中要具有一定的适应性。
2. 可行性原则不良贷款风险度量模型应考虑到数据的可获得性和模型的可操作性，以及传统的模型框架和制度环境的限制，确保模型具有可行性。
3. 准确性原则不良贷款风险度量模型需要具有预测准确性和稳健性，能够在不同的市场环境和银行业务条件下保持稳定的预测能力。
三、不良贷款风险度量模型的应用不良贷款风险度量模型主要应用在银行的风险管理和资本管理过程中。
在风险管理过程中，银行可以利用不良贷款风险度量模型对客户的信用风险进行评估，并采取相应的风险控制措施，从而降低不良贷款的风险。
在资本管理过程中，银行可以根据不良贷款风险度量模型的结果确定保证金水平，并计算相应的资本占用费用，以达到合理配置资本的目的。
四、不良贷款风险度量模型存在的问题1. 信用评估方面存在一定的主观性和不确定性，可能导致模型出现误差。
2. 模型对历史数据的依赖性较强，难以应对新兴产业或新兴市场数据的不确定性，还需要不断更新和固化模型。
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基于回归分析模型的对银行不良贷款的预测
摘要
本文基于商业银行不良贷款余额进一步增加，不良贷款率攀升的背景而提出的；要解决的问题是为商业银行预测不良贷款额变化趋势，并找出控制不良贷款的方法。
基于建设银行现状，对问题展开分析并通过网络等渠道查找相关的数据，对影响银行不良贷款余额的显著因素进行归纳。
同时采用多元线性规划和多项式回归相结合的方法建立数学模型，就不良贷款余额与各种因素的关系展开分析。
对于第一问，对“总资产”、“资本充足率”、“货代比”、“存款总额”、“贷款总额”、“利息收入”等六个影响因素及不良贷款率，用回归分析的方法建立模型。
先用通过SPSS软件分析其相关程度并排除无关变量，再用MATLAB软件，计算出的相关系数，并进行多元线性回归求得不良贷款额的回归方程，结合“贷款总额”从而对银行未来对不良贷款进行预测。
不良贷款率影响因素如图4.1所示：
图1 不良贷款率与各因素的关系
对于第二问，对“业绩增速”、“净息差”与“不良贷款”，采用多元线性回归和多元多项式回归的方法建立数学模型。
先用通过SPSS软件分析其相关程度，并通过MATLAB软件绘制散点图。
计算出的相关系数，并进行多元多项式回归，并把多元多项式回归转化为多元线性回归，求得不良贷款额率的增长的回归方程，得到了“业绩增速”、“净息差”与“不良贷款”之间的关系。
对于第三问，基于上面两个模型，用控制变量的方法、以及微分的思想方法，以“直”代“曲”，化繁为简，对不良贷款的变化进行预测，并对其进行定量分析。
关键字：商业银行预测不良贷款回归分析相关系数残差分析定量分析
一问题重述
1.1 背景知识
商业银行主要业务之一就是对项目建设、固定资产投资等进行贷款。
目前较为突出的的问题是虽然我国银行贷款额平稳增长，但是商业银行普遍存在的比例较高的呆、坏帐和逾期贷款等不良贷款问题，使不良贷款率过高，给银行贷款业务的发展带来较大压力。
1.2 现状分析
截至2014年4月29日晚间，工农中建四大行的一季报出齐。
虽然四家银行的业绩增速、净息差变化不尽相同，但是却暴露出了同一个问题——不良贷款余额进一步增加，不良贷款率几乎都在攀升。
这也是几乎所有上市银行面临的窘境。
在资产质量方面，从一季报可以看出，随着经济结构转型推进，去产能化和去杠杆化等各种因素对包括四大行在内的商业银行的资产质量构成影响。
虽然信贷质量总体保持稳定，但四家银行的不良贷款余额都在进一步增加。
而不良贷款率仅农行与去年年末持平，其余三家均进一步上升。
1.3 需解决的问题
1.利用网络等渠道收集有关数据资料，建立银行不良贷款的预测模型，并分析模型的误差和可信度。
2.银行的业绩增速、净息差变化与不良贷款的增长之间是否存在联系，试进行实证分析。
3.不良贷款是多方面因素造成的，试通过相关的数据作定量分析，帮银行找出控制不良贷款的途径和办法。
二模型假设
1.假设不良贷款的变化趋势趋于稳定，研究数据以外的其他因素影响不发生偶
然的变化；
2.网络等渠道收集的各类信息真实可靠贴近实际，能反映不良贷款的数据；
3.调查数据年间货币汇率和银行的利率没有重大的变化；
4.假设银行对不良贷款预测的弹性需求趋于线性；
5.本论文不考虑各银行之间的竞争关系。
三符号说明
符号表示意义
N不良贷款额
y不良贷款额率
b回归系数
k
x总资产
1
x资本充足率
2
x存贷比
3
x存款总额
4
x贷款总额
5
x利息收入
6
x净利息差
7
x业绩增速
8
Q残差平方和
Z不良贷款额率的增长
四问题分析
不良贷款，不良贷款亦指非正常贷款或有问题贷款，是指借款人未能按原定的贷款协议按时偿还商业银行的贷款本息，或者已有迹象表明借款人不可能按原定的贷款协议按时偿还商业银行的贷款本息而形成的贷款。
然而不良贷款的形成客观上与银行业务的种种方面息息相关。
其中银行的“总资产”、“资本充足率”、“存贷比”、“存款总额”、“贷款总额”、“利息收入”等六个方面影响甚重。
就问题一分析，大量的数据与材料表明，造成不良贷款的原因离不开6个关键性的因素：“总资产”、“资本充足率”、“存贷比”、“存款总额”、“贷款总额”、“利息收入”。
通过对上述6个变量的数据整合，采取多元线性回归分析预测的方法建立合适的模型。
对于问题二，通过业绩增速、净息差变化与不良贷款率的增长之间的数据关。