طراحي مدل اعتبارسنجي و پي شبيني ريسك اعتباري مشتريان تسهيلات ليزينگ (مورد مطالعه: شركت ليزينگ ايران خودرو)

Validating Model and Risk Forecasting for Leasing Customers (Case Study: Iran Khodro Leasing Company

طراحي مدل اعتبارسنجي و پي شبيني ريسك اعتباري مشتريان تسهيلات ليزينگ (مورد مطالعه: شركت ليزينگ ايران خودرو) ? دكتر ميرفيض فلاح شمس و حميد مهدوي راد ?? تاريخ دريافت: 20 اسفند 1387 تاريخ پذيرش: 15 شهريور 1390 صنعت ليزينگ امروزه به عنوان يكي از گزينه هاي استراتژيك توسعه اقتصادي به شمار مي رود. با توجه به ماهيت فعاليت هاي اجاره اي، شركت هاي ليزينگ از سودآوري بسيار بالايي برخوردارند و در عين حال با بيشترين مخاطرات مواجه هستند. برخي از مهم ترين مخاطرات شركت هاي ليزينگ عبار تاند از: ريسك اعتباري، ريسك تجاري، ريسك ارزش باقيمانده و ريسك نرخ ارز. از بين آنها ريسك اعتباري مهم ترين ريسك محسوب م ي شود . به طور كلي برقراري ارتباط منطقي بين ريسك و بازده، عامل اصلي تخصيص بهينه منابع و تضمين سودآوري شركت هاي ليزينگ خواهد بود. در اين مقاله، براساس داد ههاي مشتريان حقيقي تسهيلات ليزينگ خودرو شركت t-) ليزينگ ايران خودرو از سال 1381 تا 1384 و با كاربرد آزمون تفاضل ميانگين و ضريب تعيين، 5 متغير خالص درآمد ماهيانه متقاضي، مدت تسهيلات، ميزان (student تسهيلات، خالص درآمد ماهيانه ضامن و سابقه كار، به عنوان متغيرهاي موثر بر ريسك اعتباري شناخته شدند. در بخش هاي بعد، با استفاده از مدل هاي اقتصادسنجي لاجيت و پروبيت، مدل پيش بيني ريسك اعتباري مشتريان حقيقي تسهيلات ليزينگ طراحي شد. آزمون هاي والد، درس تنمايي و لانداي ويلكس براي هر دو مدل بررسي شد و نتايج نشان داد كه كارايي مدل لاجيت ( 98.39 درصد) با استفاده از داده هاي تخمين بيش از مدل پروبيت 97.44 درصد) است. ) G32 : JEL طبقه بندي كليدواژه ها: ليزينگ، ريسك، مديريت ريسك، ريسك اعتباري، مدل لاجيت، مدل پروبيت.

Validating Model and Risk Forecasting for Leasing Customers (Case Study: Iran Khodro Leasing Company) Mir Fize Fallah Shams Hamid Mahdavi Rad Received: 11 Mar 2009 Accepted: 6 Sep 2011 Nowadays, leasing industry is recognized as one of the strategic options in economic development. Leasing companies have a great profitability and are faced to the most risks. Credit risk, business risk, residual value risk and exchange risk are some of important risk in leasing companies. Among them, credit risk is the most important. Subsequently, making logic relationship between risk and return is the essential element to devote optimally resources and to guarantee profitability leasing companies. In this paper, on the basis individual costumers data extracted from Leasing Iran Khodro Company database (since1381-1384) and using tow sample t-student test, and determinant coefficient, we found five variables as factors affect credit risk. They include, net monthly costumer income, loan time, loan amount, net monthly guarantor income and experience. In addition, we apply tow credit risk models (Logit & Probit) for leasing loans. The results of Wald, Log likelihood and Wilk?S Lambda tests indicate that the efficiency in Logit model (%98.39) is more than Probit model (%97.44). JEL classification: G32 Keywords: Leasing-risk, Risk management, Credit risk, Logit and Probit model;