贷款收集资料案例分析

A. 商业银行贷款案例分析

1 ：固定资产没有。负债过高，资不抵债 ，担保人没有足够的偿还能力。不会给他贷款

2：王某虽没有房子，但收入较为稳定，虽然负债颇高，但是担保人有足够的能力偿还 ，可以贷款

B. 银行贷款案例分析！，在线高分求！你懂！

第一：1月2日才审批同意，竟然1月1日就发放了一年期贷款，呵呵呵呵，这管理简直是无敌
第二：因故障暂未到账这种情况暂时性逾期，其实可以写情况说明的，支行擅自从自己的结余款为企业垫付这个就是违规违法操作，审计一查肯定相关人员要撤职。
第三：这个问题比较牵强,每个行政策不一样，但一般商业银行住宅抵押率不超过7成，商铺不超过5成，这个抵押率有点高

C. 贷款风险案例分析求答案

1．XX银行在这笔贷款管理过程中存在哪些问题，请予以简单说明。（至少四点）
⑴2006年企业出现亏损，无法足额偿还本息；⑵企业不提供担保，信用等级下降，贷款风险加大；
⑶银行未进行有效的催收；⑷ 银行未进行有效的贷款风险回避
2．该笔贷款在2006年8月时可定为风险分类中的哪一级？请简单说明理由。
次级贷款。该公司的还款能力出现明显问题，完全依靠其正常经营收入无法足额偿还本息。
3．在2007年9月时应定为哪一级，说明理由。
可疑贷款。该公司无法足额偿还贷款本息，即使执行担保也会造成较大损失。

D. 小额贷款业务流程要点是什么

小额贷款业务流程要点是：
1、洽谈（包括项目的大致情况，额度、利率、抵押担保方式）；
2、评估（产权价值或担保人代偿能力）；
3、风险初审（与原件核对、风险可控，继续下一步，不可以做直接拒绝）；
4、收集资料并写贷款调查报告；
5、贷审会审批；
6、办理抵押登记或担保人签字；
7、签授信合同与借款合同等法律合同；
8、财务审核合同无误并且拿到他项权证就可以放款。

E. 拍拍贷用户及还款数据分析案例

首先我们来分析一下LC.csv数据集，LC (Loan Characteristics) 表为标的特征表，每支标一条记录。共有21个字段，包括一个主键（listingid）、7个标的特征和13个成交当时的借款人信息，全部为成交当时可以获得的信息。信息的维度比较广，大致可以分为基本信息，认证信息，信用信息，借款信息。

基本信息：年龄、性别；

认证信息：手机认证、户口认证、视频认证、征信认证、淘宝认证；

信用信息：初始评级、历史正常还款期数、历史逾期还款期数；

借款信息：历史成功借款金额、历史成功借款次数、借款金额、借款期限、借款成功日期

对于LC数据集我们提出以下四个问题：

1. 用户画像 ，包含使用平台贷款业务的用户的性别比例，学历水平，是否为旧有用户，年龄分布等信息。

2. 资金储备 ，每日借款金额大概多少？波动有多大？从而公司每日需准备多少资金可以保证不会出现资金短缺？

3. 用户逾期率 ，借款人的初始评级、借款类型、性别、年龄等特征对于逾期还款的概率有无显著影响？哪些群体逾期还款率明显较高？

4. 借款利率 ，哪些群体更愿意接受较高的借款利率？

对数据进行清洗

依次检查重复值、缺失值的处理，一致化以及异常值，数据集很干净。

1.分析用户画像（性别、学历、年龄、是否首标）

按‘性别’、‘年龄’、‘是否首标’、‘学历认证’字段对‘借款金额’进行加总，用饼图或柱状图将结果可视化

结论：

1.男性客户的贡献的贷款金额占到了69%，可能的原因是男性更倾向于提前消费且贷款金额较大。

2.非首标的金额占比达到66%，说明用户倾向于多次使用，产品粘性较高。

3.大专以下学历的贷款金额更多，但是由于可能有很多用户并未认证学历，所以数据存在出入。

4.年龄段在25-30岁之间的借款金额最多，而20-35岁的人群占比超过75%，是该产品的主力消费人群。

2.分析资金储备

每日的借款金额大概多少？波动有多大？公司每日需要准备多少资金可以保证不会出现资金短缺？

结论：

1.每日贷款金额呈现的是一个往上的趋势,但是每天的波动较大。

2.每月贷款分析结论：从2015年1月到2017年1月，月度贷款金额呈现上升趋势，上升速度随着时间增快。

3.2017年1月每日的借款金额达到5204664元，标准差为2203394，根据3σ原则，想使每日借款金额充足的概率达到99.9%，则每日公式账上需准备5204664+2203394×3=11814846元。

3.分析逾期还款率（借款人的初始评级、借款类型、性别、年龄、借款金额等特征）

逾期还款率 = 历史逾期还款期数/（历史逾期还款期数+历史正常还款期数）

结论：

1.初始评级对于贷款者的还款能力有比较好的预测作用，EF两级反转可能是因为样本数量较少，ABCD四个等级的平均逾期还款率都比较小，而EF两级明显增大，故公司对于这两类贷款者要谨慎对待。

2.年龄对于逾期率的分布较为平均，25-30岁的年轻人可以重点关注。

3.APP闪电的逾期还款率明显低于其他三种，故公司可以多考虑与“APP闪电”借款类型的合作。

4.女性的逾期率高于男性，可能是由于生活中男性收入较女性高造成的。

5.借款金额在2000以下的逾期还款率最低，2000-3000之间的最高。可以多考虑小额贷款降低逾期风险。

4.分析借款利率（借款人的初始评级、借款类型、性别、年龄、借款金额等特征）

哪些客户群体更愿意接受较高的借款利率？

结论：

1.年龄对于借款利率的分布较为平均，差异性很小。

2.初始评级的平均借款利率由小到大排列为ABCDFDE。

3.电商的借款利率明显低于其他三种。

4.女性所能接受的借款利率低于男性。

5.借款金额对于借款利率的分布较为平均，差异性很小。

对于以上四个问题综合分析LC数据集：

1、“男性”、“回头客”、“中青年”是拍拍贷用户群体的主要特征。

2、每日公司账上需准备7,283,728元，方可保证出现当日出借金额不足的可能性小于0.1%。

3、“初始评级”为D的群体，借款利率与E，F大致相当，但其逾期还款率却只有E，F群体的三分之一，相同的收益水平下风险大大降低，应多发展评级为D的客户或提高其贷款额度。

4、通过“app闪电”贷款的逾期还款率远低于其他项，约为其他借款类型的三分之一至四分之一，而平均借款利率却和其他项相差不大，证明“app闪电”是该公司优质的合作方，其所引流来得客户质量很高，“拍拍贷”应与“app闪电”继续加深合作。

5、“电商”中的贷款客户，收益率水平明显较低，逾期率却不低，在该群体中的贷款收益小，风险大。

6、从性别上看，男性群体贷款利率较高，逾期风险较小，相较女性一定程度上是更为优质的客户，但并不明显。

基于LCLP.csv 数据，分析用户的还款习惯（提前一次性全部还款 、部分提前还款以及逾期还款）的金额占比。

将数据集按借款金额分组，并按还款状态和还款日期分成四种还款情况并进行统计：

（1）一次性全部还款：其还款状态标记为‘已提前还清该标全部欠款’；

（2）部分提前还款：其还款状态标记为’已正常还款’，并且当期的还款日期早于到期日期；

（3）正常还款：其还款状态标记为’已正常还款’，并且当期的还款日期即为到期日期；

（4）逾期还款：还款状态标记为‘未还款’，‘已逾期还款’或者‘已部分还款’。

用百分堆积柱状图展示在不同年龄段（15 -20 ，20 -25 ，25 -30 ， 30-35 ，35 -40 ，40+ ）,不同性别（ 男、女），不同初始评级（A-F），不同借款类型、不同借款金额（1-1000，1000 -2000，2000-3000，3000+）、不同期数（1-24）的走势。

在根据借款金额分组中，得到结果如下：

A组（0-2000）：总金额2.85千万。（1）一次性全部还款：占比 10.20%；（2）部分提前还款：占比60.95%；（3）正常还款：占比 16.23%； （4）逾期还款：占比 12.61%。

B组（2000-3000）：总金额 7千万。（1）一次性全部还款：占比 10.21%；（2）部分提前还款：占比54.96%；（3）正常还款：占比 20.40%； （4）逾期还款：占比 14.43%。

C组（3000-4000）：总金额 10千万。（1）一次性全部还款：占比 14.87%；（2）部分提前还款：占比50.96%；（3）正常还款：占比 21.90%； （4）逾期还款：占比 12.26%。

D组（4000-5000）：总金额 7.22千万。（1）一次性全部还：占比 14.68%；（2）部分提前还款：占比50.70%；（3）正常还款：占比 22.78%； （4）逾期还款：占比 11.85%。

E组（5000-6000）：总金额 5.11千万。（1）一次性全部还款：占比 15.70%；（2）部分提前还款：占比50.30%；（3）正常还款：占比 23.24%； （4）逾期还款：占比 10.76%。

F组（6000+）：总金额 26.92千万。（1）一次性全部还款：占比 11.69%；（2）部分提前还款：占比39.38%；（3）正常还款：占比 39.79%； （4）逾期还款：占比 9.15%。

从对借款金额分组的统计结果以及上图结果中可以看出：

（1）借款总额6000元以上最多，3000-4000其次，说明3000-4000元的借款金额是最多的。

（2）逾期风险在各金额组表现比较平均，其中2000-3000最大，6000+最小。

（3）随着标的金额增加，部分提前还款的总金额比例在减少，正常还款的总金额比例在增加。

在年龄分组中，得到结果如下：

A组（15-20岁）：总金额0.13千万。（1）一次性全部还款：占比 10.44%；（2）部分提前还款：占比62.90%；（3）正常还款：占比 13.11%； （4）逾期还款：占比 13.55%。

B组（20-25岁）：总金额 8.60千万。（1）一次性全部还款：占比 13.43%；（2）部分提前还款：占比53.2%；（3）正常还款：占比 20.05%； （4）逾期还款：占比 13.32%。

C组（25-30岁）：总金额 20.34千万。（1）一次性全部还款：占比 14.00%；（2）部分提前还款：占比47.67%；（3）正常还款：占比 26.69%； （4）逾期还款：占比 11.64%。

D组（30-35岁）：总金额 14.94千万。（1）一次性全部还款：占比 12.36%；（2）部分提前还款：占比43.92%；（3）正常还款：占比 33.82%； （4）逾期还款：占比 9.88%。

E组（35-40岁）：总金额 8.00千万。（1）一次性全部还款：占比 10.81%；（2）部分提前还款：占比44.39%；（3）正常还款：占比 34.67%； （4）逾期还款：占比 10.13%。

F组（40岁+）：总金额 7.03千万。（1）一次性全部还款：占比 10.88%；（2）部分提前还款：占比42.85%；（3）正常还款：占比 37.21%； （4）逾期还款：占比 9.06%。

从对年龄分组的统计结果以及上图结果中可以看出：

（1）拍拍贷的客户群体中25-30岁年龄组的贷款金额最高，15-20岁最低；

（2）各年龄组的还款习惯大体一致，从金额上来说，部分提前还款和正常还款是最常用的方式；

（3）逾期还款风险最高的年龄组为15-20岁组；

（4）25-30岁年龄组一次性提前还款的金额占比最高。

在男女性别组中，得到结果如下：

男性：总还款金额 43.19千万。（1）一次性全部还款占比 13.16%；（2）部分提前还款占比45.78%；（3）正常还款占比 30.09%； （4）逾期还款占比10.97%。

女性：总还款金额 15.85千万。（1）一次性全部还款占比 11.42%；（2）部分提前还款占比48.64%；（3）正常还款占比29.11%； （4）逾期还款占比10.83%。

从对男女性别组的统计结果以及上图结果中可以看出：

（1）拍拍贷男性客户的贷款金额约为女性客户的2.7倍；

（2）男性及女性的还款习惯大体上比较一致，从金额上来说，部分提前还款>正常还款>一次性提前还款>逾期还款；

（3）男性客户一次性提前还款的金额占比较女性为高；

（4）女性逾期还款的风险略低于男性；

（5）女性部分提前还款的金额占比略大于男性。

在初始评级分组中，得到结果如下：

A级：总金额2.43千万。（1）一次性全部还款：占比 10.95%；（2）部分提前还款：占比42.54%；（3）正常还款：占比 39.73%； （4）逾期还款：占比 6.78%。

B级：总金额 12.98千万。（1）一次性全部还款：占比 7.68%；（2）部分提前还款：占比37.45%；（3）正常还款：占比 47.65%； （4）逾期还款：占比 7.22%。

C级：总金额 29.27千万。（1）一次性全部还款：占比 14.19%；（2）部分提前还款：占比49.92%；（3）正常还款：占比 25.00%； （4）逾期还款：占比 10.89%。

D级：总金额 13.14千万。（1）一次性全部还款：占比 14.59%；（2）部分提前还款：占比49.27%；（3）正常还款：占比 21.85%； （4）逾期还款：占比 14.29%。

E级：总金额 1.08千万。（1）一次性全部还款：占比 13.21%；（2）部分提前还款：占比40.97%；（3）正常还款：占比 22.91%； （4）逾期还款：占比 22.91%。

F级：总金额 0.15千万。（1）一次性全部还款：占比 10.75%；（2）部分提前还款：占比41.24%；（3）正常还款：占比 20.68%； （4）逾期还款：占比 27.33%。

从对初始评级分组的统计结果可以看出：

（1）B级客户借款总额最多，占到了大约50%的金额。B、C、D级客户是借款的主力军。

（2）提前一次性还款的占比相对比较平均，其中D级最大为14.59%。

（3）逾期风险随着级别而呈总体增加趋势，F级客户的逾期占比达到了27.33%。

（4）部分提前和正常还款还是占到了大多数。

（5）总的来说，初始评级具有重要的参考意义。

在借款类型分组中，得到结果如下：

电商：总金额8.57千万。（1）一次性全部还款：占比 4.22%；（2）部分提前还款：占比26.93%；（3）正常还款：占比 62.07%； （4）逾期还款：占比 6.78%。

APP闪电：总金额 7.45千万。（1）一次性全部还款：占比 8.96%；（2）部分提前还款：占比61.13%；（3）正常还款：占比 18.68%； （4）逾期还款：占比11.24%。

普通：总金额 23.47千万。（1）一次性全部还款：占比 17.16%；（2）部分提前还款：占比45.09%；（3）正常还款：占比 26.10%； （4）逾期还款：占比 11.65%。

其他：总金额 19.56千万。（1）一次性全部还款：占比 12.46%；（2）部分提前还款：占比51.33%；（3）正常还款：占比 24.43%； （4）逾期还款：占比 11.78%。

从对借款类型分组的统计结果可以看出：

（1）普通借款类型的借款金额总数最大，其次是其他，电商和APP闪电差不多。

（2）逾期风险电商最低，为6.78%。其他三种类型差不多。

（3）部分提前和正常还款还是占到了大多数。值得注意的是除了电商，其他三种类型的部分提前还款都占比很大。

从对期数分组的统计结果可以看出：

（1）借款金额是随着期数增加呈现出下降的趋势。

（2）不同的还款行为在不同的借款期限下的表现差异比较大，部分提前还款和正常还款是最常用的方式；

（3）逾期风险随着借款期限变长而呈总体增加趋势，期限为20个月的逾期金额占比为最高，达到了57.30%；

（4）期限为13个月的提前一次性还款占比最高，达到了16.77%。

（5）借款期限太长的样本数量太少，不能排除偶然性。

在不同等级（A-F）、不同借款期数（1-24）和不同借款金额（0-2000，2000-3000，3000-4000，4000-5000，5000-6000，6000+）等，随逾期天数增加而呈现的走势。

1）x轴为逾期天数，y轴为金额催收回款率，不同参数对应不同曲线；

2）催收回款的定义为逾期90天之内的逾期还款。

不同等级（A-F）随逾期天数催收还款率的走势大致相同，也就是大部分人都在逾期十天之内还款，说明他们有可能忘记还款；特别是在4、5天的还款的人数和金额最多。

不同借款期数（1-24）的金额收回款率随逾期天数的趋势没有明显的规律。在12期及之前大部分人都在逾期十天之内还款，特别是在4、5天的还款的人数和金额最多。 但是13之后呈现出10天之后回款率的依然很大。也有可能是因为数据量导致异常值凸显，但是也说明了借款期数长的回款率不够稳定。

对不同借款金额对于进入催收回款率影响较大，借款金额越多，逾期的可能性就越大。

LCIS数据提供了该客户投资的从2015年1月1日起成交的所有标。包括投标记录和还款状况。请计算并画出该投资人从2016年9月开始到2017年2月，每月月底的累计收益曲线。

调用draw()函数，可以对任一用户的数据画出累积收益曲线。

F. 个人购房按揭贷款，案例分析（中行和光大的进）懂行人回答好了，追加全部积分

1、贷款紧缩没错，但你这房子按揭贷款金额就几十万，还没紧缩到这个程度，而且首套房按揭是符合国家信贷政策的；你的年薪办这贷款，银行完全放心。
2、工资清单只是一个形式，你叫你们单位开工资证明盖公司公章就行，银行如果要核实，根据他们的要求来就行，你既然能拿工资，银行会帮你想办法找到证明文件的：）
3、说实话，你这条件，银行放贷款给你放心的很，不批准的可能性基本没有。
风险？除非银行跟你有仇，或者你自己有什么其他的信用污点，貌似从你的介绍中看不出来有这种可能性。
说明，我虽然不是中行和光大的，但也在其他银行办过几年个人信贷业务，熟悉按揭贷款的办理流程。

G. 贷款诈骗罪的案例分析

贷款诈骗罪案例分析
一、案情
被告人：耿某，男，43岁，江苏省杨中市人，原系贵州申汇房地产发展有限公司第二开发部经理。1997年8月12日被逮捕。
1996年9月中旬，被告人耿某以贵州申汇房地产发展有限公司第二开发部（以下简称第二开发部）委托代理人的身份与黎帮明代表的贵阳市第一建筑工程公司签订东山住宅楼《建设工程施工合同》，由贵阳市第一建筑工程公司承建第二开发部开发的东山住宅楼。同时，黎帮明应耿某的要求，在贵阳金筑城市信用社以黎帮明之名开户，账号为“5665”，将自己承包的贵阳市第一建筑工程公司第七分公司的钱款501000元存入，并将此款的活期存折交给耿某，作为工程保证金。耿某收到存折后亲自写下收条并加盖了第二开发部的公章及财务章，讲明待一个月内进场施工后退还。
同月16日，耿某将黎帮明的存折拿到贵阳金筑城市信用社作抵押贷款，用私刻的黎帮明的私章（私章刻为“黎帮明”），并以“黎帮明”之名与信用社签订了借款合同，共贷款36万元，期限自1996年9月16日至12月16日。耿某用100元另立贷款账户，账号为“5673”，该信用社并于当日将贷款利息11128.32元扣下备付。
此后至12月10日，耿某陆续从“5673”账户将贷款全部取出。贷款期满后，贵阳金筑城市信用社从抵押的黎帮明的存折上扣划了贷款及超期利息。黎帮明因一个月期满未能进场施工，向耿某追索存折未果，后到信用社查询，得知存折已被他人冒用自己之名抵押贷款，遂向贵阳市中级人民法院提起民事诉讼。贵阳市中级人民法院经审理认为，信用社对贷款审查不力，应负将存折恢复原状的民事责任。该院判决：“贵阳金筑城市信用社将黎帮明在该社5665号活期储蓄存款账恢复到1996年9月16日原状（存款501000元）……”，该判决业已生效。案发后，除追回被告人耿某用赃款购买的两部手机（价值11000元）外，其余赃款已被耿某挥霍殆尽。
贵州省贵阳市人民检察院以被告人耿某犯诈骗罪向贵阳市中级人民法院提起公诉。被告人耿某对公诉机关指控的主要事实无异议，但辩称其所骗的钱款是黎帮明的个人财产而不是国家财产，请求对他从宽处罚。
二、判决
贵阳市中级人民法院经公开审理后认为，被告人耿某以非法占有为目的，私自将他人财产作虚假担保并假冒他人名义骗得信用社贷款36万元，其行为已构成贷款诈骗罪，且数额特别巨大，应依法惩处。公诉机关指控被告人耿某犯诈骗罪不确切，应予纠正。被告人的辩解理由不实，不予采纳。该院依照《中华人民共和国刑法》第十二条第一款、全国人民代表大会常务委员会《关于惩治破坏金融秩序的犯罪的决定》第十条、第二十二条第一款和1979年《中华人民共和国刑法》第五十二条、第五十一条第一款、第五十条的规定，于1997年12月1日作出刑事判决如下：
一、被告人耿某犯贷款诈骗罪，判处有期徒刑十五年，剥夺政治权利五年，并处没收财产人民币5万元。
二、继续追缴被告人耿某尚欠的赃款人民币349000元。
宣判后，被告人耿某不服，以“诈骗的是私款，不是故意诈骗，量刑过重”为理由，提出上诉。
贵州省高级人民法院经过二审审理认为，上诉人耿某以非法占有为目的，假冒他人之名诈骗信用社贷款36万元，其行为已构成贷款诈骗罪，数额特别巨大，应予惩处。耿某上诉所称“诈骗的是私款，不是故意诈骗”，经查，耿某在一审当庭供述其将黎帮明的存折用作抵押贷款并私刻黎帮明印章与信用社签借款合同，骗得信用社贷款36万元，并先后将该款全部取出，与其在公安机关的历次供述一致，故其上诉理由不能成立。原审判决认定事实清楚，证据充分，但适用法律不当，应予纠正，耿某上诉无理，不予采纳。该院依照《中华人民共和国刑事诉讼法》第一百八十九条第（二）项、《中华人民共和国刑法》第十二条第一款、第一百九十三条、第五十五条、第五十六条、第六十四条的规定，于1998年3月6日作出刑事判决如下：
维持贵阳市中级人民法院对本案刑事判决的第一、第二项，即上诉人(原审被告人)耿某犯贷款诈骗罪，判处有期徒刑十五年，剥夺政治权利五年，并处没收财产人民币5万元;继续追缴耿某尚欠的赃款人民币349000元。

H. 案例分析：关于担保贷款

1、李三作为担保人，应当承担担保责任：如果是连带保证，在李一到期不还款时，银行就有权要求李三还款；如果是一般保证，银行应在起诉李一还款无果后，才能要求李三还款。

2、第一次法院判决中是否有判决李一还款、李三承担连带责任的表示？
（1）如果第一次的判决中有让李三连带还款的表述、或者是李一不履行法院判决后银又起诉了李三并有判决的话，法院现在划扣李三的存款给银行就没有错误；
（2）如果第一次的判决中并没有涉及让李三承担连带赔偿责任的问题：现在法院在银行没有起诉李三、并有法院判决确定让李三承担连带还款责任的情况下，直接划保李三的存款，属于违法。李三可以向法院提出执行异议。

3、“李三应如何索回自己被法院划转的存款”：很有可能是要不回了，因为银行一般设定的是连带保证、在起诉李一时很可能也起诉了李三：如果法院的判决中确定让李三承担连带还款责任，这钱李三是肯定要不回了。
但，李三可以在这一万被划扣后二年内，向李四索要这钱。

I. 装修贷款的案例分析

建设银行装修贷款
“个人住房装修贷款”是指向个人客户发放的用于装修自用住房的人民币担保贷款。住房装修贷款可以用于支付家庭装潢和维修工程的施工款、相关的装修材料款和厨卫设备款等。
基本规定
1.贷款对象：十八至六十周岁，具有完全民事行为能力的中国公民；
2.贷款额度：贷款起点为人民币5000元（含5000元），最高不得超过人民币15万元（含15万元）；
3.贷款期限：最短期限为半年，最长期限不得超过5年（含5年）；
4.贷款利率：按中国人民银行规定的同期贷款利率执行；
5.担保方式：建设银行认可的质押、抵押和符合条件的第三方自然人保证。
6.需要提供的申请材料：
（1）有效身份证件的原件和复印件
（2）建设银行认可部门出具的借款人收入证明
（3）与装修企业等签订的《家庭装修工程合同》、《购买家庭装修材料合同》、《购买厨卫设备合同》以及家庭装修预算书
（4）装修企业的营业执照和资格证书复印件
（5）以抵押或质押方式申请贷款的借款人，应提供抵押物或质押财产权利凭证清单、权属证明及有权处分人（包括财产共有人）同意抵押或质押的证明。
（6）我行要求的其它资料