《表7 信用卡循环信贷程度与逾期风险》

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《中国信用卡市场循环信贷用户的基本特征——基于银行微观数据的实证检验》

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注:括号内为Wald统计量；*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。

进一步，我们对循环信贷行为和逾期风险的关系进行了检验，即分别用Logit、Probit和Tobit方法运行公式（4）提出的模型，回归结果在表7中进行了列示。在以二值变量Dlq作为因变量的模型中，lnint的系数分别为0.189和0.109，均在1%的水平上显著，在以连续变量Dlqcy作为因变量的模型中，lnint的系数为0.097，也在1%的水平上显著。上述具有一致性的回归结果说明，逾期行为的概率与金额均与循环信贷金额正相关，即循环信贷行为将引致逾期风险的提升。