發(fā)布時(shí)間：2022-01-24 02:10

　　中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展取得的成就是全世界有目共睹的,中國(guó)居民可支配收入隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷增加,消費(fèi)市場(chǎng)由經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)不斷升溫。隨著居民消費(fèi)需求不斷增加,消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)信用工具的需求也愈來(lái)愈高,持續(xù)增加的信貸需求為消費(fèi)者信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展創(chuàng)造了新的機(jī)遇�？焖侔l(fā)展的消費(fèi)者信貸業(yè)務(wù),對(duì)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制提出新的挑戰(zhàn),需要更加科學(xué)的信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理體系對(duì)個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理。本文以濰坊銀行為研究對(duì)象,研究其個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)開(kāi)展時(shí),信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理體系在防控信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面存在的問(wèn)題并就此提出對(duì)策。為濰坊銀行個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考,提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。本文將以“風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別——風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警——風(fēng)險(xiǎn)控制”為主線開(kāi)展研究。首先,分析濰坊銀行個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的形成原因,從剖析信貸業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀出發(fā),推斷借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)是引起個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因;在此分析基礎(chǔ)上,研究濰坊銀行個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,歸納出借款人信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的著手點(diǎn)及常用方法;然后,對(duì)個(gè)人消費(fèi)信貸的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,建立濰坊銀行個(gè)人信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)體系;最后,為全面建立濰坊銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理體系提出確定貸款方式之前需要... 

【文章來(lái)源】：青島科技大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究思路圖

青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文21圖3-1 借款人年齡與不良貸款率情況圖Figure3-1 Borrower's Age and Non-performing Loan Rate從表 3-1 和圖 3-1 可以得到以下結(jié)論：（1）年齡處于 20-30 歲的人群貸款余額占比為 20.12%，不良率才為 0.43%，低于平均值 0.65%，但是在此類(lèi)人群中，不良率低的原因有很大一部分是依賴于父母還款，這時(shí)就應(yīng)當(dāng)考察家庭收入和穩(wěn)定性情況。（2）年齡處于 30-40 歲的人群消費(fèi)貸款額度大，在整個(gè)貸款年齡段的占比高，可以達(dá)到 44.28%，不良貸款率才占整個(gè)比重的 1.29%，這個(gè)數(shù)據(jù)完全能夠表明該年齡段的消費(fèi)需求大，而且由于處在事業(yè)平穩(wěn)期，人群的信用度普遍較高，能夠作為貸款投放的優(yōu)質(zhì)對(duì)象。（3）年齡處于 40-50 歲的人群貸款余額占比為 29.74%，說(shuō)明這個(gè)年齡段的人群有一定的消費(fèi)需求，但是不良余額占比 42.28%超過(guò)了總不良貸款余額的 1/3

圖 3-2 借款人行業(yè)與不良貸款率情況圖Figure3-2 Borrower's Industry and Non-performing Loan Rate從表 3-4 和圖 3-2 中可以得到以下結(jié)論：（1）在民非組織、教育業(yè)、物流業(yè)和金融業(yè)等行業(yè)中，不良率一直處于極低的水平。所以，銀行在進(jìn)行審批時(shí)應(yīng)當(dāng)將上述行業(yè)的人群作為優(yōu)質(zhì)客戶，在工作中多關(guān)注這些行業(yè)。（2）在租賃和計(jì)算機(jī)服務(wù)等行業(yè)中，人群的貸款余額比占據(jù) 25.12%，不良率分別為 0.91%和 0.79%，表明這類(lèi)行業(yè)的從業(yè)人員購(gòu)房貸款需求大，但是其收入情況和行業(yè)息息相關(guān)，當(dāng)行業(yè)經(jīng)濟(jì)不理想時(shí)，會(huì)造成不良率的小幅度提升。因此，銀行在制度層面可以鼓勵(lì)上述行業(yè)的人群貸款，同時(shí)工作人員要對(duì)這個(gè)行業(yè)有全方面的認(rèn)識(shí)，在審查申請(qǐng)人材料時(shí)需要著重考察收入水平和資信情況。（3）在文化體育娛樂(lè)業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)等行業(yè)中，人群貸款不良率遠(yuǎn)超平均水平，居所有行業(yè)的前幾名。所以，銀行在審批行業(yè)人群貸款申請(qǐng)時(shí)，需要特別注意對(duì)人群資信和收入的審核，在做最終決策前要十分慎重。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺析個(gè)人消費(fèi)信貸的發(fā)展現(xiàn)狀與環(huán)境建設(shè)[J]. 陳志敏.  時(shí)代金融. 2016(23)
[2]利率市場(chǎng)化對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信貸集中的影響[J]. 盛佩玲.  重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(03)
[3]基于信息不對(duì)稱視角下的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)博弈分析[J]. 程傳勇.  湖北社會(huì)科學(xué). 2015(11)
[4]基于Logistic模型的商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]. 張國(guó)政,陳維煌,劉呈輝.  金融理論與實(shí)踐. 2015(03)
[5]利率市場(chǎng)化對(duì)商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)[J]. 李宏瑾.  國(guó)際金融研究. 2015(02)
[6]大數(shù)據(jù)與銀行風(fēng)險(xiǎn)管理[J]. 魏國(guó)雄.  中國(guó)金融. 2014(15)
[7]貸款利率市場(chǎng)化對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響——基于盈利模式與信貸過(guò)度增長(zhǎng)視角的實(shí)證分析[J]. 陸靜,王漪碧,王捷.  國(guó)際金融研究. 2014(06)
[8]關(guān)于構(gòu)建我國(guó)商業(yè)銀行全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系的對(duì)策性研究[J]. 趙建春,高書(shū)博,解曉萌.  時(shí)代金融. 2012(33)
[9]住房按揭貸款如何影響家庭消費(fèi)結(jié)構(gòu)[J]. 周弘.  統(tǒng)計(jì)研究. 2012(07)
[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]. 吳瑩輝.  科技創(chuàng)業(yè)月刊. 2012(07)

碩士論文
[1]商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)操作風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 王南曦.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[2]我國(guó)商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)級(jí)體系研究[D]. 李梓銘.西安建筑科技大學(xué) 2016
[3]我國(guó)商業(yè)銀行消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 廖學(xué)英.華南理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3605622