南京銀行信用違約風(fēng)險(xiǎn)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-09-08 19:27
根據(jù)最新的國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),2019年中國(guó)大陸GDP突破99萬(wàn)億,金融業(yè)增加值為77,077億元,較上年增長(zhǎng)7.2%,占GDP比重為7.8%。金融業(yè)已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要的組成部分,在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)中得以高速發(fā)展。在我國(guó)當(dāng)下的金融體系中,商業(yè)銀行占據(jù)了核心的位置。城市商業(yè)銀行近年來(lái)發(fā)展迅速,成為銀行體系乃至金融體系中越來(lái)越重要的一部分。商業(yè)銀行作為經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的特殊企業(yè),其業(yè)務(wù)的開(kāi)展也往往伴隨著風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。其中,信用風(fēng)險(xiǎn)是指交易對(duì)方未按約定條款履行其相關(guān)義務(wù),商業(yè)銀行將遭受損失的風(fēng)險(xiǎn),在幾大類風(fēng)險(xiǎn)中屬于商業(yè)銀行日常經(jīng)營(yíng)所面臨的最普遍風(fēng)險(xiǎn),也成為我國(guó)商業(yè)銀行面臨的最主要的金融風(fēng)險(xiǎn)。由于我國(guó)證券市場(chǎng)尚未成熟,我國(guó)企業(yè)尤其是中小型企業(yè)融資渠道相對(duì)單一,多依賴銀行的間接融資方式,商業(yè)銀行的資產(chǎn)也主要以貸款形式存在。當(dāng)中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)資金鏈問(wèn)題,更多的采用商業(yè)銀行的間接融資方式,而城市商業(yè)銀行正是服務(wù)于地方經(jīng)濟(jì)和當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)和居民的,因此面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)大幅提升。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的研究經(jīng)歷了從定性到定量的發(fā)展過(guò)程,2008年金融危機(jī)后,對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的定量研究更成為研究商業(yè)銀行的重點(diǎn)。南京...
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:51 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
南京銀行不良貸款情況
第1章緒論2降低,但最近的幾年的一個(gè)變化是不良貸款余額有一定的增加趨勢(shì)。根據(jù)中國(guó)銀監(jiān)會(huì)(現(xiàn)銀保監(jiān)會(huì))公布的數(shù)據(jù),截至2017年江蘇省不良貸款余額高達(dá)1,148.60億元,不良貸款率1.3%。南京銀行同年的數(shù)據(jù)則分別為33.45億元和0.86%,2019年三季度數(shù)據(jù)分別為50.12億元和0.89%,可以看出在不良貸款率這一指標(biāo)下南京銀行遠(yuǎn)低于江蘇省的水平。同時(shí),南京銀行和江蘇省內(nèi)的無(wú)錫銀行、江蘇銀行和蘇農(nóng)銀行等比較,不良貸款率也處在較低的水平,這顯示出南京銀行較好的風(fēng)險(xiǎn)控制能力,這也得益于南京銀行的風(fēng)險(xiǎn)限額管理及緩解措施,南京銀行的成功經(jīng)驗(yàn)也給國(guó)內(nèi)同類型的城市商業(yè)銀行提供了良好借鑒。但同時(shí)也應(yīng)看到,南京銀行2017、2018和2019三季度不良貸款余額分別為33.45、42.72和50.12億元,不良貸款率分別為0.86%、0.89%和0.89%。不良貸款余額和不良貸款率有一定上升的壓力,這和當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的新時(shí)代特性也不無(wú)關(guān)系。因此,在新的時(shí)代背景下的城市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究,以及南京銀行等城市商業(yè)銀行如何提高自身經(jīng)營(yíng)管理水平,如何更好地識(shí)別、經(jīng)營(yíng)和管理自身所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也具有重要意義。圖1.1南京銀行不良貸款情況圖1.2江蘇省不良貸款情況
第1章緒論3圖1.3南京銀行與江蘇省內(nèi)銀行不良貸款率對(duì)比南京銀行成立于1996年2月6日,同年完成股份制改造。在改革開(kāi)放、中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展以及中國(guó)金融體制改革和資本市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展中,南京銀行不斷成長(zhǎng)并壯大。南京分別于2001年和2015年引入境外戰(zhàn)略投資者IFC(InternationalFinanceCorporation)、BNP(法國(guó)巴黎銀行),于2007年在上海證券交易所上市,成為了一家混合所有制商業(yè)銀行,股東除了國(guó)有法人股份和中資法人股份,還有外資股份和自然人股份,也是我國(guó)最早上市的城市商業(yè)銀行之一。南京銀行2007年于上海證券交易所上市,是我國(guó)最早上市的城市商業(yè)銀行之一,也是較早上市的商業(yè)銀行之一。經(jīng)過(guò)自身多年的發(fā)展,南京銀行也有一套從貸前到貸中和貸后全流程的信用風(fēng)險(xiǎn)管理辦法,采用貫穿貸款發(fā)生前、進(jìn)行中和發(fā)生后的全流程管理方式,貸款發(fā)生前進(jìn)行專業(yè)信用評(píng)估,貸款進(jìn)行中進(jìn)行集中監(jiān)控,貸款發(fā)生后進(jìn)行集中操作和問(wèn)題資產(chǎn)收齲在授信額度上,采取總行統(tǒng)一計(jì)劃,風(fēng)險(xiǎn)管理部重點(diǎn)把控的經(jīng)營(yíng)模式,貸款進(jìn)行中,會(huì)嚴(yán)格審查客戶的資質(zhì)和潛在風(fēng)險(xiǎn),貸款后存續(xù)中,細(xì)致管理資產(chǎn),在《貸款風(fēng)險(xiǎn)分類指引》的框架下進(jìn)一步細(xì)化了貸款的分類,對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)采取審慎的態(tài)度,對(duì)債券、信托和票據(jù)等資產(chǎn)采取額度和動(dòng)態(tài)分類的信用管理辦法,有效降低了自身的信用風(fēng)險(xiǎn),在城市商業(yè)銀行中的信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力也有出色的表現(xiàn)。但通過(guò)研究可以發(fā)現(xiàn),南京銀行的信用管理在定性上做的比較多,而定量上比較欠缺,這也是當(dāng)前我國(guó)城商行普遍的特點(diǎn),因此使用KMV模型對(duì)南京銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理,也有很大的價(jià)值。根據(jù)最新的國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),2019年中國(guó)大陸GDP突破99萬(wàn)億,金融業(yè)增加值為77077億元,較上年增長(zhǎng)7.2%,占GDP比重為7.8%。金融業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)已經(jīng)占有非常
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]銀行信貸資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)度量及傳染研究——基于修正KMV模型和MST算法的實(shí)證[J]. 謝赤,凌毓秀. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2018(03)
[2]基于KMV動(dòng)態(tài)違約距離的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 蔣書(shū)彬. 金融與經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[3]現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型比較分析[J]. 李文. 金融經(jīng)濟(jì). 2016(04)
[4]我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J]. 湯啟蓉. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2016(01)
[5]中國(guó)金融自由化、金融發(fā)展與投資水平差異[J]. 魏彥杰,鐘娟,沙文兵. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2015(03)
[6]基于KMV模型的我國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)證研究[J]. 王海榮,錢(qián)哲,汪寧霞. 財(cái)務(wù)與金融. 2015(01)
[7]我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率動(dòng)態(tài)波動(dòng)機(jī)制——基于TVP-VAR模型的實(shí)證研究[J]. 劉金全,付衛(wèi)艷,劉達(dá)禹. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2014(05)
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[J]. 江訓(xùn)艷. 財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究. 2014(S1)
[9]非正態(tài)數(shù)據(jù)下商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)資本度量[J]. 慕文濤,陳典發(fā),陳冀. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2013(06)
[10]金融發(fā)展、金融市場(chǎng)沖擊與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)——基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型的分析[J]. 鄢莉莉,王一鳴. 金融研究. 2012(12)
本文編號(hào):3391349
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:51 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
南京銀行不良貸款情況
第1章緒論2降低,但最近的幾年的一個(gè)變化是不良貸款余額有一定的增加趨勢(shì)。根據(jù)中國(guó)銀監(jiān)會(huì)(現(xiàn)銀保監(jiān)會(huì))公布的數(shù)據(jù),截至2017年江蘇省不良貸款余額高達(dá)1,148.60億元,不良貸款率1.3%。南京銀行同年的數(shù)據(jù)則分別為33.45億元和0.86%,2019年三季度數(shù)據(jù)分別為50.12億元和0.89%,可以看出在不良貸款率這一指標(biāo)下南京銀行遠(yuǎn)低于江蘇省的水平。同時(shí),南京銀行和江蘇省內(nèi)的無(wú)錫銀行、江蘇銀行和蘇農(nóng)銀行等比較,不良貸款率也處在較低的水平,這顯示出南京銀行較好的風(fēng)險(xiǎn)控制能力,這也得益于南京銀行的風(fēng)險(xiǎn)限額管理及緩解措施,南京銀行的成功經(jīng)驗(yàn)也給國(guó)內(nèi)同類型的城市商業(yè)銀行提供了良好借鑒。但同時(shí)也應(yīng)看到,南京銀行2017、2018和2019三季度不良貸款余額分別為33.45、42.72和50.12億元,不良貸款率分別為0.86%、0.89%和0.89%。不良貸款余額和不良貸款率有一定上升的壓力,這和當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的新時(shí)代特性也不無(wú)關(guān)系。因此,在新的時(shí)代背景下的城市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究,以及南京銀行等城市商業(yè)銀行如何提高自身經(jīng)營(yíng)管理水平,如何更好地識(shí)別、經(jīng)營(yíng)和管理自身所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也具有重要意義。圖1.1南京銀行不良貸款情況圖1.2江蘇省不良貸款情況
第1章緒論3圖1.3南京銀行與江蘇省內(nèi)銀行不良貸款率對(duì)比南京銀行成立于1996年2月6日,同年完成股份制改造。在改革開(kāi)放、中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展以及中國(guó)金融體制改革和資本市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展中,南京銀行不斷成長(zhǎng)并壯大。南京分別于2001年和2015年引入境外戰(zhàn)略投資者IFC(InternationalFinanceCorporation)、BNP(法國(guó)巴黎銀行),于2007年在上海證券交易所上市,成為了一家混合所有制商業(yè)銀行,股東除了國(guó)有法人股份和中資法人股份,還有外資股份和自然人股份,也是我國(guó)最早上市的城市商業(yè)銀行之一。南京銀行2007年于上海證券交易所上市,是我國(guó)最早上市的城市商業(yè)銀行之一,也是較早上市的商業(yè)銀行之一。經(jīng)過(guò)自身多年的發(fā)展,南京銀行也有一套從貸前到貸中和貸后全流程的信用風(fēng)險(xiǎn)管理辦法,采用貫穿貸款發(fā)生前、進(jìn)行中和發(fā)生后的全流程管理方式,貸款發(fā)生前進(jìn)行專業(yè)信用評(píng)估,貸款進(jìn)行中進(jìn)行集中監(jiān)控,貸款發(fā)生后進(jìn)行集中操作和問(wèn)題資產(chǎn)收齲在授信額度上,采取總行統(tǒng)一計(jì)劃,風(fēng)險(xiǎn)管理部重點(diǎn)把控的經(jīng)營(yíng)模式,貸款進(jìn)行中,會(huì)嚴(yán)格審查客戶的資質(zhì)和潛在風(fēng)險(xiǎn),貸款后存續(xù)中,細(xì)致管理資產(chǎn),在《貸款風(fēng)險(xiǎn)分類指引》的框架下進(jìn)一步細(xì)化了貸款的分類,對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)采取審慎的態(tài)度,對(duì)債券、信托和票據(jù)等資產(chǎn)采取額度和動(dòng)態(tài)分類的信用管理辦法,有效降低了自身的信用風(fēng)險(xiǎn),在城市商業(yè)銀行中的信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力也有出色的表現(xiàn)。但通過(guò)研究可以發(fā)現(xiàn),南京銀行的信用管理在定性上做的比較多,而定量上比較欠缺,這也是當(dāng)前我國(guó)城商行普遍的特點(diǎn),因此使用KMV模型對(duì)南京銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理,也有很大的價(jià)值。根據(jù)最新的國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),2019年中國(guó)大陸GDP突破99萬(wàn)億,金融業(yè)增加值為77077億元,較上年增長(zhǎng)7.2%,占GDP比重為7.8%。金融業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)已經(jīng)占有非常
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]銀行信貸資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)度量及傳染研究——基于修正KMV模型和MST算法的實(shí)證[J]. 謝赤,凌毓秀. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2018(03)
[2]基于KMV動(dòng)態(tài)違約距離的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 蔣書(shū)彬. 金融與經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[3]現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型比較分析[J]. 李文. 金融經(jīng)濟(jì). 2016(04)
[4]我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J]. 湯啟蓉. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2016(01)
[5]中國(guó)金融自由化、金融發(fā)展與投資水平差異[J]. 魏彥杰,鐘娟,沙文兵. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2015(03)
[6]基于KMV模型的我國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)證研究[J]. 王海榮,錢(qián)哲,汪寧霞. 財(cái)務(wù)與金融. 2015(01)
[7]我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率動(dòng)態(tài)波動(dòng)機(jī)制——基于TVP-VAR模型的實(shí)證研究[J]. 劉金全,付衛(wèi)艷,劉達(dá)禹. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2014(05)
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[J]. 江訓(xùn)艷. 財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究. 2014(S1)
[9]非正態(tài)數(shù)據(jù)下商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)資本度量[J]. 慕文濤,陳典發(fā),陳冀. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2013(06)
[10]金融發(fā)展、金融市場(chǎng)沖擊與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)——基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型的分析[J]. 鄢莉莉,王一鳴. 金融研究. 2012(12)
本文編號(hào):3391349
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