BS銀行小微企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)防控體系研究
發(fā)布時(shí)間:2021-01-13 14:36
近年來,經(jīng)濟(jì)下行導(dǎo)致小微企業(yè)經(jīng)營成本不斷增加,產(chǎn)品價(jià)格降低,企業(yè)利潤被壓縮,使得許多小微企業(yè)陷入經(jīng)營困境,而銀行為了防范風(fēng)險(xiǎn),也收緊了對(duì)小微企業(yè)貸款的投放,所以,小微企業(yè)融資難、融資貴的問題仍然很突出。同時(shí),伴隨著電子商務(wù)的迅速崛起和互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展,以小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)為主的中小型城商行面臨的形勢(shì)也越來越嚴(yán)峻,伴隨的變化貸款余額逐年下降,而不良貸款率卻持續(xù)上升。在這種背景下,銀行一方面應(yīng)創(chuàng)新產(chǎn)品,拓展業(yè)務(wù),積極開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)金融,加大貸款規(guī)模;另一方面,應(yīng)更加重視對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的防控,在定性分析的基礎(chǔ)上引入風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型,優(yōu)化現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)防控體系,把不良貸款率控制在合理范圍內(nèi),提高企業(yè)的盈利能力。本文作者通過閱讀大量文獻(xiàn),對(duì)國內(nèi)城商行小微企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)防控體系現(xiàn)狀和發(fā)展前景做了深入研究,總結(jié)了國內(nèi)外學(xué)者對(duì)小微企業(yè)貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要觀點(diǎn),掌握了小微企業(yè)貸款相關(guān)理論以及風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論。運(yùn)用掌握的數(shù)據(jù)以及結(jié)合筆者在BS銀行工作的經(jīng)驗(yàn),對(duì)BS銀行進(jìn)行了總體介紹,分析了BS銀行小微企業(yè)貸款的現(xiàn)狀以及貸款流程,并從操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)角度對(duì)BS銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控現(xiàn)狀進(jìn)行了闡...
【文章來源】:西安理工大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
018年較年初余額增長情況
.圖 3-4 BS 銀行 2018 年二季度末各產(chǎn)品貸款余額占比表Fig3-4 BS bank loan balance table of each product at the end of the second quarter
19圖 3-5 BS 銀行 2017 年二季度末各產(chǎn)品貸款余額占比表Fig3-5 BS bank loan balance table of each product at the end of the second quarte由圖 3-4 和 3-5 得出,2018 年 6 月小微、專案、農(nóng)貸三項(xiàng)業(yè)務(wù)的貸款總額為 2,2017 同期為 20.18 億元,總體增加了 0.51 億元。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于模糊層次分析法的商貿(mào)企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 侯麗娜. 鐵路采購與物流. 2018(09)
[2]基于POT模型的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 沈克慧,沈世超. 老區(qū)建設(shè). 2018(14)
[3]基于修正KMV模型的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)測度[J]. 王傳鵬,李春蕾. 會(huì)計(jì)之友. 2018(13)
[4]基于修正KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J]. 王佳,黎晗. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2018(13)
[5]商業(yè)銀行流動(dòng)性與違約風(fēng)險(xiǎn)研究——基于PVAR模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 杜金岷,李嘉文,吳非. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2017(11)
[6]基于損失分布法度量商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)——以A銀行為例[J]. 海蘭,張小東. 市場周刊(理論研究). 2017(09)
[7]包商銀行的戰(zhàn)略愿景與內(nèi)審的風(fēng)險(xiǎn)定位[J]. 穆曉堂. 中國內(nèi)部審計(jì). 2017(09)
[8]信息博弈與監(jiān)管:我國資產(chǎn)證券化中的信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 彭思遠(yuǎn),楊梅. 中國社會(huì)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2016(02)
[9]KMV模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的適用性分析及實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 楊秀云,蔣園園,段珍珍. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2016(01)
[10]中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型構(gòu)建研究[J]. 劉暢,王德發(fā),劉文琦. 財(cái)會(huì)通訊. 2016(01)
博士論文
[1]VaR與CVaR的估計(jì)方法以及在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D]. 葉五一.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
碩士論文
[1]AB銀行江蘇省分行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 王玨.廣西師范大學(xué) 2018
[2]基于遺傳算法KMV模型的我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)分析[D]. 劉恩瑞.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[3]BH城市商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D]. 李勇.西安理工大學(xué) 2017
[4]包商銀行基于大數(shù)據(jù)的信息化發(fā)展戰(zhàn)略研究[D]. 愛麗.內(nèi)蒙古大學(xué) 2014
[5]論加快我國商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)發(fā)展的對(duì)策[D]. 杜曉旭.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2014
[6]我國商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 張新楊.蘇州大學(xué) 2004
本文編號(hào):2975037
【文章來源】:西安理工大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
018年較年初余額增長情況
.圖 3-4 BS 銀行 2018 年二季度末各產(chǎn)品貸款余額占比表Fig3-4 BS bank loan balance table of each product at the end of the second quarter
19圖 3-5 BS 銀行 2017 年二季度末各產(chǎn)品貸款余額占比表Fig3-5 BS bank loan balance table of each product at the end of the second quarte由圖 3-4 和 3-5 得出,2018 年 6 月小微、專案、農(nóng)貸三項(xiàng)業(yè)務(wù)的貸款總額為 2,2017 同期為 20.18 億元,總體增加了 0.51 億元。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于模糊層次分析法的商貿(mào)企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 侯麗娜. 鐵路采購與物流. 2018(09)
[2]基于POT模型的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 沈克慧,沈世超. 老區(qū)建設(shè). 2018(14)
[3]基于修正KMV模型的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)測度[J]. 王傳鵬,李春蕾. 會(huì)計(jì)之友. 2018(13)
[4]基于修正KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J]. 王佳,黎晗. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2018(13)
[5]商業(yè)銀行流動(dòng)性與違約風(fēng)險(xiǎn)研究——基于PVAR模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 杜金岷,李嘉文,吳非. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2017(11)
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[9]KMV模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的適用性分析及實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 楊秀云,蔣園園,段珍珍. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2016(01)
[10]中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型構(gòu)建研究[J]. 劉暢,王德發(fā),劉文琦. 財(cái)會(huì)通訊. 2016(01)
博士論文
[1]VaR與CVaR的估計(jì)方法以及在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[D]. 葉五一.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
碩士論文
[1]AB銀行江蘇省分行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 王玨.廣西師范大學(xué) 2018
[2]基于遺傳算法KMV模型的我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)分析[D]. 劉恩瑞.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[3]BH城市商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D]. 李勇.西安理工大學(xué) 2017
[4]包商銀行基于大數(shù)據(jù)的信息化發(fā)展戰(zhàn)略研究[D]. 愛麗.內(nèi)蒙古大學(xué) 2014
[5]論加快我國商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)發(fā)展的對(duì)策[D]. 杜曉旭.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2014
[6]我國商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 張新楊.蘇州大學(xué) 2004
本文編號(hào):2975037
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