本文關鍵詞：我國商業(yè)銀行貸后風險預警指標體系研究

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【摘要】：由于銀行業(yè)競爭劇烈,我國傳統(tǒng)的商業(yè)銀行客戶貸后信用風險管理模式已經(jīng)落后。與此同時,不斷發(fā)展的統(tǒng)計與信息技術使得商業(yè)銀行能夠迅速有效地收集、處理有關企業(yè)客戶的詳細信息,并構(gòu)建相應的較為完備的現(xiàn)代管理決策數(shù)據(jù)庫。本文作為碩士論文,重點研究和探討了有關商業(yè)銀行的客戶貸后信用風險管理理論和公司類客戶貸后風險識別模型的構(gòu)建與應用問題。這對于深入認識商業(yè)銀行的貸后風險管理的本質(zhì),探索貸后風險預警機制,提高商業(yè)銀行基于貸后風險預測模型后的管理決策能力有重要的意義。本文的核心重點在于商業(yè)銀行的貸后風險的識別和指標預警方面。研究目標是:通過較為深入和細致的研究,為商業(yè)銀行提供較為合理的貸后風險預警指標體系,以有效的提高其貸后風險管理水平;為商業(yè)銀行在其日常的貸后風險管理中制定具有針對性的退出策略和途徑奠定較為科學基礎,以幫助商業(yè)銀行實現(xiàn)有效的防范和化解貸后風險,實現(xiàn)在復雜的風險環(huán)境中及時、有效的管理貸后風險能力的目標。探討并尋找在客戶需求和客戶行為動態(tài)變化環(huán)境下,商業(yè)銀行企業(yè)客戶貸后信用風險的決策方法。我們要對商業(yè)銀行企業(yè)客戶貸后信用風險識別與管理中的主要問題進行分析,將客戶貸后風險的分析與識別,和先進的系統(tǒng)決策理論、數(shù)學建模方法及經(jīng)濟系統(tǒng)分析方法等結(jié)合起來,建立客戶貸后信用風險管理決策與優(yōu)化模型,并提出具體的商業(yè)銀行貸戶貸后風險預警、控制策略。本的貸后風險預警模型是從企業(yè)的財務因素出發(fā),本文基于貸后風險的相關財務指標選取了十三個指標進行分析,這些指標可以從償債能力、營運能力等來提取。首先運用主成分分析法對33家企業(yè)的年度財務報表進行主成分分析,確定出了每個財務指標對貸后風險的影響能力,即每個指標的權(quán)重,再運用功效系數(shù)法,對財務指標進行指數(shù)化,然后對企業(yè)的風險進行量化,最后用ARIMA模型對商業(yè)銀行的貸后風險進行預測,對于企業(yè)的財務狀況出現(xiàn)預警的,建議企業(yè)采取相應的措施避免風險的發(fā)生。
【關鍵詞】：商業(yè)銀行 貸后風險預警 主成分分析法 財務信息
【學位授予單位】：云南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.4
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-16
• 第一節(jié) 研究背景9-10
• 第二節(jié) 選題的意義10-11
• 第三節(jié) 國內(nèi)外研究動態(tài)11-14
• 一、國外相關研究綜述11-12
• 二、國內(nèi)相關研究綜述12-14
• 三、對國內(nèi)外研究動態(tài)的簡單評述14
• 第四節(jié) 主要的研究內(nèi)容和研究方法14-16
• 一、研究內(nèi)容14-15
• 二、研究方法15-16
• 第二章 我國商業(yè)銀行貸后風險預警的基礎理論16-25
• 第一節(jié) 商業(yè)銀行貸后風險的基礎理論16-20
• 一、貸后風險的定義16
• 二、貸后風險的特征16-17
• 三、貸后風險的誘發(fā)因素17-20
• 第二節(jié) 商業(yè)銀行貸后風險預警體系20-25
• 一、貸后風險預警體系的基本功能20-21
• 二、貸后風險預警體系的構(gòu)成21-23
• 三、我國貸后風險預警的現(xiàn)狀及存在的問題23-25
• 第三章 我國商業(yè)銀行貸后風險預警指標體系的構(gòu)建25-41
• 第一節(jié) 貸后風險預警指標的選取25-32
• 一、預警指標選取的原則25-26
• 二、預警指標的篩選與確定26-32
• 第二節(jié) 貸后風險預警指標權(quán)重的確定方法32-35
• 一、定量指標權(quán)重計量方法的選用32-34
• 二、定性指標的說明34-35
• 第三節(jié) 貸后風險預警指標的計量與評價方法35-37
• 一、定量指標風險預警指數(shù)的計量與評價35-36
• 二、貸后風險預警信號系統(tǒng)的確定36-37
• 第四節(jié) ARIMA預警模型的構(gòu)建方法37-41
• 一、ARIMA模型簡介37
• 二、ARIMA模型的建模步驟37-41
• 第四章 商業(yè)銀行貸后風險預警指標的實證研究41-58
• 第一節(jié) 構(gòu)建商業(yè)銀行貸后風險預警的思路41
• 第二節(jié) 樣本的選擇與數(shù)據(jù)搜集41-43
• 一、確定指標權(quán)重的樣本選擇與數(shù)據(jù)收集41-42
• 二、信貸風險評估和預警的樣本選擇和數(shù)據(jù)收集42-43
• 第三節(jié) 商業(yè)銀行信貸風險評估43-52
• 一、確定指標權(quán)重43-47
• 二、貸后風險預警指標指數(shù)化47-49
• 三、貸后風險評估49-51
• 四、信貸風險評估結(jié)果分析51-52
• 第四節(jié) 商業(yè)銀行貸后風險的預警實證分析52-58
• 一、預警模型建立52-55
• 二、實證結(jié)果分析55-58
• 第五章 完善貸后風險預警指標的建議58-60
• 第一節(jié) 預警指標的選取應該具有一定的靈敏性58
• 第二節(jié) 預警指標的選取要有一定的穩(wěn)定性58
• 第三節(jié) 預警指標體系要有前瞻性58-59
• 第四節(jié) 商業(yè)銀行的貸后風險預警指標必須全面59
• 第五節(jié) 預警指標要具有可比性59-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 第一節(jié) 總結(jié)60
• 第二節(jié) 展望60-62
• 參考文獻62-65
• 附錄65-67
• 附錄A 33 家公司2015年財務報表65-66
• 附錄B 大眾交通公司2006年至2015年季度報表66-67
• 致謝67-68
• 在讀期間完成的研究成果68

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：979607