本文關(guān)鍵詞：高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款的信用風(fēng)險研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：中國多層次資本市場的建設(shè)隨著“新三板”的日趨完善而獲得了重要進展,與此同時,在新三板掛牌上市的高新技術(shù)企業(yè)也迎來了新的發(fā)展機遇。雖然高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?但是,由于其存在輕資產(chǎn)的問題,缺少抵押物,導(dǎo)致商業(yè)銀行在面對高新技術(shù)企業(yè)的貸款時存在著很大的經(jīng)營風(fēng)險。在銀行面臨的眾多經(jīng)營不確定性因素中,首當(dāng)其沖的是信用風(fēng)險。因此,如何針對有效度量高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款的信用風(fēng)險及建立相關(guān)信用風(fēng)險管理模型有著非常重要的現(xiàn)實意義。本文依據(jù)商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的相關(guān)理論,結(jié)合我國高新技術(shù)企業(yè)具體實際,構(gòu)建度量高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款信用風(fēng)險的指標體系。在選取初始指標的過程中,通過綜合閱讀國內(nèi)外商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量方面的文獻,結(jié)合我國高新技術(shù)企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀,最終選取了17個財務(wù)性指標,并將這17個財務(wù)指標分成四大類。然后選取并收集了94家公司的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,其中樣本包括上市公司及退市公司。盡管17個財務(wù)性指標可以全面反映高新技術(shù)企業(yè)的狀況,但由于它們之間存在顯著的相關(guān)性,直接采用這些指標進行研究會導(dǎo)致分析復(fù)雜化,甚至偏離正確結(jié)論,通過因子分析對17個原始財務(wù)指標降維簡化,最終提取出7個因子。該過程建立了可靠、有效的高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款的信用風(fēng)險指標體系,豐富了理論界及實務(wù)界對信用風(fēng)險度量的研究。然后以提取的7個因子為自變量,以高新技術(shù)企業(yè)未來是否發(fā)生違約為因變量,應(yīng)用SPSS軟件采用向后步進中的條件步進,構(gòu)建Logistic回歸模型,有效的預(yù)測出企業(yè)在2年后發(fā)生違約的概率。隨后抽取21家高新技術(shù)企業(yè)作為檢測樣本驗證所構(gòu)建Logistic模型的有效性。結(jié)果表明Logistic模型具有較好的判別準確率,豐富且發(fā)展了Logistic模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn),收益因子,資產(chǎn)周轉(zhuǎn)因子,償債因子,研發(fā)因子等因子對高新技術(shù)企業(yè)的信用風(fēng)險有較為顯著的影響,需要引起高新技術(shù)企業(yè)及商業(yè)銀行的重視。此外,對文章的研究進行了概括性的總結(jié),并對今后的研究進行了展望。最后,對商業(yè)銀行關(guān)于高新技術(shù)企業(yè)的貸款融資提出了一些建議,例如:如何利用企業(yè)的當(dāng)前的財務(wù)性指標預(yù)測其兩年后的違約概率、學(xué)習(xí)國外先進風(fēng)險度量模型、規(guī)范銀行數(shù)據(jù)庫的建設(shè)、加強對信貸資金的貸后監(jiān)管、加強風(fēng)險責(zé)任考核力度。
【關(guān)鍵詞】：高新技術(shù)企業(yè) 信用風(fēng)險管理 Logistic 回歸模型 違約概率
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F276.44;F832.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 0 緒論10-15
• 0.1 研究問題的背景和意義10-12
• 0.1.1 研究背景10-11
• 0.1.2 研究意義11-12
• 0.2 研究內(nèi)容及框架12-13
• 0.3 本文的創(chuàng)新之處13-15
• 1 理論研究綜述15-24
• 1.1 高新技術(shù)企業(yè)的界定與特征15-18
• 1.1.1 高新技術(shù)企業(yè)的界定15-17
• 1.1.2 高新技術(shù)企業(yè)的特征17-18
• 1.2 信用風(fēng)險概述18-20
• 1.2.1 信用風(fēng)險的含義18-19
• 1.2.2 信用風(fēng)險的特點19-20
• 1.3 相關(guān)理論研究綜述20-24
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀21-22
• 1.3.3 對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的評價22-24
• 2 高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款的信用風(fēng)險指標體系的構(gòu)建24-39
• 2.1 選取初始指標24-27
• 2.2 樣本與數(shù)據(jù)的選取27-30
• 2.2.1 研究樣本的選擇27-29
• 2.2.2 研究樣本的確定29
• 2.2.3 數(shù)據(jù)的選取29-30
• 2.3 因子分析30-39
• 3 高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款的信用風(fēng)險的實證分析39-47
• 3.1 Logistic模型39-40
• 3.1.1 Logistic模型簡介39
• 3.1.2 Logistic模型的實際應(yīng)用39-40
• 3.2 Logistic模型構(gòu)建40-43
• 3.3 模型檢驗43-45
• 3.3.1 擬合優(yōu)度檢驗43-44
• 3.3.2 預(yù)測精度檢驗44-45
• 3.4 模型分析45-47
• 4 研究結(jié)論與政策建議47-52
• 4.1 研究總結(jié)47-48
• 4.2 對未來商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的建議48-50
• 4.2.1 規(guī)范銀行業(yè)監(jiān)管防范信用風(fēng)險48
• 4.2.2 提高商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理水平48-49
• 4.2.3 高新技術(shù)企業(yè)可貸款標準49-50
• 4.3 研究不足及展望50-52
• 4.3.1 研究不足50
• 4.3.2 未來研究展望50-52
• 參考文獻52-56
• 致謝56-57
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文以及參加科研情況57-58

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 李興法;王慶石;;基于CreditMetrics模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險應(yīng)用研究[J];財經(jīng)問題研究;2006年12期

2 ;關(guān)于印發(fā)《國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)外高新技術(shù)企業(yè)認定條件和辦法》的通知[J];中華人民共和國國務(wù)院公報;1996年15期

3 鄭春美;許玲玲;陳志軍;;高新技術(shù)企業(yè)績效評價研究綜述[J];財會通訊;2013年06期

4 徐佳娜,西寶;基于AHP-ANN模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估[J];哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報;2004年03期

5 姚正海;楊壽康;;高技術(shù)企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)業(yè)績評價的差異分析[J];企業(yè)活力;2005年12期

6 龐素琳;;Logistic回歸模型在信用風(fēng)險分析中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認識;2006年09期

7 陳迅;謝明希;;Logistic模型在鋼鐵行業(yè)上市公司信用風(fēng)險識別中的應(yīng)用[J];統(tǒng)計與決策;2009年19期

8 姜秀華,任強,孫錚;上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究[J];預(yù)測;2002年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉彥文;上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究[D];大連理工大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)貸款的信用風(fēng)險研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：379005