隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性變化,金融改革和金融創(chuàng)新不斷推進(jìn),利率市場(chǎng)化進(jìn)程加快,互聯(lián)網(wǎng)金融不斷涌現(xiàn),市場(chǎng)各主體之間的聯(lián)系越來(lái)越緊密,競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈。2008年金融危機(jī)席卷全球,金融市場(chǎng)發(fā)生了劇烈波動(dòng),我國(guó)政府4萬(wàn)億救市,全球金融危機(jī)雖未對(duì)我國(guó)的金融市場(chǎng)造成很?chē)?yán)重的影響,但也使人們深刻的意識(shí)到銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)與金融系統(tǒng)乃至國(guó)家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行之間的相互作用,銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響不容小覷。通常,監(jiān)管單位用不良貸款率來(lái)衡量商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn),但由于商業(yè)銀行公布的不良貸款率是其進(jìn)行處置后的數(shù)值,有很多學(xué)者對(duì)用這一指標(biāo)的真實(shí)性和監(jiān)管的有效性提出過(guò)質(zhì)疑,然而卻鮮少有人提出對(duì)這一信用風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)的方法。因此,對(duì)不良貸款率這一指標(biāo)進(jìn)行改良以?xún)?yōu)化銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文對(duì)前人研究成果進(jìn)行繼承和發(fā)展,結(jié)合中國(guó)特有的貸款遷徙率指標(biāo)構(gòu)建了處置前不良貸款率并計(jì)算其數(shù)值。為了對(duì)處置前不良貸款率這個(gè)指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行探討,本文通過(guò)對(duì)理論進(jìn)行研究得出商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和倒閉風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和銀行效率的關(guān)系后,分別用處置前不良貸款率和處置后不良貸款率作為單個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)與銀行倒閉風(fēng)險(xiǎn)、效率來(lái)進(jìn)行回歸... 

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

5家上市商業(yè)銀行對(duì)各行業(yè)貸款平均占比的堆積

博士學(xué)位論文212.2.2商業(yè)銀行貸款在行業(yè)內(nèi)高度集中本文收集了25家上市商業(yè)銀行近五年發(fā)放貸款的行業(yè)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在制造業(yè)、租賃與商務(wù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)以及房地產(chǎn)行業(yè)這四個(gè)行業(yè)的貸款占到了50%以上，而住宿與餐飲、文化、體育與娛樂(lè)業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)業(yè)等行業(yè)的貸款不足商業(yè)銀行總貸款的1%。圖2.2為25家上市商業(yè)銀行向各行業(yè)放款占比的平均情況。圖2.225家上市商業(yè)銀行對(duì)各行業(yè)貸款平均占比的堆積圖6從圖2.2可以看出，制造業(yè)貸款比重在2013年到2017年都居商業(yè)銀行貸款首位，平均在30%左右，商業(yè)銀行發(fā)放貸款的行業(yè)集中度相當(dāng)高。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，個(gè)別銀行制造業(yè)貸款占其總貸款半數(shù)以上，例如，2017年吳江銀行對(duì)制造業(yè)的貸款就占其總貸款的55%，江陰銀行2015年對(duì)制造業(yè)的貸款占其總貸款的51%。貸款在行業(yè)內(nèi)高度集中，大大增加了銀行發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)的可能性。2.2.3信貸潛在風(fēng)險(xiǎn)不斷加大近年來(lái)，無(wú)論是我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)還是國(guó)家的行業(yè)產(chǎn)業(yè)政策都在不斷的進(jìn)行調(diào)整，很多大企業(yè)客戶(hù)都面臨著經(jīng)營(yíng)下滑、產(chǎn)能過(guò)剩、經(jīng)營(yíng)成本上升的問(wèn)題，而與此同時(shí)大企業(yè)客戶(hù)的內(nèi)部治理問(wèn)題也在逐漸凸顯，這使得很多大企業(yè)客戶(hù)面臨的道德風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)加大。以前銀行的信貸集中投向大客戶(hù)，然而在當(dāng)前形勢(shì)下大客戶(hù)發(fā)生不良貸款的概率上升，在這種情況下，銀行逐漸將信貸競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向了中小企業(yè)。銀行能從中小企業(yè)那里獲得的利潤(rùn)是有限的，受?chē)?guó)家鼓勵(lì)行業(yè)兼并重組以及加快對(duì)落后產(chǎn)能進(jìn)行淘汰的影響，中小企業(yè)也逐漸面臨越來(lái)越大的政策性風(fēng)險(xiǎn)。因此，從銀行信貸客戶(hù)的角度來(lái)看，銀行面臨的潛在信用風(fēng)險(xiǎn)不斷增加。有很多學(xué)者和研究團(tuán)隊(duì)都認(rèn)為我國(guó)潛在信用風(fēng)險(xiǎn)在不斷加大。2013年，全球三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之一標(biāo)準(zhǔn)

處置前與處置后不良貸款率對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]信用風(fēng)險(xiǎn)度量與我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理[J]. 陳欣.  納稅. 2018(16)
[2]不良貸款影響因素及其動(dòng)態(tài)路徑研究[J]. 王震蕾,秦嵩.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2018(02)
[3]商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響研究[J]. 梁秀霞.  環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)瞭望. 2018(03)
[4]互聯(lián)網(wǎng)金融、商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[J]. 喻微鋒,周黛.  云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[5]嚴(yán)監(jiān)管背景下商業(yè)銀行不良貸款的應(yīng)對(duì)策略研究[J]. 馬喜立.  現(xiàn)代管理科學(xué). 2018(01)
[6]中國(guó)銀行業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與貸款質(zhì)量的關(guān)系研究[J]. 徐成江.  武漢金融. 2017(10)
[7]我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究[J]. 李想.  現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2017(15)
[8]信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)商業(yè)銀行凈息差水平的影響分析——基于2011—2015年中國(guó)銀行業(yè)面板數(shù)據(jù)[J]. 管征,趙永清.  金融理論與實(shí)踐. 2017(05)
[9]基于層次分析法的商業(yè)銀行個(gè)人住房貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 焦鵬飛,屈國(guó)強(qiáng).  金融經(jīng)濟(jì). 2016(22)
[10]我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)及其政府監(jiān)管探討[J]. 盧恒.  新經(jīng)濟(jì). 2016(32)

博士論文
[1]中小商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D]. 呂品.大連理工大學(xué) 2014

碩士論文
[1]銀行市場(chǎng)勢(shì)力對(duì)銀行效率的影響[D]. 姚廣朋.山東大學(xué) 2018
[2]Z銀行H分行人才流失現(xiàn)狀與對(duì)策研究[D]. 蔡旸.山東大學(xué) 2017
[3]我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款影響因素的實(shí)證研究[D]. 湯倩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[4]中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率影響因素分析[D]. 李美芳.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
[5]信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率的影響研究[D]. 馬琳潔.湖南大學(xué) 2008
[6]四大商業(yè)銀行核心競(jìng)爭(zhēng)力探析[D]. 雷偉.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2008
[7]基于KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D]. 彭莉.中南大學(xué) 2007
[8]中國(guó)銀行業(yè)人力資源管理研究[D]. 聶香.黑龍江大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3507638