L银行对小微企业授信风险管理研究

发布时间：2021-05-10 23:20

　　小微企业发展迅速、潜力大、成长性强,已迅速发展为我国社会经济发展的重要根基与中坚力量,为我国GDP、税收、经济腾飞和城乡发展等都做出了巨大贡献。经济新常态的大背景下,国家不断加大对小微企业政策和资金等多方面的扶持力度,商业银行也紧跟新形势持续增强了对小微企业信贷支持力度。然而,却远远不能满足小微企业数量不断增多、信贷规模不断增加的需求。当前,小微企业从金融机构所获取的资源,远远低于它所创造的社会价值。宏观层面,我国连续出台多项政策和措施助力小微企业健康发展,大力倡导商业银行持续加大对小微企业有针对性的提供多样化、个性化的金融服务。同时,商业银行也着力于小微企业授信风险的管理工作,在为小微企业可持续发展提供资金支持的同时,也把风险保持在可控范围内,既推动和促进国民经济健康发展,又致力于实现银行利益最大化。文章以L银行为例,结合实际分析和探讨了L银行在小微企业授信风险管理中借鉴的科学依据,总结经验,查找存在的问题,提出改进和优化策略。文章首先详细阐述了论文的研究背景、意义和国内外研究现状,并对本文的研究方法、内容和创新之处进行了梳理归纳。其次分析了小微企业的特征和融资特点,商业银行对小微企... 

【文章来源】：河南科技大学河南省

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    第一节 研究背景和意义
        一、研究背景
        二、研究意义
    第二节 国内外研究现状
        一、国外研究现状
        二、国内研究现状
        三、文献述评
    第三节 研究方法和内容
        一、研究方法
        二、研究内容
        三、本文创新之处和预期成果
第二章 小微企业相关概念及授信风险相关理论基础
    第一节 小微企业界定标准和主要特点
        一、小微企业界定
        二、小微企业的主要特征
        三、小微企业融资特点分析
    第二节 我国商业银行对小微企业授信风险管理现状
        一、银行授信风险管理内涵
        二、银行对小微企业授信风险管理现状
    第三节 商业银行授信风险管理相关理论基础
        一、信息不对称理论
        二、信贷配给理论
        三、博弈论
        四、企业生命周期理论
    第四节 小微企业授信业务分类
        一、根据影响银行损益的业务来分类
        二、根据授信业务特有属性来分类
        三、根据授信业务行业特性来分类
第三章 L银行小微企业授信风险管理现状
    第一节 L银行简介
    第二节 L银行小微信贷产品
    第三节 L银行小微企业授信风险管理流程
        一、贷前阶段：情景分析、授信调查
        二、贷中阶段：授信评审、信用评级
        三、贷后阶段：分频管理、预警提示
第四章 L银行授信风险管理中存在的问题及成因
    第一节 L市小微企业及银行授信风险管理现状
    第二节 L银行授信风险管理中存在的问题
        一、评价指标设定不完善,落实不足
        二、客户增长较快,管理力不从心
        三、程序不规范系统管理能力不足
        四、信贷人员专业技能、风险意识不足
    第三节 L银行对小微企业授信风险成因
        一、来自小微企业的风险
        二、来自外部经济环境的风险
        三、来自不完善的企业公共征信体系的风险
        四、来自银行的风险
第五章 L银行小微企业授信风险管理优化和完善措施
    第一节 精准定位、构建科学完善的信用评估体系
        一、构建原则
        二、基本要素
        三、定性定量分析方法
    第二节 优化授信风险管控手段
        一、优化授信行业的授信优先次序
        二、优化授信审批重点指标
        三、优化小微企业授信审批流程
        四、优化授信风险预警机制
    第三节 强化授信额度贷后管理
        一、制定科学的贷后管理准则
        二、制定专项隔期检查制度
        三、制定资金去向监督制度
    第四节 设置业务系统内实时提示预警指标
        一、银行收益预警指标
        二、账户资金监控预警指标
        三、财务状况预警指标
        四、其他预警指标
    第五节 强化多部门合作控制风险
        一、与政府建立小微企业工作信息沟通机制
        二、与同业间建立互助合作机制
        三、强化互联网大数据挖掘应用
第六章 结论与展望
    第一节 结论
    第二节 未来展望
参考文献
致谢



本文编号：3180247