商业银行对中小企业实施供应链金融信贷业务风险控制研究

发布时间：2017-08-05 14:41

  本文关键词：商业银行对中小企业实施供应链金融信贷业务风险控制研究

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【摘要】：近两年全球经济发展减速,国际贸易活动萎靡,由于宏观经济环境的不稳定性、国际劳动力及原材料等要素的平均成本持续上涨等多方面因素影响,导致世界几大新型经济体发展出现滞涨,而当前我国中小企业出现大面积倒闭潮,究其本源,多数中小企业、小微企业处于经营难、转型升级难的历史艰难期。在货币政策不显宽松的背景下,融资难及融资贵的问题,将在一定时期内困扰和阻碍中小企业的转型与发展。而大型企业及国有企业一直以来得到各类社会资源的机会本身比中小企业要多,在如今社会资源不够充足的时期,中小企业无论在资金、人才、政策倾斜等方面受到的社会支持明显不足,这些因素更加压缩了中小企业的发展空间和动力。供应链金融作为一种现代新型融资模式,商业银行和中小企业直接受惠的同时,由于资金流动频繁,交易成本降低,也给整个产业链上的其他相关企业带来经济利润；更重要的是,从根本上缓解中小企业融资困难的痛点,将单方面的银企授信合作转变为多方企业与银行合作。供应链金融具有较大的市场潜力,正在成为银行互相竞争的新领域。供应链金融业务基于产业链结构规模化和交易目的明确化,银行借助核心企业信用担保能力,为相关联中小企业提供信贷额度,有效地转移了交易过程的信用风险。随着供应链金融业务的不断增多,市场容量不断壮大,整个供应链金融过程中交易活动的风险控制就变得尤其重要。基于上述研究背景,本文主要对供应链金融两大方面进行重点论述和实证分析。第一、供应链金融在解决中小企业融资困境、商业银行机构授信单一、核心企业现金流不充分等问题时所体现的一种特有的优势。第二、对供应链金融信用风险评估和控制研究。由于在我国发展起步晚,配套制度不健全,对中小企业信贷客户的风险评价方法、体系、标准与与传统授信存在较大差异,所以,开展供应链金融业务过程中所面临的信用风险和风险度量控制方法也有所不同。本文主要分为五个部分。第一部分,结合供应链金融的发展历史,对供应链金融相关定义和构成要素进行介绍。第二部分,从信用风险的定义、特点、形成原因分布进行阐述,然后从传统和现代两方面阐述信用风险度量方法、并进行对比。由于银行、核心企业、中小企业存在信息不对称的问题,第三部分还将从银企博弈的角度,对供应链金融模式下银企双方的行为进行分析,供应链金融是如何可以降低中小企业贷款违约风险,提高银行向中小企业放贷率。第四部分,结合我国具体国情,信息公开制度不健全,上市公司财务资料真实性有待考量,所以本文采取KMV模型评估供应链金融模式中小企业信用风险,这一模型的特点在于：不需要公司样本财务数据,只结合中小企业上市公司股票市场价格波动程度来度量。同时,考虑到我国政策变化,国际环境和形势对我国证券市场的影响较大,也可能会导致样本上市公司企业在一定时期股价异动,从而影响KMV模型的稳定性。根据政策变化前后的KMV模型中设置的参数进行修正,再进行实证分析,结果比对。发现修正后的KMV模型在信用风险度量上的适用性提高。最后,回顾和总结全文重点研究的内容和创新之处,同时,对本研究的不足之处、需要改进的方面以及进一步研究的空间进行陈述和展望。
【关键词】：供应链金融 博弈论 信用风险 KMV模型
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.4;F276.3;F274
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意义11-12
• 1.3 研究内容和框架12-13
• 1.4 研究方法13-15
• 2 相关理论综述及研究现状15-36
• 2.1 商业银行信贷风险管理理论相关研究综述15-20
• 2.1.1 商业银行信贷风险管理相关概念界定15
• 2.1.2 商业银行信贷风险管理研究现状15-18
• 2.1.3 我国商业银行风险管理发展问题18-20
• 2.2 供应链金融信用风险相关理论研究综述20-29
• 2.2.1 供应链金融信用风险相关概念界定20-27
• 2.2.2 供应链金融信用风险研究现状27-29
• 2.3 供应链金融信用风险度量理论相关研究综述29-36
• 2.3.1 传统度量方法29-31
• 2.3.2 现代度量方法31-36
• 3 供应链金融化解中小企业融资问题优势分析36-41
• 3.1 基于供应链金融融资模式特性分析36-37
• 3.1.1 供应链金融的长期稳定性分析36
• 3.1.2 供应链金融的信贷自偿性分析36-37
• 3.1.3 供应链金融的资金闭环性分析37
• 3.2 基于银企信贷动态博弈分析37-41
• 3.2.1 市场有效、完美(信息对称)下银企动态博弈38-39
• 3.2.2 信息不对称条件下的银企动态博弈39-41
• 4 中小企业供应链金融信贷风险度量41-50
• 4.1 中小上市公司选取KMV模型进行信用风险评估41-43
• 4.1.1 KMV模型假设条件41
• 4.1.2 KMV模型的基本思路41
• 4.1.3 KMV模型运用步骤41-43
• 4.2 实证研究43-46
• 4.2.1 样本选取43-44
• 4.2.2 参数设定44
• 4.2.3 实证过程44-46
• 4.3 KMV模型修正46-48
• 4.4 结论与建议48-50
• 5 结论与展望50-52
• 附录52-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士学位期间完成的科研成果58-59
• 致谢59

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本文编号：625439