银行与其消费金融子公司的关联风险传染研究 ——以北银“骗贷”事件为例
发布时间:2021-11-15 09:07
消费金融市场拥有空前的增长空间,越来越多的商业银行借助组建消费金融子公司的途径实现差异化经营、开拓新领域市场以及提供消费金融产品的目标。然而截止到2019年,总数只有24家的消费金融公司,在发展仅4年左右的时间里,已经超过8家公司因为信用风控问题遭到了处罚近10余次,处罚的最高金额达到了900万。根据处罚现状显示:由于母公司尚未形成完善的内控体系有效的治理结构,子公司的风险进一步形成传导和蔓延的传染源,通过复杂的关联交易等传播回母商业银行,形成关联交易传染风险。本文基于这样的事实下,以行业内处罚中典型的北银“骗贷事件”为主要的分析案例,首先将“关联交易传染机理”中关联交易的传染源、传染渠道、载体等作为理论分析框架,以金融学货币需求理论指导风险传导路径,揭示风险是如何传染到母商业银行的;其次通过“灰色关联综合分析模型”测算出能衡量商业银行与其消费金融子公司关联关系的关联度,作为关键指标带入“分数布朗运动违约模型”中验证:关联关系越紧密,越容易发生传染风险。从理论和量化的两个方面给出本文重要的结论:消费金融子公司通过关联交易等将风险传染到母公司。这为商业银行的潜在风险提供了防范和改进的方向...
【文章来源】:上海师范大学上海市
【文章页数】:75 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
中国消费信贷市场规模(亿元)
上海师范大学硕士学位论文第1章绪论3图1.2商业银行和消费金融公司不良贷款率趋势(数据来源:银监会)图1.3不良贷款率(%)(数据来源:银监会)银行旗下的消费金融公司监管体系仍存在很多漏洞,这不仅对公司自身造成风控问题,对于组建子公司的商业银行更是隐藏的危机。在金融体系之中,由于商业银行扮演着的关键角色,银行本应该是接受着最严厉监管的金融机构。而银行组建消费金融公司发展消费金融业务的行为,一方面使银行逃避了严苛的监管,却因为缺乏有效的母子公司风险管理体系掩藏了更巨大的风险;另一方面,消费
不良贷款率(%)
【参考文献】:
期刊论文
[1]互联网消费金融对中国上市商业银行风险承担的影响研究[J]. 赵保国,薛骊阳. 中央财经大学学报. 2019(04)
[2]商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证[J]. 戴昕琦. 软科学. 2018(05)
[3]最优策略下的商业银行信用风险的小样本评级模型[J]. 李战江. 系统工程. 2017(09)
[4]基于商业银行绩效视角的流动性风险信息披露研究[J]. 史燕丽,刘玉廷,孙园园. 管理评论. 2017(05)
[5]基于Logistic模型的我国商业银行房地产信贷风险研究[J]. 王俊籽,刘澜涛. 经济与管理评论. 2017(02)
[6]商业银行资产负债结构变化的风险收益分析——基于50家城商行动态面板数据GMM方法[J]. 陈一洪. 北京社会科学. 2017(01)
[7]中国上市商业银行信用风险分析及比较——基于KMV模型及面板数据[J]. 李晟,张宇航. 中央财经大学学报. 2016(10)
[8]我国消费信贷安全的实证研究[J]. 罗娟,刘子兰. 消费经济. 2015(01)
[9]互联网金融的潜在风险研究[J]. 许荣,刘洋,文武健,徐昭. 金融监管研究. 2014(03)
[10]我国商业银行流动性风险因素分析[J]. 张文娟. 山西财经大学学报. 2013(S2)
博士论文
[1]上市集团与子公司间信用风险的传染机理研究[D]. 乔印久.华南理工大学 2018
[2]基于灰色综合关联分析的企业集团信用风险研究[D]. 余步雷.电子科技大学 2015
[3]我国商业银行消费信贷违约概率模型研究[D]. 季峰.中国科学技术大学 2009
[4]数学金融的分数次Black-Scholes模型及应用[D]. 刘韶跃.湖南师范大学 2004
硕士论文
[1]基于系统重要性视角的商业银行风险传染效应研究[D]. 周忆斐.东华大学 2014
[2]基于灰色系统理论的创业板上市公司信用风险评价研究[D]. 刘秀英.中国科学技术大学 2010
本文编号:3496471
【文章来源】:上海师范大学上海市
【文章页数】:75 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
中国消费信贷市场规模(亿元)
上海师范大学硕士学位论文第1章绪论3图1.2商业银行和消费金融公司不良贷款率趋势(数据来源:银监会)图1.3不良贷款率(%)(数据来源:银监会)银行旗下的消费金融公司监管体系仍存在很多漏洞,这不仅对公司自身造成风控问题,对于组建子公司的商业银行更是隐藏的危机。在金融体系之中,由于商业银行扮演着的关键角色,银行本应该是接受着最严厉监管的金融机构。而银行组建消费金融公司发展消费金融业务的行为,一方面使银行逃避了严苛的监管,却因为缺乏有效的母子公司风险管理体系掩藏了更巨大的风险;另一方面,消费
不良贷款率(%)
【参考文献】:
期刊论文
[1]互联网消费金融对中国上市商业银行风险承担的影响研究[J]. 赵保国,薛骊阳. 中央财经大学学报. 2019(04)
[2]商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证[J]. 戴昕琦. 软科学. 2018(05)
[3]最优策略下的商业银行信用风险的小样本评级模型[J]. 李战江. 系统工程. 2017(09)
[4]基于商业银行绩效视角的流动性风险信息披露研究[J]. 史燕丽,刘玉廷,孙园园. 管理评论. 2017(05)
[5]基于Logistic模型的我国商业银行房地产信贷风险研究[J]. 王俊籽,刘澜涛. 经济与管理评论. 2017(02)
[6]商业银行资产负债结构变化的风险收益分析——基于50家城商行动态面板数据GMM方法[J]. 陈一洪. 北京社会科学. 2017(01)
[7]中国上市商业银行信用风险分析及比较——基于KMV模型及面板数据[J]. 李晟,张宇航. 中央财经大学学报. 2016(10)
[8]我国消费信贷安全的实证研究[J]. 罗娟,刘子兰. 消费经济. 2015(01)
[9]互联网金融的潜在风险研究[J]. 许荣,刘洋,文武健,徐昭. 金融监管研究. 2014(03)
[10]我国商业银行流动性风险因素分析[J]. 张文娟. 山西财经大学学报. 2013(S2)
博士论文
[1]上市集团与子公司间信用风险的传染机理研究[D]. 乔印久.华南理工大学 2018
[2]基于灰色综合关联分析的企业集团信用风险研究[D]. 余步雷.电子科技大学 2015
[3]我国商业银行消费信贷违约概率模型研究[D]. 季峰.中国科学技术大学 2009
[4]数学金融的分数次Black-Scholes模型及应用[D]. 刘韶跃.湖南师范大学 2004
硕士论文
[1]基于系统重要性视角的商业银行风险传染效应研究[D]. 周忆斐.东华大学 2014
[2]基于灰色系统理论的创业板上市公司信用风险评价研究[D]. 刘秀英.中国科学技术大学 2010
本文编号:3496471
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