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我国商业银行信贷风险识别和预警研究

发布时间:2017-04-10 16:15

  本文关键词:我国商业银行信贷风险识别和预警研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:信贷风险长期影响着银行业的生存和社会的稳定,银行在办理贷款、贴现、担保、押汇、信用证等业务时,因受到各种不确定因素影响,可能无法按期收回本息而形成资金损失,这就会形成授信风险,所以信贷风险的管理仍是银行信贷业务活动中最核心内容。目前我国商业银行信贷风险评价多数以经验判断为主,带有很大的不确定性,要准确评价商业银行信贷业务的风险,提出改善风险管理水平的有效方法,必须要针对国有商业银行信贷风险的特点建立一种完善的风险管理系统。本文在借鉴国内外信贷风险预警系统研究成果和经验的基础上,从中国的现状出发,分析我国商业银行信贷风险预警中存在的诸多问题,初步构建商业银行信贷风险预警指标体系,由于指标过多,影响后期预警效果,通过粗集理论对其约简,去掉冗余指标,获得核心指标,而后利用支持向量机建立预警模型,在建模过程中,采用粒子群算法对支持向量机建模过程中的参数如惩罚系数、松弛变量进行寻优,得到最佳优化结果,从而建立粒子群-支持向量机商业银行风险预警模型,并利用此模型对某商业银行进行信贷风险预警,以证明其可行性和适用性。希望能为我国商业银行信贷风险预警指标体系的完善、发展和商业银行信贷风险预警模型研究提供有益的借鉴和参考。
【关键词】:商业银行 信贷风险 预警 粒子群-支持向量机
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F832.4
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 第1章 绪论11-20
  • 1.1 选题背景和意义11-12
  • 1.1.1 选题背景11
  • 1.1.2 研究意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-16
  • 1.2.1 国内外信贷风险管理研究现状12-14
  • 1.2.2 国内外信贷风险预警研究现状14-16
  • 1.3 主要研究内容和研究方法16-18
  • 1.3.1 研究内容16-17
  • 1.3.2 研究方法和技术路线17-18
  • 1.4 本文创新点18-20
  • 第2章 相关理论概述20-38
  • 2.1 商业银行信贷风险定义及分类20-25
  • 2.1.1 风险20
  • 2.1.2 商业银行风险20-21
  • 2.1.3 商业银行信贷风险定义21-22
  • 2.1.4 商业银行信贷风险的分类22-24
  • 2.1.5《巴塞尔协议》关于风险管理的主要内容24-25
  • 2.2 商业银行信贷风险的主要特征25-26
  • 2.2.1 商业银行信贷风险是金融风险中最主要的风险25
  • 2.2.2 商业银行信贷风险具有客观必然性25
  • 2.2.3 商业银行信贷风险具有极强的危害性25-26
  • 2.2.4 信贷风险具有可控性26
  • 2.3 商业银行信贷风险产生的原因26-27
  • 2.3.1 内部原因26-27
  • 2.3.2 外部原因27
  • 2.4 粗集理论27-34
  • 2.4.1 基本概念27-30
  • 2.4.2 决策信息系统及决策表的约简30-33
  • 2.4.3 决策规则约简33-34
  • 2.5 支持向量机算法34-37
  • 2.5.1 基本原理34-36
  • 2.5.2 用于回归估计的支持向量机36
  • 2.5.3 核函数36-37
  • 2.6 本章小结37-38
  • 第3章 商业银行的信贷风险识别38-47
  • 3.1 信贷风险识别38-40
  • 3.1.1 商业银行信贷风险识别内涵38
  • 3.1.2 商业银行信贷风险的成因38-40
  • 3.2 商业银行信贷风险识别原则40-41
  • 3.2.1 全面性原则40
  • 3.2.2 综合性原则40
  • 3.2.3 科学性原则40
  • 3.2.4 系统化原则40-41
  • 3.3 商业银行信贷风险因素分析41-42
  • 3.3.1 国家相关经济政策及行业宏观环境因素分析41
  • 3.3.2 中观市场行为影响因素分析41-42
  • 3.3.3 客户经营状况及财务状况等微观方面影响因素分析42
  • 3.4 商业银行信贷风险识别流程42-44
  • 3.4.1 整体框架43
  • 3.4.2 业务流程43-44
  • 3.5 商业银行信贷风险识别方法44-46
  • 3.5.1 财务指标法44
  • 3.5.2 幕景分析法44
  • 3.5.3 专家意见法44
  • 3.5.4 故障树分析法44-45
  • 3.5.5 BP神经网络信贷风险识别45-46
  • 3.6 本章小结46-47
  • 第4章 商业银行信贷风险预警指标体系建立47-56
  • 4.1 商业银行信贷风险预警指标体系建立原则47-48
  • 4.1.1 系统科学性47
  • 4.1.2 简明合理性47
  • 4.1.3 可操作性47-48
  • 4.1.4 可预测性48
  • 4.2 商业银行信贷风险影响因素分析48-49
  • 4.2.1 商业银行企业履约能力分析48
  • 4.2.2 商业银行企业履约意愿分析48-49
  • 4.2.3 商业银行自身因素分析49
  • 4.3 商业银行信贷风险预警指标体系的建立49-54
  • 4.3.1 偿债能力50
  • 4.3.2 现金流量50-51
  • 4.3.3 盈利能力51-52
  • 4.3.4 营运能力52-53
  • 4.3.5 地区及行业政策53
  • 4.3.6 企业类型53
  • 4.3.7 企业人员素质53-54
  • 4.3.8 企业管理模式54
  • 4.4 本章小结54-56
  • 第5章 基于粗集-粒子群支持向量机商业银行信贷风险预警模型56-61
  • 5.1 商业银行信贷风险预警各分指标体系构建过程56-57
  • 5.1.1 概述56
  • 5.1.2 各分指标综合体系构建56-57
  • 5.2 粗集指标约简57-58
  • 5.3 支持向量机商业银行信贷风险预警模型58
  • 5.4 基于粒子群的支持向量机参数优化58-59
  • 5.5 基于粗集-粒子群支持向量机模型商业银行信贷风险预警过程59-60
  • 5.6 本章小结60-61
  • 第6章 商业银行信贷风险预警模型实证分析61-69
  • 6.1 样本选取61
  • 6.2 数据处理61
  • 6.3 指标约简61-63
  • 6.4 基于支持向量机的商业银行信贷风险预警63-66
  • 6.5 建议与对策66-68
  • 6.5.1 大对高风险企业的信贷管理66
  • 6.5.2 用预警技术事前评估商业银行信贷风险66-67
  • 6.5.3 稳定并培养高素质专业风险预警人才队伍67
  • 6.5.4 其他具体建议67-68
  • 6.6 本章小结68-69
  • 结论与展望69-70
  • 参考文献70-75
  • 附录75-76
  • 致谢76-77
  • 作者简介77
  • 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果77-78

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本文编号:297099

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