企业信贷管理信息系统设计

发布时间：2016-08-04 09:49

摘要：随着金融全球化，市场化的强大的推进和金融创新的快速发展，信贷风险管理成为银行越来越需要重视的重要工作。银行信用风险管理信息系统，以决策和信贷管理部门和风险监控为核心，采用了现金的商业智能和数据挖掘技术理论，从市场角度分析了信用风险和流动性风险等几个方面的问题，建立基于.net平台下的信用风险系统架构，并在此基础之上将信用风险模型进行实施，充分结合风险定价和业务的特点，有助于改善银行信贷风险管理。
关键词：企业信贷；数据挖掘；风险管理

1 引言

我国商业银行的坏账在亚洲金融危机后已经成为世界的焦点，如何更好地控制风险已成为当前银行业更侧重于的工作。银行在社会的金融体系中扮演着非常重要的角色，可以说银行是整个国民经济的支柱，任何类型的经济在发展过程中都离不开银行这个实体的支持，宏观经济环境的变化，银行客户诚实的行为，市场指标，如利率和汇率的变化，所有的结果构成了商业银行的风险控制指标。根据借款人、额度、资金、安全、经营环境、业务的连续性个因素，如企业信用水平的评估，并通过专家全面的偿还能力，决定贷款与否的发行。

目前，一些比较流行的现代信用风险计量模型，很多是在摩根大通银行的发展水平的基础上改进的，借贷企业被转让贷款及交易资产估值和风险计算信用Mslcs模型框架，开发者穆迪通过分析的份额价格波动对上市公司预测一个公开上市的公司默认的概率模型KMV，瑞士信贷银行金融产品部的发展模型精算科学原则的基础上股份，并麦肯锡咨询公司发展基于宏观经济变量的影响企业违约概率模型。
信用风险指标包括三个方面，一个是要确保指标的抵押（质押）贷款，第二个是盈利的目标利率，第三是质量指标，包括次级贷款，可疑类贷款和贷款损失。银行是经营风险的地方，银行既需要从贷款中吸取利润，同时也承受了贷款所带来的巨大风险同时也承受了贷款所带来的巨大风险。信用风险管理已经从单一的贷款管理，已经向从全面的风险评估管理过度，需要充分的分析贷款所带来的信用风险，这种风险是从多方面分析的，建立完善的信用风险评估体系是银行风险部门现在面临的首要问题。

2 新企业信贷管理
3 基于Elman神经网络的评估模型建立
4企业信贷管理信息系统的设计与实现

5 结论

本文依靠充分利用企业的基础信息，，结合银行信贷业务，力求构建一种可以测量和预测风险的银行信贷风险管理系统，在深入分析某商业银行信贷项目风险管理的业务特点基础之上，提出了银行信贷风险模型的建立方法，并通过数据进行验证。本文在前进的过程中仍然存在一定的局限性，由于数据量和时间有限，信贷风险模型有待进一步完善。

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本文编号：84448