农村商业银行信贷风险管理现状研究–以常熟农商银行泗洪支行为例开题报告

 2022-08-10 15:06:39

1. 研究目的与意义

目前我国农村金融市场处于发展的初期阶段,金融产品结构、市场规模与监管手段相对滞后。作为农村合作金融机构最主要环节的信贷业务总是风险频发,由于历史包袱较重、法人治理结构完善、整休管理效率低、人员综合素质高等问题造成信贷风险过卨。随着监管不断加强、利率市场化、客户需求多样化、金融脱媒以及缺乏竞争优势等多方面的挑战,急切地要求粗放的管理模式和低效的风险控制于段快速转变,适应经济发展需要。

农村商业银行的主要服务对象为#8220;三农#8221;,由于农业、农村发展受较多的自然、市场机制等因素的限制,因此非常容易造成大量的倍贷资金沉淀。目前农村商业银行佶贷资产的管理形式相对粗放,与目前市场经济体制相适应的贷款决策、约朿机制还没有真正建立起来。随着我国金融领域杠杆化进程的加快,农村商业银行信贷业务的风险管理己成为优化资源配置、促进农村发展的重耍切入点。农村金融作为中部欠发达地区重要支撑性产业之一,对丁加强安徽农村商业银行信贷风险管理研究具有重要的现实意义。

本文以常熟农商银行泗洪支行信贷业务现状为基础,通过分析其信贷风险管理的现状,并借鉴国际和国内商业银行先进管理经验,以农村商业银行信贷业务风险管理的理论为基础,纳和总结出了当前安徽县农村商业银行信贷业务风险管理中存在的不足和缺陷,并提出了相应的改进措施和建议。主要包括:完善信贷法律法规;转变观念,建立信贷管理文化;转变经营管理模式,完善内部控制机制,建立农村商业银行信用体系;加强技术运用和提高客户经理队伍的道德和从业素质教育水平等。

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2. 研究内容和预期目标

(一)研究内容:

(1)本文将从借鉴国外成熟商业银行信贷管理方式入手,结合国内商业银行特点,浅析我国农村商业银行信贷风险现状管理研究。

(2)针对农村商业银行信贷风险管理现状提出一些农村商业银行应对有效策略。

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3. 国内外研究现状

商业银行信贷风险管理存在问题的解决对策: Francois(2013)在研究中找到了一个分配金融资产的预期回报最大化的约束,预期的最大损失应符合风险价值限额,风险资产的投资组合选择模型,用均值方差方法构造一个的性能指标。此外,当预期回报率假设是正态分布表明该模型提供了几乎相同的结果均值一方差方法,并把 Va R 风险管理模型与风险资产组合选择和资本资产定价对两个风险性资产:美国股票和债券进行实证分析,结果显示非正常的预期收益率分布特征和选择投资期限的长度对最优投资组合影响,这与均值一方差模型推导出的结论完全一致。商业银行信贷风险管理现状:Thomas (2000)认为专家系统法作为一种最为传统的银行信用风险衡量方法,这是商业银行在长期的信贷业务活动中所形成的一种非常有效并且实用范围较广的信用风险度量方法,专家主要使用银行的偿付能力(Capacity) 、资本(Capital)、品质(Character)、经济周期(Cycle Condition)、抵押品(Collateral)这5C因素对客户贷款的违约风险进行大致衡量,为商业银行的决策提供重要参考依据。对于商业银行信贷风险管理存在的问题: Clemens(2012)指出信贷风险和操作风险是商业银行最重要的风险管理,信贷风险和操作风险管理有很多的理论和实践研究已经比较成熟了,例如条件风险值 CVa R 模型是基于峰值法用极值理论来衡量信贷风险和操作风险用于商业银行的亏损数据进行 CVa R 模型的实证分析和计算。

国内研究现状

关于商业银行信贷风险管理现: 余敏(2013)基于界定商业银行贷款损失的类型对我国商业银行的资产组合信贷损失的相关测算,同时给出了企业资产收益率替代法的具体方法流程。刘龙(2013)根据我国消费信贷风险的暴露识别具有时滞性从而导致某一时点的消费信贷不良贷款率并不能反映这一时点的真实违约水平问题,构建起一个消费信贷偿还能力模型来分析消费信贷预期违约率与消费者负债率之间的定量关系,同时分析了实际违约率的收益与风险损失的定量关系。关于商业银行信贷风险管理存在的问题。

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4. 计划与进度安排

先根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究。再通过对所收集的文献资料以及自己的观点进行归纳总结,提出提升泗洪农村商业银行信贷风险管理的对策建议。

研究计划

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5. 参考文献

[1] J. Francois.Life Insurance Markets in Developing Countries. Journal of Risk and Insurance . 2013:33-40

[2] Thomas.Jordan.Life Contingencies'. Society Of Actuaries . 2011:32-44

[3] Clemens.Forecasting economic time series. . 2012:44-51

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