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大数据背景下商业银行信用风险评价体系研究-以中国银行H分行为例_硕士论文

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文本描述
I 摘要 随着我国经济飞速发展,我国金融市场的开放程度也逐渐打开,因风险投资 造成的不良贷款违约率逐年攀升,我国信用风险的管理落后问题日渐凸显。未来 信用风险管理难度仍不可避免地增大,财富管理机构将面临着信用风险方面的重大 挑战,对于商业银行来说,建立科学合理、准确有效的信用风险监测评价体系势 在必行。随着大数据时代的到来,需要不断地引入新工具,客观有效地评价客户 信用,进而达到信用风险防控的目的,对贷款顾客信息更加全面的了解和掌握, 以提升银行对信贷的风险控制,降低银行的不良贷款。本文以中国银行 H 分行为 例,通过对传统信用评价的现状以及存在的问题进行了分析,并提出将传统的信 用风险管理经验与大数据相结合,依托大数据对银行的信贷资产进行风险排查,为 商业银行辨识贷款坏账风险,避免产生坏账损失等,给予信用管理工作一定的科 学依据。 在本论文中,阐述逻辑为“提出问题—分析问题—解决问题”。首先,在绪 论部分简要介绍了论文结构,主要对选题背景、意义、方法与论文结构进行了相 应介绍;其次,对国内外学者关于信贷风险管控,以及相关优化策略进行了详细 阐述,以此为论文的依据;然后,运用了案例分析法、定性分析法、归纳总结法 等研究方法来阐述商业银行基于大数据背景下建立有效的信用风险评价体系,通 过建立信用风险评价模型,利用此模型加强日常业务中风险控制管理,进而为提 升商业银行在大数据时代下的信贷风险防控能力,提出合理化建议,以 XD 有限 公司为例,验证评价体系的准确性和实用性。 关键词:大数据;信用风险;风险评价体系;商业银行;评价指标Abstract II Abstract With the rapid development of China's economy, the degree of openness of China's financial market has been gradually opened. The default rate of non-performing loans caused by venture capital has been rising year by year, and the backward management of China's credit risk has become increasingly prominent. In the future, the difficulty of credit risk management will inevitably increase, and wealth management institutions will face great challenges in credit risk. For commercial Banks, it is imperative to establish a scientific, reasonable, accurate and effective credit risk monitoring and evaluation system. With the advent of the era of big data, commercial Banks should make scientific and reasonable credit evaluation on customers with the help of new tools, so as to effectively prevent credit risks and have a more comprehensive understanding and mastery of loan customers' information, so as to enhance Banks' control of credit risks and reduce Banks' non-performing loans. Based on the bank of China Hong Kong branch as an example, through to the traditional credit evaluation of the status quo and existing problems are analyzed, and puts forward the traditional credit risk management experience combined with big data, based on a large data to screen the risk of bank credit assets, identification of loans of commercial Banks bad debts risks, avoid to produce bad debt losses and other credit management to provide scientific basis. In this paper, the logic of "put forward the problem - analyze the problem - solve the problem" is adopted in the case study. Firstly, the introduction introduces the general situation of this paper, including the background of the topic, the research content, the purpose and significance of the paper, the research ideas, methods and structure of the paper. Secondly, this paper elaborates on credit risk control and relevant optimization strategies of domestic and foreign scholars, and takes this as the basis of this paper. Then, using the method of case analysis, qualitative analysis, sum up the research methods such as commercial Banks based on the background of big data is described in this paper, establish an effective credit risk evaluation system through the establishment of credit risk evaluation model, using this model to strengthen risk control in daily business management, thus to improve the commercial bank credit risk prevention and control ability in the era of big data, and put forward reasonable Suggestions, to XD co., LTD., for example, to verify the accuracy and practicability of the evaluation system. Key words: Big data; Credit risk; Credit risk evaluation system; Commercial Banks; Evaluation indicators目录 III 目 录 摘要I Abstract·II 第 1 章 绪论·1 1.1 选题背景 ·1 1.2 研究内容及目的和意义3 1.2.1 研究主要内容· 3 1.2.2 研究目的4 1.2.3 研究意义·4 1.3 研究思路、方法与论文结构5 1.3.1 研究思路5 1.3.2 研究方法·5 1.3.3 论文结构·6 1.4 研究创新与不足7 1.5 本章小结·7 第 2 章 文献综述及相关概念 8 2.1 文献综述8 2.1.1 国外文献综述·8 2.1.2 国内文献综述· 12 2.2 大数据概述14 2.2.1 大数据概念 14 2.2.2 商业银行大数据的特征和发展·15 2.2.3 大数据与金融创新的结合·16 2.3 信用风险管理概述· 18 2.3.1 信用风险管理的概念·18 2.3.2 信用风险管理的特点18 2.3.3 信息不对称理论·19 2.3.4 信用风险管理的发展趋势·20 2.4 信用风险概述· 22 2.4.1 信用风险的概念·22 2.4.2 信用风险的基本类型·22 2.4.3 信用风险的基本形式·23目录 IV 2.4.4 信用风险的特点·24 2.5 信用评级· 24 2.5.1 信用评级的特点 24 2.5.2 信用评级的作用 25 2.5.3 商业银行客户信用评级·25 2.6 本章小结· 26 第 3 章 我国商业银行客户信用风险现状分析·27 3.1 我国商业银行客户信用风险评价现状分析·27 3.1.1 我国商业银行客户信用风险评价发展现状·27 3.1.2 我国商业银行客户信用风险评价的问题27 3.1.3 我国商业银行客户信用风险评价的问题原因分析 28 3.2 我国商业银行客户信用风险管理现状分析·29 3.2.1 我国商业银行客户信用风险管理的现状·29 3.2.2 我国商业银行客户信用风险管理流程30 3.2.3 我国商业银行客户信用风险管理存在的问题32 3.2.4 我国商业银行客户信用风险管理问题的成因 33 3.3 本章小结· 35 第 4 章 中国银行 H 分行信用风险评价体系现状分析·36 4.1 H 分行简介 36 4.2 H 分行信用评价体系现状分析37 4.3 H 分行现有信用风险评价体系存在的问题·38 4.3.1 信用风险评价体系不健全·39 4.3.2 信用风险评价体系指标选取不合理·39 4.3.3 缺乏对不同行业之间的分析和比较·39 4.3.4 信用风险评价结果的检验和运用不当39 4.4 H 分行现有信用风险评价体系问题原因分析40 4.4.1 信用风险评价工作缺乏专业性·40 4.4.2 评价指标选取不合理·40 4.4.3 评价体系未与信用风险管理直接挂钩·40 4.4.4 信用风险评价团队弱40 4.5 本章小结· 41 第 5 章 中国银行 H 分行信用风险评价体系改进设计方案· 42 5.1 信用风险评价体系的基本原则· 42 5.2 建立信用风险评价体系 44目录 V 5.2.1 基于大数据背景下评价指标的初选·44 5.2.2 评价指标层次筛选模型的建立·46 5.2.3 H 分行信用风险评价方案的确立52 5.3 信用风险评价体系应用研究·53 5.3.1 XD 有限公司简介·53 5.3.2 XD 公司信用风险等级确定·54 5.4 本章小结· 55 第 6 章 结论· 56 6.1 主要研究结论 56 6.2 对其它商业银行的启示 57 6.3 本文研究不足与展望 59