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我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)中信息不對(duì)稱現(xiàn)象及其克服策略研究

發(fā)布時(shí)間:2019-07-29 10:30
【摘要】:金融市場(chǎng)長(zhǎng)期以來均是全球各國(guó)高度關(guān)注的高風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為,由于市場(chǎng)主體在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行當(dāng)中所處地位的差異,導(dǎo)致信息不對(duì)稱現(xiàn)象是必然的,又是無法避免的。作為金融市場(chǎng)主體的銀行現(xiàn)實(shí)存在的金融風(fēng)險(xiǎn)之一便是不良資產(chǎn)的形成。它的形成原因除了國(guó)家體制的因素外,更為深層次的因素在于金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間存在著信息不對(duì)稱現(xiàn)象。文章運(yùn)用了文獻(xiàn)參考法以及案例分析法,分析金融風(fēng)險(xiǎn)中信息不對(duì)稱問題與應(yīng)對(duì)機(jī)制,同時(shí)結(jié)合某銀行作為研究案例,分析其產(chǎn)生的原因,并提出應(yīng)對(duì)策略,以探索在我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)中信息不對(duì)稱現(xiàn)象產(chǎn)生的原因與克服策略以期有效降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。在風(fēng)險(xiǎn)投資當(dāng)中存在著不可避免的信息不對(duì)稱現(xiàn)象,同時(shí)其更會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資效率帶來相當(dāng)重要的影響;因而,怎樣做到有效的避免出現(xiàn)因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱而帶來的投資風(fēng)險(xiǎn),已經(jīng)成為各大風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)在開展風(fēng)險(xiǎn)投資活動(dòng)過程中必須要進(jìn)行重點(diǎn)考慮的因素。
【圖文】:

我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)中信息不對(duì)稱現(xiàn)象及其克服策略研究


圖 2-1 道德風(fēng)險(xiǎn)與銀行最優(yōu)放款利率的確定銀行貸款利潤(rùn)與貸款利率兩者之間并不會(huì)呈現(xiàn)出簡(jiǎn)單的正相關(guān)。所以,會(huì)因?yàn)榈赖嘛L(fēng)險(xiǎn)而出現(xiàn)著信貸配給均衡。2 逆向選擇(1)逆向選擇概述在市場(chǎng)交易過程當(dāng)中,如果其中一方能夠有效運(yùn)用比另一方多出來的信自身能夠得到利益而讓對(duì)方的利益收到損害,那么作為得到信息更少的不愿意輕易地作為買賣的決定,,進(jìn)而讓價(jià)格出現(xiàn)扭曲的局面,另外還喪實(shí)現(xiàn)供求平衡推動(dòng)交易成功的作用,最后致使市場(chǎng)效率的下降。正是由交易雙方存在著信息不對(duì)稱的問題,進(jìn)而導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格不得不降低的現(xiàn)質(zhì)量較差的產(chǎn)品驅(qū)逐優(yōu)質(zhì)質(zhì)品讓整一個(gè)市場(chǎng)的產(chǎn)品的整體品質(zhì)降低,這

我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)中信息不對(duì)稱現(xiàn)象及其克服策略研究


第四章 我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)中信息不對(duì)稱的表現(xiàn)原因及對(duì)策——以某銀行為例表 4-9 借款人負(fù)債能力分析項(xiàng)目 2011 年 2012 年 2013 年資產(chǎn)負(fù)債率 24.24% 20.14% 20.13%流動(dòng)比率 680% 443% 443%速動(dòng)比率 385% 267% 362%2)借款人生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況分析企業(yè)的生產(chǎn)狀況進(jìn)行分析可以知道,該企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況一直表現(xiàn)銀行主要從企業(yè)的電費(fèi)支付情況進(jìn)行分析,詳細(xì)見圖 4-1 所示?梢钥瓷a(chǎn)狀況處于平穩(wěn)狀態(tài)中,沒有出現(xiàn)任何的異常。
【學(xué)位授予單位】:黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:F832.4

【相似文獻(xiàn)】

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10 本報(bào)記者 王瑩;潘向東:遏制金融風(fēng)險(xiǎn)將成全國(guó)“兩會(huì)”熱點(diǎn)[N];中國(guó)企業(yè)報(bào);2013年

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6 童永強(qiáng);基于資產(chǎn)負(fù)債表方法的行業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)研究[D];武漢大學(xué);2010年

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4 劉夢(mèng)溪;中小企業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急管理初探[D];南京大學(xué);2016年

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6 郭秀秀;江蘇省域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2016年

7 肖s

本文編號(hào):2520445


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