本文關(guān)鍵詞：泉州銀行中小企業(yè)貸款信用風險評估方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：一個國家不管是發(fā)達還是不發(fā)達,中小企業(yè)都在一個國家的經(jīng)濟發(fā)展中扮演著重要的角色,尤其在吸收人員就業(yè)、穩(wěn)定社會動蕩、帶動地方經(jīng)濟等方面的作用更是顯著。然而,在中小企業(yè)的發(fā)展過程中,經(jīng)常會出現(xiàn)阻礙其發(fā)展的一個重大問題就是資金短缺的問題,中國的中小企業(yè)這種現(xiàn)象更是明顯。國家和政府為了緩解中小企業(yè)資金短缺的問題,不斷地出臺各種政策來號召各大商業(yè)銀行或者其他金融機構(gòu)提供貸款給那些資金短缺的中小企業(yè)。各大商業(yè)銀行為了自身的業(yè)務(wù)逐漸拓展,也為了相應(yīng)國家的種種號召,因此它們在不斷地加大對那些資金短缺的中小企業(yè)貸款投放的力度。雖然那些商業(yè)銀行加大對中小企業(yè)的貸款投放的力度,一定程度上,可以為自身帶來相應(yīng)的利益,但是也要承擔中小企業(yè)違約而帶來的風險。如何對那些有過貸款的中小企業(yè)進行貸款信用風險評估和預(yù)測,是各大商業(yè)銀行所要面臨的一大難題。泉州銀行作為國內(nèi)商業(yè)銀行重要的一員,泉州銀行中小企業(yè)貸款風險的評估或者預(yù)測也是至關(guān)重要。本文首先回顧了貸款信用風險方面的相關(guān)文獻,對中小企業(yè)的內(nèi)涵、基本特征以及作用進行了闡述,對中小企業(yè)融資狀況進行了深入分析,在此基礎(chǔ)上交代了中小企業(yè)信貸風險的來源,然后結(jié)合具體案例分析了泉州銀行中小企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)現(xiàn)狀以及泉州銀行中小企業(yè)貸款信用風險來源的成因,對貸款信用風險評估的方法進行闡述、篩選,最后選擇了因子分析法和二元LOGISTIC回歸模型作為本文的研究方法。本文選取了泉州銀行申請貸款的中小企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)樣本。為了讓模型和現(xiàn)實問題之間的匹配度更高,首先運用因子分析法,對選取的15個指標進行降維,最后提取了5個主因子,即償債能力、盈利能力、發(fā)展能力、運營能力和流動性因子。在此基礎(chǔ)上,本文選擇了Z值作為中小企業(yè)是否違約的標準,Z值大于2.675時,企業(yè)違約概率較��；Z值小于2.675時,企業(yè)違約可能性較大。以二分變量為因變量,以上面所提取的5個主因子為自變量,構(gòu)建中小企業(yè)貸款信用風險評價的二元LOGISTIC預(yù)測模型。預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn),以0.500進行切割,預(yù)測模型對于高違約風險的樣本中小企業(yè)預(yù)測準確率分別達到63.6%,對于低違約風險的樣本預(yù)測準確率為96.8%,總體預(yù)測準確率為85.4%。證明模型對于中小企業(yè)貸款信用風險的預(yù)測比較準確。
【關(guān)鍵詞】：泉州銀行 中小企業(yè) 貸款信用風險 因子分析 二元Logistic回歸
【學位授予單位】：福建農(nóng)林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.4;F276.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-18
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 文獻綜述12-15
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 綜合述評14-15
• 1.3 研究方法15
• 1.3.1 文獻研究法15
• 1.3.2 因子分析法15
• 1.3.3 二元Logistic回歸模型15
• 1.4 研究內(nèi)容15-16
• 1.5 研究思路與技術(shù)路線16-17
• 1.6 創(chuàng)新與不足17-18
• 1.6.1 研究特色與創(chuàng)新17
• 1.6.2 不足之處17-18
• 2 中小企業(yè)貸款信用風險的理論分析18-31
• 2.1 中小企業(yè)的概念及特征18-20
• 2.1.1 中小企業(yè)的概念18
• 2.1.2 中小企業(yè)的基本特征18-20
• 2.2 中小企業(yè)的作用20-22
• 2.3 中小企業(yè)融資現(xiàn)狀22-23
• 2.4 中小企業(yè)貸款信用風險的來源23-26
• 2.5 泉州銀行中小企業(yè)貸款信用風險管理概述26-31
• 2.5.1 泉州銀行簡介26
• 2.5.2 泉州銀行中小企業(yè)信貸業(yè)務(wù)現(xiàn)狀26
• 2.5.3 泉州銀行中小企業(yè)貸款信用風險的成因26-31
• 3 中小企業(yè)貸款信用風險評估方法選擇31-36
• 3.1 主流的信用風險評估方法31-33
• 3.1.1 要素分析法31
• 3.1.2 貸款評級分類法31-32
• 3.1.3 信用轉(zhuǎn)移矩陣法32
• 3.1.4 KMV模型32-33
• 3.1.5 信用風險附加模型33
• 3.2 本文選擇的貸款信用風險評估方法33-36
• 3.2.1 因子分析法33-34
• 3.2.2 二元Logistic回歸模型34-36
• 4 泉州銀行中小企業(yè)貸款信用風險評估的實證分析36-43
• 4.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源36
• 4.2 指標選擇36-37
• 4.3 指標的因子分析37-41
• 4.3.1 可行性分析37-38
• 4.3.2 公共因子的提取及解釋38-40
• 4.3.3 因子得分40-41
• 4.4 基于LOGISTIC回歸的中小企業(yè)貸款信用風險評估分析41-43
• 4.4.1 參數(shù)估計和擬合水平檢驗41-42
• 4.4.2 模型整體評價和預(yù)測能力42-43
• 5 結(jié)論與建議43-45
• 5.1 本文的研究結(jié)論43
• 5.2 貸款信用風險控制的對策建議43-45
• 5.2.1 設(shè)立完善的信用風險評價體系43-44
• 5.2.2 強化貸款之后的信用風險管理44
• 5.2.3 企業(yè)應(yīng)強化自身建設(shè)和信息之間的共享44
• 5.2.4 強化企業(yè)風險意識和建立專業(yè)的信貸隊伍44-45
• 參考文獻45-47
• 致謝47-48
• 附錄：商業(yè)信用風險評估指標的部分數(shù)據(jù)48-49

【相似文獻】

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本文編號：391906