【摘要】：近年來,我國銀行業(yè)信貸資產(chǎn)持續(xù)惡化,其中一個重要的原因是擔(dān)保圈風(fēng)險事件的頻繁爆發(fā)。擔(dān)保圈貸款作為商業(yè)銀行擔(dān)保業(yè)務(wù)的創(chuàng)新,曾被譽(yù)為最符合中國國情的貸款模式。在經(jīng)濟(jì)上行期,擔(dān)保圈實現(xiàn)了信用增信,拓寬了企業(yè)融資方式。但在經(jīng)濟(jì)下行期,擔(dān)保圈內(nèi)個別企業(yè)發(fā)生違約,往往會產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng),造成整個擔(dān)保圈內(nèi)的企業(yè)陷入困境。這使得擔(dān)保圈成為商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)的重災(zāi)區(qū),嚴(yán)重影響商業(yè)銀行的發(fā)展以及區(qū)域金融市場的穩(wěn)定和安全。因此,研究如何科學(xué)、有效地識別和防范擔(dān)保圈風(fēng)險迫在眉睫。由于擔(dān)保圈通常涉及企業(yè)較多,擔(dān)保關(guān)系復(fù)雜,傳統(tǒng)的線性模型難以解決復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系問題,本文使用社會網(wǎng)絡(luò)分析理論對復(fù)雜擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模研究。首先,對常見的三種擔(dān)保圈識別方法進(jìn)行比較研究,選取最佳的方法識別擔(dān)保圈。其次,通過分析擔(dān)保圈風(fēng)險水平的影響因素,構(gòu)建了擔(dān)保圈風(fēng)險測度體系,并對擔(dān)保圈風(fēng)險的傳染路徑進(jìn)行可視化研究。然后,使用Z商業(yè)銀行信貸系統(tǒng)中2014-2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了擔(dān)保圈的識別和風(fēng)險定量測算,并選取了兩個典型高風(fēng)險擔(dān)保圈進(jìn)行了風(fēng)險控制實證研究。最后,結(jié)合研究結(jié)論從政府、銀行、客戶企業(yè)三個層面提出了擔(dān)保圈風(fēng)險防范對策。通過研究,本文主要獲得了以下四個結(jié)論:第一,擔(dān)保圈和社會網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域中成分的定義相似,可以通過使用社會網(wǎng)絡(luò)分析成分分析的方法進(jìn)行擔(dān)保圈的識別。第二,基于SNA成分分析方法是常見三種擔(dān)保圈識別方法中最優(yōu)的。第三,擔(dān)保圈風(fēng)險水平主要受到擔(dān)保圈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo),規(guī)模指標(biāo)以及不良貸款和逾期貸款等觸發(fā)指標(biāo)的直接影響。第四,通過稀釋擔(dān)保圈結(jié)構(gòu)密度和降低擔(dān)保圈規(guī)�？梢杂行Ы档蛽�(dān)保圈風(fēng)險水平,達(dá)到防范和控制擔(dān)保圈風(fēng)險的目的。本文的研究有助于商業(yè)銀行科學(xué)、有效地識別擔(dān)保圈,防范和控制擔(dān)保圈風(fēng)險,減少由于擔(dān)保圈出險而形成的不良貸款,維護(hù)金融市場的安全和穩(wěn)定,具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
【圖文】：

圖 1-1 2010 年以來我國商業(yè)銀行不良貸款余額和平均不良貸款率①on-performing loan balance and average non-performing loan ratio of of banks in China since 2010良貸款余額的增量層面來看，季度環(huán)比增量在 2010 年第四季度一直是負(fù)增長，從 2011 年第四季度開始由負(fù)轉(zhuǎn)正，至今一

圖 1-2 2011 年以來我國商業(yè)銀行不良貸款余額增量率②The increase rate of non-performing loan balance of commercial banks in Chin深入分析發(fā)現(xiàn)，，造成我國不良貸款余額持續(xù)增長的原因主要有1）宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩；（2）部分地區(qū)房地產(chǎn)風(fēng)險顯現(xiàn)；（導(dǎo)致部分行業(yè)風(fēng)險暴露；（4）不良貸款處置滯后；（5）商業(yè)
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.4

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本文編號：2611465