数据普惠金融对股份制银行的不良贷款风险影响探析

文章利用12家股份制银行中的贷款数据,基于数据普惠金融对股份制银行的不良贷款风险影响进行研究。首先利用假设中提出数据普惠金融在不同因素下对股份制银行贷款风险与异质性研究问题;其次建立被解释变量、核心解释变量与控制变量模型,针对研究状况通过Hausman模型效应进行相应的分析,其分析内容为贷款风险的稳定性与异质性;利用Bootstrap与Sobel进行检验不良风险贷款（NLRK）与银行内部特征（ICB）、法规政策（CRP）中介效应之间的关系;进而得出结论即数据普惠金融对股份制银行的不良贷款经营影响显著降低,而不受异质性影响,但受机制的影响;最后,根据数据得出的结论提出相关建议,有利于降低不良贷款的风险,提升金融服务质量。     

商业银行不良贷款率对经济周期的时滞分析

本文对商业银行不良贷款率与经济周期的关系进行了分析,阐明了近年来不良贷款率的下降基于贷款余额的大幅扩张,不良贷款率是滞后于经济周期的变量,并用VAR模型及脉冲响应函数,具体计量不良贷款率滞后经济周期的阶数,提出商业银行应该具备反预期归一化的方针。     

中国建设银行财务风险防范的实践分析

财务风险是威胁银行稳健经营的一个重要风险,因此防范财务风险对于银行来说十分必要和紧迫。要想控制财务风险,就必须加强银行信贷风险管理,严格控制不良贷款比率。从中国建设银行的信贷资产质量状况来看,建行在控制不良贷款余额和降低不良贷款比率方面成效十分显著,本文就这一现象通过贷款违约风险评估模型、贷款五级分类法的具体要求和管理流程、防范财务风险的会计处理方法这三个方面来分析建行是如何进行财务风险防范的,对其他银行具有较强的借鉴意义。     

金融科技助力商业银行防范不良贷款风险研究

金融科技创新发展为金融机构风险管理提供技术支持。本文基于机器学习算法整理的金融科技创新专利数据,从宏观视角采用PVAR模型研究金融科技对我国商业银行不良贷款风险的影响。研究表明：运用金融科技可以有效降低借贷市场的信息不对称程度,从而降低商业银行不良贷款风险,这种影响在我国东部地区要比中西部地区更加显著。基于此,政府相关部门应积极鼓励和引导金融科技相关产业的发展,商业银行则应主动加强金融科技相关技术的应用,以提升自身风险管理与防范能力。     

PREEvision在汽车电子电气架构设计中的应用

本文介绍了基于模型的整车电子电气架构的设计流程。在电子电气架构工具PREEvision里面用导入的方式建模,进行变量管理及应用,评估计算出最优的汽车电子电气架构。     

银行信用风险度量新思路

本文通过对我国银行业信用风险度量的现状分析,提出了应用蒙特卡洛模拟技术进行银行信用风险度量的新思路.笔者在借鉴国外信用风险度量模型建模思想的基础上,采用银行不良贷款率作为反映信用风险的指标,应用时间序列模型,尝试采用蒙特卡洛模拟实现对不良贷款率的信用价值计算.     

林权抵押贷款风险管理研究——基于商业银行信贷风险管理视角

我国集体林权制度改革以来,林权抵押贷款得到广泛应用,但由于风险较大,所以林权抵押贷款受到制约。通过分析商业银行在进行林权抵押贷款中面临的信用风险、操作风险、抵押物价值保全风险、市场风险、流动性风险、政策风险等风险,提出商业银行可以从控制贷款的申请、贷前审查、贷款审批、贷款协议签订、贷后管理等贷款流程来控制风险。同时国家和政府部门也应出台如政策性森林保险等相应的政策以支持商业银行控制风险,使林权抵押贷款更顺利开展。     

商业银行贷款组合的风险控制研究

商业银行经营管理的核心是收益与风险的权衡,对贷款进行组合多样化管理,可以达到分散风险的目的,而单项贷款违约模型的确定是贷款组合多样化的基础。本文基于期权模型讨论了商业银行的贷款组合问题,认为在商业银行贷款管理中引入期权概念,可以定量地利用成熟的期权理论进行分析研究,为多样化分析提供较为准确的量度方法。     

基于多元回归分析的我国某商业银行的不良贷款研究

本文通过构建某商业银行的不良贷款和各项贷款余额、应收贷款、贷款项目数、固定资产投资额之间的模型，找出了不良贷款与其他四项因素之间的关系。实证分析结果表明，商业银行不良贷款与各项贷款余额之间存在显著的线性关系。因此，控制各项贷款余额对于控制不良贷款具有重要意义。     

商铺特征定价模型优化分析

本文结合聚类分析法和He-donic模型,对区别于住宅的商铺特征定价进行研究,通过对商铺各特征的归纳和量化处理,建立了适合于商铺的特征属性.通过对样本数据进行横向聚类分析,将商铺细分为高、中、低档三类;通过纵向聚类分析,将变量进行分类,并筛选典型指标.同时针对每类细分市场构建单独的定价模型,并与未分类前的模型进行比较,可发现优化后的定价模型针对性更强,效率提高,从而使房地产商和投资者能够对定价决策做出快速反应.     

我国商业银行不良贷款率影响因素的实证分析——基于2008—2022年的面板数据

本文选取了2008—2022年13家上市商业银行数据,通过建立面板数据模型,研究分析商业银行不良贷款率的影响因素,并选取了拨备覆盖率、存贷比、资本充足率、最大十家客户贷款占比、净利差5个指标作为反映商业银行经营情况的个性指标,GDP增长率、M2增长率2个指标作为反映宏观经济水平的共性指标。研究结果表明,通过优化宏观经济环境及提升商业银行自身风险防范水平等措施,有利于促进商业银行不良贷款率的降低,对商业银行的可持续发展及防范金融危机均具有重要意义。     

我国城商行贷款效率及其影响因素研究

首先运用DEA方法测算我国城商行的贷款效率,然后构建Tobit模型分析贷款效率的影响因素。实证结果表明:城商行的贷款效率均值总体偏低;大部分城商行处于规模报酬递增阶段;城商行的存贷比、M2增速、GDP增速与贷款效率显著正相关,不良贷款率与贷款效率显著负相关。     

我国住房反向抵押贷款影响因素分析及定价研究

本文以老年人反向抵押贷款定价为对象,综合运用随机波动模型、蒙特卡洛模拟及灰色预测等方法,构建基于房价、利率、寿险三因素的反向抵押贷款定价模型。以北京市为例,分析和探讨基于三因素的定价模型应用问题。研究结果表明,老年人申请反向抵押贷款所获得的金额高于该城镇居民人均可支配收入水平,并且年龄越大者贷款所获得的额度越多。     

逐步判别的企业债务违约损失率模型分析

分析违约损失率的影响因素,建立影响变量,并将贷款的回收情况分为三类,应用逐步判别分析法对企业债务违约损失率进行分类 基于收集的某银行的企业贷款信息,对模型的性能进行研究.该判别模型具有较高的精确性,应用于实际.     

基于宏观压力测试的我国商业银行信用风险的评估

通过构建宏观压力测试模型,研究宏观经济波动对商业银行信用风险的影响.以不良贷款率作为评估商业银行信用风险的指标,根据Logit模型将商业不良贷款率转挟为中介指标,然后将中介指标与各宏观经济变量进行多元回归分析以及对各宏观经济变量进行向量自回归分析.研究结果表明：选定的宏观经济变量对商业银行不良贷款率都有显著性的影响,同时,在设定的情景压力下,商业银行不良贷款率都有不同程度的增加.     

经济转型期不良贷款与政策性贷款研究

我国国有商业银行中不良贷款的巨额积累正日益威胁着我国的银行体系，其中产生于政策性贷款的不良债权具有更多的体制性特征。本文在“经济转型”的框架中对我国当前的不良贷款和政策性贷款进行了深入探讨。文章首先估计了不良贷款的规模。然后分析了政策性贷款的来源和本质，并对其比例进行了估算，借助一个修正模型，文章对银行在经济转型的不同阶段的放贷行为进行了研究，最后是全文结论及政策性建议。     

不良贷款发展趋势及影响研究

2008年金融危机爆发,中国银行业金融机构放出天量贷款。在信贷投放的不审慎行为,地方政府融资平台的急速扩张,贷款挪用及贷款集中等因素影响下,产生不良贷款的风险将会增加,进而会影响银行的赢利性、流动性和偿付能力,甚至影响整个金融系统的安全。所以要从提高商业银行的拨备覆盖率,加快商业银行制度建设,建立明确的权责制,从体制上建立有效的风险防范机制,完善信贷管理机制,有效控制贷款风险,建立健全不良贷款风险转化机制等方面加以防范。     

基于自适应LASSO变量选择的Logistic信用评分模型研究

本文研究将变量的信息价值作为自适应LASSO变量选择中惩罚项的权重,对考虑了供应链融资相关变量的信用评分变量集合进行变量选择,建立logistic信用评分模型。通过ROC曲线和KS值等指标对比逐步回归和LASSO变量选择建立的模型,得到了基于自适应LASSO变量选择的Logistic信用评分模型具有更好的风险区分能力以及预测的准确性的结论。     

我国个人住房抵押贷款利率风险分析

本文基于我国个人住房消费信贷市场发展历程及现状,对个人住房抵押贷款的利率风险进行分析。我国个人住房抵押贷款利率风险主要源于贷款机构集中在商业银行、贷款利率由央行制定、信息不对称程度高和个人住房抵押贷款二级市场极不发达等因素;风险表现在住房贷款利率优惠政策压缩利润空间、基差风险和重定价风险突出等方面。最后,基于以上分析提出了相应的政策建议。     

反向抵押贷款房产养老模式中利率风险研究

国内外已对反向抵押贷款房产养老模式中的相关风险因素进行了定量及定性的风险研究,其中,在对利率风险的研究中,国内虽然已开始对其进行定性的风险研究,但大部分是直接套用国外的理论模型,没有考虑到本国的实际情况。基于这种情况,站在银行的角度,结合我国实际情况,基于威布尔分布的基本危险函数,建立了提前偿付模型对利率风险因素进行了分析。最后,运用实例进行了验证。