外文翻譯--基于灰色關(guān)聯(lián)分析商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理-在線瀏覽
2025-02-19 14:29本頁(yè)面
【正文】 國(guó)內(nèi)學(xué)者所做的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。這些模型和方法主要是用來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小 ,然后得出資產(chǎn)組合的形式 ,以避免或減 少信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。方舟子和曾慶紅 (2021)建立了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)函數(shù)使用多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)借款企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù) ,以提高企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的科學(xué)性。空置的基礎(chǔ)上深入研究影響因素 ,本文研究了影響因素的減值貸款分析通過(guò)發(fā)生率不同行業(yè)使用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法識(shí)別方法。根據(jù)實(shí)證分析 結(jié)果 ,分析了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)將從宏觀的角度 ,提供了客觀依據(jù)一些宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的存在。第三部分展示了實(shí)證研究和分析歷史數(shù)據(jù)的交通銀行理論模型 ,認(rèn)為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理建議根據(jù)這項(xiàng)研究的結(jié)果 。蚍晦莞閬虛戚崢烊禽蕾魯潤(rùn)嘮 2 發(fā)生率識(shí)別方法 砝氆襠含安頊觫俟蘼撕拔嵬戤 信用風(fēng)險(xiǎn)是借款人或交易對(duì)手不能履行合同規(guī)定的義務(wù) (如維修 )由于信貸質(zhì)量變化 ,導(dǎo)致銀行損失。減值貸款的銀行包括現(xiàn)有的不良貸款和部分可能是未來(lái)的不良貸款。如果減值貸款比率高 ,商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)大 。 芳怕奔螵憧悔劾肘牖寸匙庠踉 屬性的銀行貸款的行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響 ,本文選擇灰色系統(tǒng)理論的灰色關(guān)聯(lián)分析方法來(lái)研究建立發(fā)生率識(shí)別方法。盡管總是使用回歸分析方法來(lái) 研究解釋變量和變量之間的關(guān)系也廣泛應(yīng)用于復(fù)雜的客觀經(jīng)濟(jì)變革現(xiàn)象 ,適用于灰色關(guān)聯(lián)分析無(wú)論有多少數(shù)量的樣品相比 ,回歸分析和方差分析。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)灰度值的大型商業(yè)銀行的發(fā)展和一些人為的因素 ,這種方法似乎尤其適用。與此同時(shí) ,宏觀經(jīng)濟(jì)因素將虛擬變量來(lái)測(cè)量相對(duì)貸款比率的變化通過(guò)使用絕對(duì)發(fā)生率識(shí)別方法對(duì) 宏觀經(jīng)濟(jì)和減值貸款。 贅閌鵡帷箢晦蔥操寢臃鄢郄褸 定義 7 桃啄槽尜捃鰥登弋皙證國(guó)陳甓 基于上面的發(fā)病率識(shí)別方法 ,我們可以計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)行業(yè)與減值貸款比率因素和宏觀經(jīng)濟(jì)因素。因此 ,我們可以發(fā)現(xiàn)水平 ,宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。 痰苜癬踉夥蔞肆蘢拼醫(yī)紀(jì)氦郴 具體來(lái)說(shuō) ,影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)主要 將通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)之間的貸款規(guī)模和減值貸款比率 ,這樣我們可以提供定量參考商業(yè)銀行信貸。 哀岱茬硇行真螞卑史艋攥鏢縲 風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng) ,從行業(yè)的角度 ,行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素可以根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度確定不同行業(yè)因素和不良資產(chǎn)貸款所示 :方程 14 根據(jù)不同行業(yè)的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素 ,實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)之間的偏差可以設(shè)置為 ： 15 個(gè)方程根據(jù)公式 (10),行業(yè)關(guān)聯(lián)度越大 ,風(fēng)險(xiǎn)越小照棘紋胸臺(tái)聶膽輳圃穌許簾籽 幣滎篤幌痙窒冪腎員賓蚓泐淳跚嬌所焱譽(yù)歧粱宇歿知鵠作鋨 偏差。償還能力是需要特別指出。 莉亞鶘冗詰填潞誠(chéng)禱楝去葭隧 因此 ,根據(jù)判斷行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的角度 ,行業(yè)因素的風(fēng)險(xiǎn)判斷的結(jié)果可以擴(kuò)展到風(fēng)險(xiǎn)控制。 恣斷牾弋綱不蝙態(tài)練告宿暨并 風(fēng)險(xiǎn)控制是風(fēng)險(xiǎn)管理的重要過(guò)程之一 ,所以我們可以控制的風(fēng)險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)因素根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)不同的行業(yè)因素造成的信用風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)控制制度的目的是確保在一定范圍控制風(fēng)險(xiǎn)。 猹憎岫耔袁濕衤比趕恣稼簀尼 2 實(shí)證分析 當(dāng)銖镅答趴畔肖答蚌漾轂材驥 根據(jù)第二部分的結(jié)果 ,我們得出這樣的結(jié)論 :宏觀經(jīng)濟(jì)影響的減值貸款與實(shí)際情況一致。穩(wěn)定的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境 ,如宏觀經(jīng)濟(jì)政策的擴(kuò)張或整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展將促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng) ,提高企業(yè)的管理。關(guān)于上面的五個(gè)行業(yè)因素 ,制造業(yè)的貸款比例 ,權(quán)力、批發(fā)和零售和房地產(chǎn)業(yè)有各種對(duì)減值貸款比率的影響。在田間小路的過(guò)程中 ,違約風(fēng)險(xiǎn)最小而銀行為電力行業(yè)提供貸款。運(yùn)輸以及批發(fā)和零售貿(mào)易屬于高風(fēng)險(xiǎn)信貸行業(yè)。特別是房地產(chǎn)業(yè)的相關(guān)程度最大的五個(gè)行業(yè)和對(duì)不良資產(chǎn)的影響是最大的。土地代理商尋求發(fā)展機(jī)遇無(wú)處不在 ,到處都建了房子。銀行將風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)者。資本流動(dòng)的困難造成的體積小 ,房屋銷售將導(dǎo)致整個(gè)行業(yè)鏈的中斷 ,導(dǎo)致更多的高信用風(fēng)險(xiǎn)的銀行。銀行應(yīng)該確定為各行業(yè)的方向來(lái)分散風(fēng)險(xiǎn)。s financial system, mercial bank39。s credit risk which will strive for favourable reserve ratio for the mercial bank so as to pursue a better development under the condition of different reserve requirements implemented by the Central On the study of credit risk, domestic and foreign scholars mostly focused on the measurement of the credit default risk with default probability, the credit rating and expert judgment. The default probability is the possibility expected that the debtor cannot repay debts (default) on time. Existing individual credit asset default probability models mainly include Merton model (Merton, 1973)。 Logistic model。 CreditRisk + model of Swiss bank。s financial data so as to improve the scientificalness of enterprise39。 the fourth part is the conclusion of 2 The incidence identification method 悶賀罄磐榔梏裸喳使磕姊萋囑 Credit risk is that the borrower or the counterparty is unable to perform a contract with the obligation prescribed (such as servicing) due to credit quality changes and causes a loss to the bank. This paper selects impairment loan ratio referring to the index of credit risk size. The impairment loan of the bank includes the existing nonperforming loans and the portion which is likely to be nonperforming loans in the future. The proportion of the impairment loans influence the bank credit risk directly. If the impairment loan ratio is 照棘紋胸臺(tái)聶膽輳圃穌許簾籽 幣滎篤幌痙窒冪腎員賓蚓泐淳跚嬌所焱譽(yù)歧粱宇歿知鵠作鋨 high, mercial bank credit risk will be relatively big。s credit 椴薩腥鐾罹續(xù)庸詭駭縋鎂鹛柢 According to the results of the method, how the different industry and macroeconomic factors influence the impaired loan ratio can be 恥宀歪假嗾觶計(jì)咧百匯誼妝駔 照棘紋胸臺(tái)聶膽輳圃穌許簾籽 幣滎篤幌痙窒冪腎員賓蚓泐淳跚嬌所焱譽(yù)歧粱宇歿知鵠作鋨 Specifically, the industry affecting mercial bank credit risk largely will be found out throu
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