公司授信风险管理决策模型的研究

大连理工大学硕士学位论文公司授信风险管理决策模型的研究姓名：王兴旻申请学位级别：硕士专业：企业管理指导教师：迟国泰20050601公司授信风险管理决策模型的研究作者：王兴旻学位授予单位：大连理工大学参考文献(31条)1.参考文献2.RobertCole.LonMishlerConsumerAndBusinessCreditManagement20033.张其仔.尚教蔚企业信用管理20024.孙鸿雁.何枫建立科学的信用管理体制的必要性[期刊论文]-煤矿现代化2004(4)5.李先国.谢新勇中小企业的信用分析与评价[期刊论文]-西安邮电学院学报2004(2)6.谭永智.李淑玲企业信用管理实务20047.EdwardIAltman.AnthonySaundersCreditriskmeasurement:Developmentsoverthelast20years1998(21)8.栾庆伟.迟国泰财务管理19989.LynCThomasAsurveyofcreditandbehaviouralscoring:forecastingfinancialriskoflendingtocustomers2000(16)10.甘永生萨托里斯--希尔信用政策决策模型及其应用1998(06)11.张喜柱.秦学诗试论企业信用决策1994(04)12.CecilJBond,CreditManagementHandbook200313.李敏.张美灵.韩家平企业信用管理200414.刘宏程赊销与风险控制200315.李毅敏.李仲飞商业银行信用风险测量方法的演进及借鉴2002(05)16.FadilMWProblemswithweighted-overogeRiskRatings:aportfoliomanagementview1997(01)17.CaouetteJ.AltmanE.NarayananPManagingcreditrisk:Theironicchallengeinthenextdecade199818.AltmanFI.KishoreV.VarettoFCorporatedistressdiagnosis:comparisonsusinglineardiscreminantanalysisandneuralnetworks(theItalianExperience)199419.CoatsP.FantLRecognizingfinancialdistresspatterns:usinganeuralnetworktool199320.AlmanEIMeasuringcorporatebondmortalityandperformance1989(09)21.ZaikEJ.WalterJGKellingRAROCatbankofAmerica:FromTheorytoPractice199622.JPMorganCreditMetricsTM199723.吴军.张继宝信用风险量化模型比较分析[期刊论文]-国际金融研究2004(8)24.张瀛.王浣尘信用风险管理的发展及主要新方法[期刊论文]-系统工程理论方法应用2004(4)25.冯亮当前实施综合授信工作中需要注意的几个问题1999(12)26.李敬农业银行最高综合授信额度核定模型的认识与思考[期刊论文]-海南金融2003(8)27.黄循武公司信用政策的风险分析[期刊论文]-中国农业银行武汉培训学院学报2002(5)28.粟山.沈荣芳企业信用管理的研究[期刊论文]-同济大学学报(社会科学版)2004(2)29.陈晓红.文亚青企业全面信用管理的背景与体系特征[期刊论文]-求索2004(8)30.石晓军.陈殿左信用治理文化、流程与工具200431.田慧芬.谷训才企业信用政策的制定1998(11)相似文献(5条)1.期刊论文王兴旻公司授信风险管理-现代企业2005,(4)目前,在我国的买方市场形势下,随着竞争的加剧,企业面临的一个重要的挑战就是销售方式的改变,越来越多的客户希望能够以赊购的方式交易,从而获得融资.销售企业则面临两难选择,不提供赊销会削弱竞争能力,提供赊销会面临来自客户的信用风险.许多企业由于不能及时收回货款,造成资金无法有效运转,甚至会面临经营危机,濒临破产倒闭.在我国,很多企业把销售额的增加置于首位,交易中一味重视、迁就客户的需要,不注重信用风险控制.而即使是意识到信用管理重要性的企业,也没有一套行之有效的办法,陷入了不赊销等死,赊销是找死的怪圈.授信风险管理是对公司进行信用风险控制的重要环节,其出发点是防范风险、提高效率、增强竞争能力.企业授信管理制度的完善与否直接影响到企业应收账款工作的好坏.据调查,授信管理较完善的企业其坏账占销售额的比率为3%左右,而授信管理不完善的企业这一比率实际达到8%以上.本文对授信风险管理的原因进行了分析与研究,并提出了规避风险的具体办法,希望对企业具有理论与实践的指导意义.2.期刊论文万坪商些银行防范民营企业集团授信风险分析-西部金融2008,(5)本文以某有限公司授信风险损失的案例,从民营企业经营发展的特点入手,阐述了当前商业银行对民营企业集团授信管理存在的授信调查过程中客户经理能力不足、对公司与担保人的实际关联关系未能发现和授信过度等问题,并分别分析了商业银行对民营企业多头授信和授信过度的主要原因.指出商业银行授信管理的启示:一方面要充分调查民营企业集团的组织架构,另一方面要高度重视经营中者个人素质的考察与评价.3.学位论文方世晗商业银行公司信贷客户选取的财务研究2007授信风险，即银行因借款人或交易对手违约而产生损失的风险，是商业银行经营中面临的一项主要风险。选取到良好的公司信贷客户是商业银行公司授信业务取得成功的根本保证。商业银行对公司信贷客户的选取和公司授信风险管理的实施成效将直接决定商业银行公司授信资产的质素。公司信贷客户的选取标准有很多，从定量的角度看，对客户财务状况的研究是选取其成为商业银行信贷客户的重要途径。研究商业银行公司信贷客户选取财务判别标准的主要目的，是指导和规范商业银行公司授信业务活动，增强管理授信风险的能力，实现对授信风险更全面、有效的监控，将风险限制在商业银行可承受的范围内，最终获取风险调整后的股东回报最大化。由于内部和外部多种因素的共同作用，我国商业银行的信贷管理从一开始就有欠规范，直到今天仍然在组织构架、人员管理等方面存在诸多弊病，形成了巨大的风险。近几年来，随着公司治理的逐步深入和监管要求的提高，我国商业银行已逐步开始围绕客户授信整体风险、信用风险平衡和统一授信管理3大要素开展信贷管理工作，积极寻找防范公司授信风险的对策，并建立了信贷风险预警系统和公司客户信用评级系统。但通过本文对公司客户信用评级系统的考察和对中国科健股份有限公司贷款3亿元的案例分析，反映出现行商业银行信贷风险防范预警系统和公司客户信用评级系统由于种种原因，决定了其固有的局限性和短视性，仍不能有效识别劣质的公司信贷客户，使商业银行在实际经营中仍然遭受了现实的损失。本文认为，通过建立财务危机预警模型和EVA经济增加值模型，并与现有的信贷风险预警系统和公司客户信用评级系统共同构建组成商业银行公司信贷客户选取财务判别体系，是对现有信贷管理系统的重要补充，对加强商业银行的经营管理有着十分重要的现实意义。特别是EVA经济增加值模型，是站在对公司信贷客户管理层绩效考核的角度来考察、判别公司信贷客户的质量，既是一种有效尝试，也是对传统鉴别手段的一种补充，对防范授信风险具有一定的积极意义。当然，由于客观条件的限制和模型本身的局限性，任何一种模型或判别体系都有其适用范围，加之我国近几年来会计准则更新速度又特别快，所以紧密跟踪经济环境、会计环境的变化，随时调整现有公司信贷客户选择的判别标准是非常重要的工作。同时商业银行公司信贷客户选取的财务判别体系不是孤立的参数模型，只有将其嵌入到现有的商业银行信贷管理工作之中，才能使之成为信贷管理的第一道防线，发挥真正的鉴别作用。4.期刊论文刘志强论集团客户授信风险控制-中国城市金融2006,(6)近几年来,我国银行对集团客户授信频繁出现大额不良资产,如对德隆集团、三九集团和四川托普集团的授信等等.对架构简单、主营业务种类不多的集团公司授信的风险控制,除需对集团客户统一核定授信额度以实现总量控制外,大体与单一客户授信的风险控制方法基本相同.故本文主要讨论的,是架构复杂和业务种类较多的集团公司,其授信风险的特点及防范.5.学位论文杨松工程担保授信评判及授信额度模型研究2009中国引入工程担保制度近十余年，作为工程担保的主流模式——美式担保，由专业工程担保公司为担保主体，采用高额有条件担保模式的优点，更为业主和投资者所接受。但在实际工程担保操作实务过程中，由于担保公司授信承保风险控制体系的不完善，导致承发包双方在获取担保时，存在手续复杂、取得费用高等缺点，迫使承发包双方大多采用银行开具的低额保函，困扰着专业工程担保公司承保业务的发展和美式担保模式的推广。本文深入分析和总结国内外工程担保的发展和现况，尝试使用信用经济学、信息经济学、博弈论等理论以及人工神经网络、遗传算法和结构方程等方法，对我国工程担保授信进行研究。本文首先对工程担保的保证方式，工程担保与银行信用证的差异，工程担保授信资格审查内容和授信流程等工程担保内涵进行探讨。在此基础上采用不完全信息动态博弈理论对担保公司给承包商授信前后，担保公司和承包商最有利行为策略和各自的收益进行分析，找出两者之间的均衡。从而发现承包商和担保公司选择各自的最有利策略的原因和效果，为担保公司授信和承包商申请担保提供理论基础。本文通过对国内外工程担保、银行授信和信用评价等方面的文献进行详细的综述，在综合分析美国担保公司授信评判、银行授信评判和中国建筑企业信用及履约能力评判的基础上，设计相关的调查问卷，采用专家调查法和因子分析法筛选出中国工程担保公司授信承保评判的因素，构建相应的指标体系并设定相应的评价标准，以便于量化工程担保公司对承包商的授信评判。在授信评判指标体系的基础上，采用人工神经网络技术构建工程担保公司授信评判模型，并利用遗传算法对模型进行优化。通过采集样本数据训练和检验构建模型的精确度和准确性，从而减少担保公司在承包商授信评判上的工作量，也降低评判结果依赖专业承保人的风险偏好和专业评判经验。在综合银行授信额度和工程担保授信额度影响参数的基础上，利用结构方程选择相关的授信额度影响参数并对现有授信额度测算方法进行检验，进而提出更为合理的非线性回归授信额度测算模型，在保证给予承包商授信额度满足其承揽业务需要的同时，也降低工程担保公司赔付后无法追偿而导致损失的风险。通过采用实际案例数据，对本文构建的担保公司授信评判模型和授信额度测算模型进行了案例分析和实证研究，以检验模型的实用性。为完善担保公司承保模式，本文对担保保费的收取，应对业主索赔的处理方式，赔付后为降低赔付损失而采取的反担保和代为追偿，以及帮助承包商防范违约风险等授信管理的重点内容进行了探讨，并就建筑市场的发展趋势对工程担保业提出的新挑战进行分析，为担保公司规避授信风险提供参考。另外从担保公司授信管理的角度，给出了承包商提高授信应当注意的重点和相关的建议，以帮助承包商合理提高授信。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：bec28fae-262f-473e-8eee-9df900dfefdd下载时间：2010年9月22日