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银行不良贷款风险

第一篇：银行不良贷款风险在昨日召开的“中国企业金融创新论坛”上，中国银监会研究局副局长范文仲表示，中国银行业现在面临的一个比较现实的问题就是存量风险比较严重，而且存量风险和增量风险都面临一定的上升趋势。范文仲指出，银行业的信用风险主要表现在不良贷款余额比例与国际水平相比仍处高位，反弹压力比较大，在中国宏观经济这样发展快速的情况下，银行业的信贷风险，不良贷款能不能继续保持双降势头的工作压力还是很大的。而与国际先进标准相比，银行业的风险拨备率还比较低。最近一段时间市场风险随着利率变动，汇率形成机制的改革也将逐步增大。此外，商业银行上市之后成为了一个公众持有股份的公司，一旦出现金融波动，其覆盖面将加大，相应的法律风险和声誉风险也增加，以往这些鲜考虑的风险因素慢慢在增加，可能成为商业银行今后不得不面临的问题。范文仲表示，近年来全球通货膨胀、贸易摩擦、地缘危机以及金融市场的波动，都通过直接和间接的方式影响着国际金融市场，中国银行业海外机构的发展要更好的利用法律和市场的手段，建设好风险识别与防范的体系，有效的规避国际市场上的各种争端和风险。在昨日召开的“中国企业金融创新论坛”上，中国银监会研究局副局长范文仲表示，中国银行业现在面临的一个比较现实的问题就是存量风险比较严重，而且存量风险和增量风险都面临一定的上升趋势。范文仲指出，银行业的信用风险主要表现在不良贷款余额比例与国际水平相比仍处高位，反弹压力比较大，在中国宏观经济这样发展快速的情况下，银行业的信贷风险，不良贷款能不能继续保持双降势头的工作压力还是很大的。而与国际先进标准相比，银行业的风险拨备率还比较低。最近一段时间市场风险随着利率变动，汇率形成机制的改革也将逐步增大。此外，商业银行上市之后成为了一个公众持有股份的公司，一旦出现金融波动，其覆盖面将加大，相应的法律风险和声誉风险也增加，以往这些鲜考虑的风险因素慢慢在增加，可能成为商业银行今后不得不面临的问题。范文仲表示，近年来全球通货膨胀、贸易摩擦、地缘危机以及金融市场的波动，都通过直接和间接的方式影响着国际金融市场，中国银行业海外机构的发展要更好的利用法律和市场的手段，建设好风险识别与防范的体系，有效的规避国际市场上的各种争端和风险。第二篇：银行贷款风险评估（范文）数学建模银行贷款摘要本文针对商业银行在发放贷款的过程中，如何利用一定的判别准则对申请贷款企业信用度进行打分的问题，建立相应的数学模型，给出判别准则。首先，对商业银行现有的600个申请贷款企业背景资料及打分情况的数据进行预处理。巧妙地构建字符型取值数值化公式，合理的将离散型变量（取值均为字符型）取值数值化，以及利用spss软件对15个自变量和1个因变量做相关性分析，筛选出12个属性变量。此外，通过回归分析对数据进行深挖掘，利用MATLAB软件对背景资料数据作时序残差图，考察分析时序残差图发现有64个奇异点，在Logistic回归模型中将对应的64个样本点予以剔除。然后，对预处理所得的背景资料数据，建立Logistic回归模型，利用spss统计软件对模型求解，得到各属性的权重系数。以谋求判别结果与原始结果吻合度最大为原则，给出了判别准则。随后，鉴于背景资料信息不全的情况，本文利用WAA算子的思想，构建“缺省信息均值j”，同时定义相应的“缺省信息运算法则”，对Logistic回归模型进行修正。利用C++软件编程，重新求得修正后的各属性权重系数。本文特从600个申请贷款企业随机抽取75个样本，随机丢失若干属性信息，同样以谋求判别结果与原始结果吻合度最大为原则，给出修正后的判别准则。接下来，通过C++编程，利用给出的判别准则对剔除64个问题样本点后的536个企业重新打分，结果与原始打分相比，吻合度达到98.5%。对被剔除的64个企业单独重新打分，发现与原始结果完全相反，实际是对问题样本点进行了纠正，打分准确度达到100%。同样使用判别准则求得前53个待申请企业打分值。分析修正判别准则对随机抽取75个样本打分结果，发现对不发放贷款的企业的原始打分与重新打分完全相同，实现了风险最小化原则，再使用修正判别准则求得后37个待申请企业打分值。最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析，根据数据分析结果，为银行高层管理者写一份报告，使判别准则得以被采用。中小企授信评审的参考指标主要有以下几个方面：（仅供参考）1、销售收入——主要判断是否符合中小企的标准。一般来说年销售收入1.5亿以下的属于中小企，适用于中小企授信模式，区别于大企业的授信管理，申请授信的流程比较简便。2、信用评级——指的是违约概率。信用评级一般从D至AAA级，等级越高，企业的资质越好。授信条件也比较宽松。每个金融机构都有自己内部的一套评级模型，主要通过众多财务数据指标，依靠数学模型来