信贷扩张背景下的商业银行信贷集中风险管理研究 ——以农业银行深圳分行为例

论文摘要

美国次贷危机自发生以来,给全球经济带来了巨大影响。我国政府审时度势,及时推出“四万亿”的经济刺激政策,有效地扼制了危机对我国的负面影响。然而,因天量贷款形成信贷扩张的局面后,对我国商业银行信贷资产风险管理带来巨大的挑战,尤其是信贷扩张引发的信贷集中风险。本文从理论和实证两方面对信贷扩张背景下的信贷集中风险进行研究。本文采用博弈论分析信贷扩张中的多方主体博弈,揭示出博弈主体在博弈过程中信念更新的方式,以及信贷扩张引发信贷集中的过程。在此基础之上,针对目前国内信贷集中风险的研究不足,借鉴其他研究领域衡量集中度的方法,构建信贷集中风险度量模型,同时结合深圳农业银行实际数据,进行实证分析,检验模型主要参数。实证研究表明：信贷扩张后的基尼系数高于信贷扩张前的基尼系数,即信贷扩张后的信贷集中风险高于信贷扩张前的信贷集中风险,与本文的理论推断相符。本文基于得出的研究结论,提出降低信贷集中程度的改善措施,以期能有效地降低信贷扩张背景下商业银行信贷资产风险。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 相关研究文献综述
• 1.2.1 国外文献综述
• 1.2.2 国内文献综述
• 1.2.3 简要述评
• 1.3 研究思路、内容和框架
• 1.3.1 研究思路
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 研究框架
• 第二章 相关理论基础
• 2.1 信贷扩张与经济增长
• 2.2 商业银行信贷集中风险管理理论
• 2.3 委托代理与商业银行风险
• 2.3.1 逆向选择
• 2.3.2 道德风险
• 第三章 信贷扩张下我国商业银行信贷集中现状分析
• 3.1 我国银行业信贷扩张的背景
• 3.1.1 信贷扩张的宏观经济背景
• 3.1.2 信贷扩张的现实原因
• 3.1.3 我国商业银行信贷扩张现状
• 3.2 我国商业银行信贷集中风险成因
• 3.2.1 信贷扩张引发信贷集中
• 3.2.2 信贷集中过程的博弈分析
• 3.3 信贷集中的利弊分析
• 3.3.1 信贷集中合理性
• 3.3.2 信贷集中的危害
• 3.4 我国对信贷集中的限制
• 第四章 商业银行信贷集中风险度量模型构建
• 4.1 常见行业集中度量指标
• 4.1.1 贝恩指数
• 4.1.2 洛伦茨曲线
• 4.1.3 赫芬达尔-赫希曼指数
• 4.1.4 其他指标
• 4.2 基于基尼系数的信贷集中风险度量模型
• 4.2.1 几何算法
• 4.2.2 等分法
• 4.2.3 回归曲线法
• 4.2.4 信贷集中风险度量模型
• 4.3 基于基尼系数的信贷集中风险度量模型的优点
• 4.3.1 方法的创新性
• 4.3.2 实证数据可得性
• 4.3.3 基尼系数阀值的可借鉴性
• 第五章 信贷扩张下信贷集中风险实证研究与防范
• 5.1 实证数据的描述性统计
• 5.1.1 农业银行深圳分行概况
• 5.1.2 信贷资产特点
• 5.1.3 信贷扩张前后对比
• 5.2 信贷集中风险度量模型的应用
• 5.2.1 信贷扩张前信贷集中基尼系数的测算
• 5.2.2 信贷扩张后信贷集中基尼系数的衡量
• 5.2.3 基尼系数的比较
• 5.2.4 模型主要参数要求
• 5.3 信贷集中风险防范
• 5.3.1 树立"分散风险"的理念
• 5.3.2 强化对高风险集团客户的甄别
• 5.3.3 改善信息不对称状况
• 第六章 结论与展望
• 6.1 本文主要研究结论
• 6.2 主要创新点
• 6.3 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的论文及学术成果