商业银行贷后信用风险识别

出版时间：2012-2  出版社：社会科学文献出版社  作者：蒙肖莲，杜宽旗　著  页数：197  
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内容概要

　　本书针对商业银行风险管理实际需要，结合相关市场、信用与运营风险管理的前沿理论，对企业客户贷后信用风险进行系统解析，并运用数据挖掘等先进的数量工具和技术，系统地探讨了构建商业分行贷后信用风险识别模型的理论与方法，并对研究中所建立的企业客户贷后信用风险识别模型进行了实证检验。

书籍目录

前言
Preface
第一章　商业银行客户贷后信用风险识别与管理研究概述
　第一节　商业银行客户贷后信用风险识别与管理问题的提出
　第二节　国内外相关研究文献回顾
　第三节　商业银行客户贷后信用风险识别研究发展趋势与待解决的问题
　第四节　商业银行客户贷后信用风险识别模型的主要研究目标与思路
第二章　对客户贷后信用风险识别与管理的理论认识
　第一节　金融市场风险体系和商业银行贷后信用风险
　第二节　客户贷后信用风险管理与企业破产识别研究
　第三节　贷后信用风险管理与企业破产识别模型研究
　第四节　商业银行贷后信用风险管理存在的主要问题
第三章　企业客户财务危机识别模型
　第一节　构建企业客户财务危机识别模型的相关思考
　第二节　基于贝叶斯技术的企业客户财务危机识别模型的构建
　第三节　基于贝叶斯技术的企业客户财务危机识别模型实验设计与结果
　第四节　企业客户财务危机识别模型研究的几点结论
第四章　基于案例推理的企业客户破产预测模型
　第一节　客户破产预测与识别问题的提出
　第二节　构建企业客户破产预测模型的案例推理方法
　第三节　企业客户破产预测的混合检索技术
　第四节　基于案例推理的企业客户破产预测的实验
　第五节　基于案例推理的企业客户破产预测的研究结论和评论
第五章　企业集团客户贷后信用风险识别模型
　第一节　构建企业集团客户贷后信用风险识别模型的相关理论
　第二节　客户违约指标和母公司信用价差关系的VAR估计模型
　第三节　企业集团客户贷后信用风险识别模型应用实例
　第四节　企业集团客户贷后信用风险识别模型的研究结论
第六章　基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型
　第一节　对企业客户贷后欺诈性财务报告识别问题的初步认识
　第二节　企业客户欺诈性财务报告识别研究的现状
　第三节　识别企业客户贷后欺诈性财务报告的概率神经网络模型方法
　第四节　企业客户欺诈性财务报告识别的样本和变量与模型开发
　第五节　企业客户贷后欺诈性财务报告识别模型的实验结果分析
　第六节　基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型的研究结论
第七章　基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型
　第一节　违约企业客户轮廓识别研究的一般思路
　第二节　识别违约企业客户轮廓的贝叶斯网络推理方法
　第三节　违约企业客户轮廓识别模型的构建
　第四节　基于贝叶斯网络的企业违约客户轮廓识别模型的研究结论
第八章　贷后信用风险识别模型研究总结与展望
　第一节　商业银行贷后信用风险识别模型的研究总结
　第二节　对未来商业银行贷后信用风险识别模型研究的展望
附录
　附录A　SLC聚类技术的伪代码
　附录B　贝叶斯网络预测精确度
　附录C　发生频率的更低的界限（下确界）
参考文献

章节摘录

　　从广义的概念来看，早期的和近期的有关商业银行信用风险评估的研究，均可以视为风险识别模型研究。　　纵观国内外现有的文献研究成果，经过分析可以发现，关于商业银行贷后信用风险评估模型和管理问题的研究，由于信用风险自身存在着诸如分布不对称以及数据匮乏等理论和实际问题，使得理论界对具体的信用风险度量方法还没有达成共识，对信用风险度量模型的研究，到目前为止，仍然处于百家争鸣以及进一步发展之中。正如Edward等人指出的那样，“现有的信用风险管理方法存在着巨大的缺陷……信用风险本身的特点是一种难以对冲的小概率大影响事件，而关于信用风险的有用信息不能充分地获得，有关信用风险的各方面的严谨的学术研究也才刚刚开始”（Edward，etal，2004）。因此，在国际上，商业银行贷后信用风险管理问题仍然是一个非常新颖的研究领域，并且大部分的研究都还仅仅集中在贷后信用风险的识别和风险规避的模型方法和运用方面。而在国内，就有关商业银行贷后的信用风险管理问题研究的现有成果来看，除了散落在相关研究中的有关传统管理规则的分析以外，贷后信用风险评估和管理的数量模型方法研究方面还几乎是空白。为了进一步明确有关“商业银行客户贷后信用风险识别模型”的研究核心，确定科学的研究思路与技术路线，特别是为了突出研究的创新价值和理论现实意义，我们将对以下问题进行考察，对国内外理论界的现有研究成果进行系统回顾。这些问题分别是：现有研究成果在涉及商业银行贷后信用风险管理问题时，是如何从全面信用风险管理理论上来对之加以突出和强调的，又是如何从全面的信用风险研究中来建立贷后信用风险评估模型和对模型方法技术进行检验的，从而又是如何科学地量化贷后信用风险的识别和构建贷后信用风险防范模型机制的，等等。　　……

用户评论 (总计7条)

•   浅显易懂！受益匪浅！很好的一本书！
•   很好的知识梳理书。必备！
•   了解信贷贷后管理的书，不错
•   因为工作需要购买，暂且看看
•   慢慢在读，在消化，有共鸣。
•   书是论文改编，失落。可能对写论文帮助大点，但对于实际操作，尤其是在中国银行业实务和中小企业而言，相差较远。
•   该书仅介绍了商业银行中关于公司贷款的信用风险识别问题，对于个人贷款的信用风险风险识别没有提及