商业银行贷后信用风险识别
| 书 名： |
商业银行贷后信用风险识别 |
| 英 文 名： |
Post-Loan Credit Risk Identifying Model of Cemmercial Bank
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| 作 者： |
蒙肖莲杜宽旗 |
| I S B N： |
978-7-5097-2963-2 |
| 关 键 词： |
商业银行 贷后信用风险 信用风险管理 |
| 出版日期： |
2012-02-01 |
中文摘要
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银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。本书既可以为商业银行信用风险管理实际工作者和理论工作者提供有益的参考，也可以作为高校金融工程和金融学专业硕士研究生的教学参考用书。
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文章列表
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CommonID:DIR_15286826,ID:5286826,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163814,name:第一章 商业银行客户贷后信用风险识别与管理研究概述,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:本章对商业银行客户贷后信用风险识别与管理的主要文献进行系统的总结与评述，确定本书的主要研究内容，给出本书的整体结构。纵观国内外现有的研究文献，本书研究发现，关于商业银行的客户贷后信用风险识别与度量、管理模型的研究，由于信用风险自身存在着信息的不对称、不完备情形，因此理论界对具体的信用风险识别与管理方法还没有达成共识，对信用风险识别与管理模型的研究，到目前为止仍然处于百家争鸣以及进一步的发展之中。鉴于此，本书的研究思路是，以商业银行的企业客户贷后信用风险识别与管理决策为主题，以发现知识、减少商业银行信用风险管理决策的不确定性为着眼点，在深入探讨基于数据库的商业银行客户信用风险识别与管理决策策略及其优化模型的基础上，力求使所获得的研究成果能够具有一定的理论前瞻性，使我们的研究对于商业银行建立客户贷后信用风险预警、反应、防范和化解机制具有较高的学术参考价值，有利于银行在满足企业客户个性化需求的同时优化分配资源，从而对商业银行信用风险管理的现实理论起到具体的指导作用。,AbstractEN:,KeyWords:3638,650640,650642,EKeyWords:38331,650641,650643,SubjectWords:,LiteratureId:5286827,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_001,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:19.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:22,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5286828,DownCount:9,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:商业银行客户贷后信用风险识别与管理研究概述,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:商业银行客户贷后信用风险识别与管理研究概述,_RowNo:3
CommonID:DIR_15286851,ID:5286851,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163815,name:第二章 对客户贷后信用风险识别与管理的理论认识,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:本章针对商业银行贷后信用风险识别模型研究所涉及的基本理论，分别从客户信用风险分析的内容、客户信用风险评估过程、客户信用风险管理的内容等方面，探讨商业银行客户信用风险及其管理的一般理论认识，并分析客户信用风险评估与管理研究的支持技术，说明为什么客户贷后信用风险的识别和管理的研究是商业银行信用风险管理的核心和关键之一，并通过对当前商业银行面临的主要问题的分析。,AbstractEN:,KeyWords:650640,4403,650644,3638,EKeyWords:650641,27362,346420,38331,SubjectWords:,LiteratureId:5286852,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_002,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:19.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:7,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5286853,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:对客户贷后信用风险识别与管理的理论认识,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:对客户贷后信用风险识别与管理的理论认识,_RowNo:4
CommonID:DIR_15286919,ID:5286919,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163816,name:第三章 企业客户财务危机识别模型,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:在商业银行审核过程中最重要的决策就是评估企业客户的持续生存能力。本章首先研究商业银行监控企业客户财务状态的指标体系与方法，分析适用于商业银行的监控企业客户贷后信用风险的方法、定性和定量变量及模型；其次，探讨使用数据挖掘技术建立企业客户财务危机预测模型的可行性，使用贝叶斯网络方法构建企业客户财务危机预测模型，并进行实例研究。,AbstractEN:,KeyWords:650645,600627,650646,EKeyWords:650647,4978,650648,SubjectWords:,LiteratureId:5286920,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_003,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:19.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:13,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5286921,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:企业客户财务危机识别模型,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:企业客户财务危机识别模型,_RowNo:5
CommonID:DIR_15287002,ID:5287002,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163817,name:第四章 基于案例推理的企业客户破产预测模型,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:确定一个合适的案例属性特征权重分配方法是基于案例推理（CBR）模拟中进行有效的案例索引和检索的关键问题。本章提出了一个AHP导出权重的k-NN模型并将它作为基于案例推理的检索算法，使用AHP方法确定案例属性特征权重的相对重要性以快速和准确地进行案例索引和检索。同时，本文将AHP导出权重k-NN模型的性能与纯粹CBR或Logit导出权重CBR模型的性能进行了比较。实证结果表明，由于AHP导出权重k-NN模型同时考虑定性和定量变量权重的抽取和集成，因此显著地改善了破产预测的分类精确性，提高了商业银行企业客户贷后破产风险识别的效率和准确度。这一方法提供了一个在企业客户贷后破产风险识别中利用AHP进行知识引导的案例索引和检索的新框架。,AbstractEN:,KeyWords:650649,650650,650651,EKeyWords:650652,650653,650654,SubjectWords:,LiteratureId:5287003,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_004,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:19.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:9,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5287004,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:基于案例推理的企业客户破产预测模型,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:基于案例推理的企业客户破产预测模型,_RowNo:6
CommonID:DIR_15287069,ID:5287069,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163818,name:第五章 企业集团客户贷后信用风险识别模型,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:本章在分析KMV信用风险模型基本原理的基础上，研究将KMV信用风险模型应用于识别企业集团客户贷后信用风险的可行性，并对模型的重要参数——净资产波动性和预期违约概率进行估计，提出一个新的企业集团违约概率指标以考察企业集团客户的贷后信用风险。通过对企业集团违约指标和母公司的信用价差之间的关系进行考察，对母公司的信用风险与其企业集团的信用风险之间的关系作出进一步的证明。,AbstractEN:,KeyWords:650655,650640,650656,EKeyWords:650657,650641,650658,SubjectWords:,LiteratureId:5287070,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_005,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:19.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:8,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5287071,DownCount:2,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:企业集团客户贷后信用风险识别模型,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:企业集团客户贷后信用风险识别模型,_RowNo:7
CommonID:DIR_15287120,ID:5287120,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163819,name:第六章 基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:本章研究和探索概率神经网络PNNs在构建欺诈性财务报告识别模型方面的有效性，重点探讨PNN模型变量的选择及平滑参数的确定问题，同时将所提出模型的性能和人工神经网络（ANNs）、logit回归模型的性能进行比较，为商业银行审核者提供在检测与识别FFS过程中应该使用的财务比率和有关信息。,AbstractEN:,KeyWords:650659,650660,650645,EKeyWords:650661,650662,650647,SubjectWords:,LiteratureId:5287121,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_006,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:20.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:7,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5287122,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型,_RowNo:8
CommonID:DIR_15287161,ID:5287161,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163820,name:第七章 基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:本章研究商业银行如何利用企业客户数据库获得违约客户行为贝叶斯网络模型BN的方法。目标是使这一模型能够根据违约事件与客户的背景信息（证据）推理违约客户的特征，识别违约动机并帮助缩小可疑违约客户的名单。根据违约客户的BN轮廓模型，商业银行容易确定在所调查的案例中什么是可靠的预测，从而提高预测与决策的准确性。,AbstractEN:,KeyWords:329820,650663,650664,EKeyWords:329822,650665,650666,SubjectWords:,LiteratureId:5287162,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_007,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:20.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:8,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5287163,DownCount:4,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型,_RowNo:9
CommonID:DIR_15287231,ID:5287231,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163821,name:第八章 贷后信用风险识别模型研究总结与展望,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:通过对商业银行企业客户贷后信用风险问题的定量化建模研究与分析，本书深入探讨了信用风险管理的策略制定方法，同时，在研究过程中通过结合对策略制定中的主要问题所进行的分析，利用实例对所建立的贷后信用风险识别模型进行了有效性检验，证明了研究中所建立的贷后信用风险识别模型的可行性，获得了与商业银行现实的管理实践相符合的、相应的企业客户贷后信用风险管理策略。因此，本书在研究中所取得的创新性成果，大致可以体现在如下几个方面的研究成果中。一是建立了商业银行基于贝叶斯分类技术的企业客户财务危机识别模型，二是建立了商业银行基于案例推理的企业客户破产识别模型，三是建立了企业集团客户贷后信用风险识别模型，四是构建了商业银行基于概率神经网络（PNN）的欺诈性财务报告识别模型，五是构建了基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型。,AbstractEN:,KeyWords:3638,650667,650668,EKeyWords:31301,650669,650670,SubjectWords:,LiteratureId:5287232,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_008,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:20.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:19,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5287233,DownCount:6,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:贷后信用风险识别模型研究总结与展望,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:贷后信用风险识别模型研究总结与展望,_RowNo:10
CommonID:DIR_15287248,ID:5287248,SiteID:14,Type:chapter,Code:null,ParentId:0,InnerCode:163822,name:附录,ShortName:,SubName:,EnTitle:,EnShortTitle:,EnSubTitle:,Level:0,BookId:5286818,AbstractCH:本文为商业银行贷后信用风险识别附录，包括：SLC聚类技术的伪代码；贝叶斯网络预测精确度；发生频率的更低的界限（下确界）。,AbstractEN:,KeyWords:650671,650672,329820,650673,EKeyWords:650674,650675,329822,574849,SubjectWords:,LiteratureId:5287249,Fileref:null,OrderFlag:0,IsLeaf:N,PubDate:null,FindDate:null,IssueDate:null,DocType:null,ProductSeries:null,Doi:null,InstanceID:0,MinNodeSearch:Y,XmlID:b1201412010010610_000_009,Prop1:null,Prop2:null,Prop3:null,prop4:null,AddUser:admin,AddTime:2015-06-19 11:24:20.0,ModifyUser:Admin,ModifyTime:2023-07-10 18:26:29.0,HitCount:10,ShowType:putong,LogoID:0,PdfID:5287250,DownCount:3,AuthorInfos:,BookPublishDate:2012-02-01 00:00:00.0,SearchTitle:商业银行贷后信用风险识别附录,ISBN:978-7-5097-2963-2,BookTitle:商业银行贷后信用风险识别,BookStatus:7,AllowDownload:Y,BookVersionNum:,researchorg:,CopyRightDate:null,ExcellentPeriod:,PrizeLevel:,IsExcellence:N,ContentClass:,IsDisabled:N,SearchTitle_2:商业银行贷后信用风险识别附录,_RowNo:11
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