農信社信貸風險管理研究
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農信社是農村合作金融體制的重要組成部分,提高農信社貸款安全性和盈利性有利于更好地服務三農。《農信社信貸風險管理研究》回顧了國內外信貸風險管理研究進展,梳理了信貸風險管理的一般流程,提出了信貸風險管理中可使用的各種模式識別模型和方法,具體研究了農信社個人、企業和項目的信貸風險管理特點及其流程、指標和方法,分析了農信社信貸管理信息系統功能組成,設計和開發了用于信用評級和貸款分類的通用信息系統。 《農信社信貸風險管理研究》有利于推動農信社開展信貸風險分類管理,增強農信社風險管理意識和防范金融風險的能力;提出的切合實際的貸款分類方法可以幫助農信社提高貸款的資產管理質量,提高經濟效益;也有利于進一步發展貸款風險分類管理的理論和實踐。
目錄前言第1章 農信社信貸風險管理回顧 11.1 農信社信貸風險管理 11.2 信貸風險管理借鑒 31.2.1 德國銀行 31.2.2 美國銀行 41.2.3 澳大利亞銀行 51.2.4 法國銀行 61.2.5 新加坡銀行 71.2.6 中國農信社 71.3 信貸風險管理內容 91.3.1 信貸風險管理手段 91.3.2 信貸風險管理模式 101.3.3 信貸風險評估模型 121.3.4 信貸風險信息系統 171.4 本書框架 181.5 本章小結 18第2章 農信社信貸風險識別管控 202.1 信用風險識別、量化與信用評級和貸款分類 202.1.1 信用風險管理與信用風險識別 202.1.2 信用風險識別與PD和LGD202.1.3 PD和LGD與信用評級和貸款分類 212.1.4 PD和LGD與信用風險度量 232.2 信貸風險控制與信用評級和貸款分類 262.2.1 信用風險管理與信貸風險控制 262.2.2 信用風險控制與內部信用評級 262.2.3 信用風險控制與貸款分類 272.3 本章小結 29第3章 農信社信貸風險管理流程 303.1 貸款基本流程 303.1.1 制定貸款政策 313.1.2 貸款申請 313.1.3 信用等級評估 313.1.4 貸款調查 313.1.5 貸款評估和審批 323.1.6 簽訂借款合同 323.1.7 貸款發放 323.1.8 貸款分類 323.1.9 貸款歸還 323.1.10 年度綜合評價 323.1.11 關鍵流程分析 333.2 行業分析流程 343.2.1 行業分析要素特征 343.2.2 行業分析指標選擇 353.2.3 行業風險管理策略 363.2.4 行業分析主要流程 373.3 信用評級流程 383.3.1 制定評級政策 383.3.2 選擇指標方法 383.3.3 實施信用評級 383.3.4 結果檢驗修正 383.3.5 業務流程圖示 393.4 信貸評估流程 403.4.1 制定授信政策 403.4.2 信用評級運用 403.4.3 風險評估審核 403.4.4 貸后發放分類 403.4.5 業務流程圖示 403.5 貸款分類流程 413.5.1 制定分類政策 413.5.2 選擇指標方法 413.5.3 實行貸款分類 423.5.4 分類結果修正 423.5.5 貸款執行管理 423.5.6 業務流程圖示 423.6 貸款五級分類 433.6.1 正常貸款 433.6.2 關注貸款 433.6.3 次級貸款 443.6.4 可疑貸款 443.6.5 損失貸款 443.7 流程相互關系 453.8 本章小結 45第4章 信用評級和貸款分類模型 464.1 信用評級概述 464.1.1 信用評級觀點概覽 464.1.2 信用評級的層次性 474.1.3 信用評級方法簡述 484.2 比率綜合評分 484.2.1 評分分析要素 494.2.2 AHP計算權重 494.2.3 熵權法計算權重 534.2.4 模糊綜合評價 564.3 Z 評分與ZETA 評分模型 614.3.1 模型概述 614.3.2 模型分析 634.4 距離判別模型 644.4.1 模型概述 644.4.2 模型算法 644.4.3 流程代碼 644.4.4 應用實例 664.5 Fisher判別模型 684.5.1 模型概述 684.5.2 模型算法 684.5.3 流程代碼 694.5.4 應用實例 714.6 Logistic判別模型 724.6.1 模型概述 724.6.2 模型算法 744.6.3 流程代碼 744.6.4 應用實例 804.7 BP神經網絡模型 804.7.1 模型概述 804.7.2 模型算法 814.7.3 流程代碼 814.7.4 應用實例 864.8 遺傳神經網絡模型 884.8.1 模型概述 884.8.2 模型算法 894.8.3 流程代碼 924.8.4 應用實例 974.9 案例推理方法 1004.9.1 模型概述 1004.9.2 工作流程 1004.9.3 應用實例 1014.10 本章小結 106第5章 農信社個人信貸管理研究 1075.1 農信社個人貸款類別特點 1075.1.1 農信社個人貸款類別 1075.1.2 農信社個人貸款特點 1085.1.3 農信社個人貸款風險 1095.1.4 農信社個人信貸管理流程 1095.2 農信社個人貸款信用評級 1115.2.1 農戶個人信用評級指標 1115.2.2 農戶個人信用評級流程 1205.3 農信社個人貸款風險評估 1225.3.1 農戶貸款評估指標 1225.3.2 農戶貸款風險度模型 1255.3.3 農戶貸款風險綜合評價 1265.3.4 農戶貸款評估等級 1265.3.5 農戶貸款評估流程 1265.4 農信社個人貸款分類 1275.4.1 個人貸款分類指標 1285.4.2 個人貸款分類流程 1295.5 本章小結 130第6章 農戶貸款五級分類模型研究 1316.1 農戶貸款分類指標體系構建 1316.1.1 農戶貸款分類指標選取原則 1316.1.2 農戶貸款分類指標構建 1316.1.3 農戶貸款五級分類設置 1346.2 基于AHP-Fuzzy分類模型 1346.2.1 農戶貸款五級分類標準 1356.2.2 農戶貸款五級分類算例 1366.3 本章小結 137第7章 農信社企業信貸管理研究 1387.1 中小企業信貸風險特點 1387.1.1 中小企業信貸風險概述 1387.1.2 中小企業信貸管理現狀 1397.1.3 中小企業信貸風險因素 1407.2 企業信貸風險管理流程 1417.2.1 制定信貸政策 1417.2.2 選定目標市場 1417.2.3 走訪企業客戶 1417.2.4 企業貸款評估 1417.2.5 企業貸款審批 1437.2.6 企業貸款談判 1437.2.7 簽署貸款文件與撥付貸款 1437.2.8 貸款組合管理 1447.2.9 貸款回收與不良貸款處置 1447.2.10 年度綜合評價 1457.3 信用評估指標選擇 1457.3.1 指標體系設置原則 1457.3.2 指標體系選擇方法 1467.3.3 評估指標體系建立 1477.3.4 評級指標體系確定 1517.4 貸前行業分析 1537.4.1 行業分析的目的 1547.4.2 行業分析的內容 1547.4.3 行業分析的方法 1577.4.4 行業分析的建議 1597.5 貸前信用評估 1617.5.1 財務分析 1617.5.2 現金流量分析 1647.5.3 擔保分析 1667.5.4 非財務分析 1737.5.5 綜合分析 1747.6 貸后風險管理 1757.6.1 貸款分類 1757.6.2 分類跟蹤 1837.6.3 貸款控制 1857.7 本章小結 190第8章 農村企業貸款五級分類模型研究 1918.1 農村企業貸款分類過程 1918.2 農村企業貸款分類關鍵因素 1928.3 農村企業行業風險評價模型 1928.3.1 評價指標體系的建立 1928.3.2 AHP-Fuzzy評價模型 1928.4 農村企業貸款五級分類模型 1968.4.1 農村企業貸款分類指標構建 1968.4.2 農村企業貸款五級分類設置 1978.4.3 基于AHP-Fuzzy的企業貸款分類模型 1988.5 本章小結 202第9章 項目貸款評估研究 2039.1 概述 2039.1.1 評估內容 2039.1.2 關聯分析 2039.2 項目貸款評估分類 2049.2.1 農戶客戶項目貸款風險 2059.2.2 企業客戶項目貸款風險 2059.3 本章小結 211第10章 信貸管理信息系統 21210.1 信貸管理信息系統的目標 21210.1.1 面向客戶服務 21210.1.2 面向流程管理 21210.1.3 面向風險管理 21310.1.4 面向管理決策 21310.2 信貸管理信息系統的組成 21310.2.1 客戶信息管理系統 21410.2.2 信用評級系統 21410.2.3 貸款評估系統 21410.2.4 賬務處理系統 21410.2.5 貸款分類系統 21510.2.6 貸款管理系統 21510.2.7 預警監控系統 21510.3 本章小結 216第11章 農信社貸款五級分類信息系統 21711.1 系統分析 21711.1.1 概述 21711.1.2 系統目標分析 21811.1.3 系統需求分析 21811.2 系統設計 22111.2.1 設計要求原則 22111.2.2 總體結構設計 22211.2.3 應用架構設計 22611.2.4 運行環境設計 22611.2.5 數據庫設計 22611.3 系統實現 23111.3.1 面向對象模型 23111.3.2 對象模型類設計 23211.3.3 類協作設計 24111.3.4 典型功能界面 26411.4 本章小結 266參考文獻 267