书籍详情
农信社信贷风险管理研究
作者：王娓娓,曹国,王健
出版社：科学出版社
出版时间：2021-12-01
ISBN：9787030557063
定价：¥139.00
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内容简介
农信社是农村合作金融体制的重要组成部分，提高农信社贷款安全性和盈利性有利于更好地服务“三农”。《农信社信贷风险管理研究》回顾了国内外信贷风险管理研究进展，梳理了信贷风险管理的一般流程，提出了信贷风险管理中可使用的各种模式识别模型和方法，具体研究了农信社个人、企业和项目的信贷风险管理特点及其流程、指标和方法，分析了农信社信贷管理信息系统功能组成，设计和开发了用于信用评级和贷款分类的通用信息系统。《农信社信贷风险管理研究》有利于推动农信社开展信贷风险分类管理，增强农信社风险管理意识和防范金融风险的能力；提出的切合实际的贷款分类方法可以帮助农信社提高贷款的资产管理质量，提高经济效益；也有利于进一步发展贷款风险分类管理的理论和实践。
作者简介
暂缺《农信社信贷风险管理研究》作者简介
目录
目录
前言
第1章 农信社信贷风险管理回顾 1
1.1 农信社信贷风险管理 1
1.2 信贷风险管理借鉴 3
1.2.1 德国银行 3
1.2.2 美国银行 4
1.2.3 澳大利亚银行 5
1.2.4 法国银行 6
1.2.5 新加坡银行 7
1.2.6 中国农信社 7
1.3 信贷风险管理内容 9
1.3.1 信贷风险管理手段 9
1.3.2 信贷风险管理模式 10
1.3.3 信贷风险评估模型 12
1.3.4 信贷风险信息系统 17
1.4 本书框架 18
1.5 本章小结 18
第2章 农信社信贷风险识别管控 20
2.1 信用风险识别、量化与信用评级和贷款分类 20
2.1.1 信用风险管理与信用风险识别 20
2.1.2 信用风险识别与PD和LGD20
2.1.3 PD和LGD与信用评级和贷款分类 21
2.1.4 PD和LGD与信用风险度量 23
2.2 信贷风险控制与信用评级和贷款分类 26
2.2.1 信用风险管理与信贷风险控制 26
2.2.2 信用风险控制与内部信用评级 26
2.2.3 信用风险控制与贷款分类 27
2.3 本章小结 29
第3章 农信社信贷风险管理流程 30
3.1 贷款基本流程 30
3.1.1 制定贷款政策 31
3.1.2 贷款申请 31
3.1.3 信用等级评估 31
3.1.4 贷款调查 31
3.1.5 贷款评估和审批 32
3.1.6 签订借款合同 32
3.1.7 贷款发放 32
3.1.8 贷款分类 32
3.1.9 贷款归还 32
3.1.10 年度综合评价 32
3.1.11 关键流程分析 33
3.2 行业分析流程 34
3.2.1 行业分析要素特征 34
3.2.2 行业分析指标选择 35
3.2.3 行业风险管理策略 36
3.2.4 行业分析主要流程 37
3.3 信用评级流程 38
3.3.1 制定评级政策 38
3.3.2 选择指标方法 38
3.3.3 实施信用评级 38
3.3.4 结果检验修正 38
3.3.5 业务流程图示 39
3.4 信贷评估流程 40
3.4.1 制定授信政策 40
3.4.2 信用评级运用 40
3.4.3 风险评估审核 40
3.4.4 贷后发放分类 40
3.4.5 业务流程图示 40
3.5 贷款分类流程 41
3.5.1 制定分类政策 41
3.5.2 选择指标方法 41
3.5.3 实行贷款分类 42
3.5.4 分类结果修正 42
3.5.5 贷款执行管理 42
3.5.6 业务流程图示 42
3.6 贷款五级分类 43
3.6.1 正常贷款 43
3.6.2 关注贷款 43
3.6.3 次级贷款 44
3.6.4 可疑贷款 44
3.6.5 损失贷款 44
3.7 流程相互关系 45
3.8 本章小结 45
第4章 信用评级和贷款分类模型 46
4.1 信用评级概述 46
4.1.1 信用评级观点概览 46
4.1.2 信用评级的层次性 47
4.1.3 信用评级方法简述 48
4.2 比率综合评分 48
4.2.1 评分分析要素 49
4.2.2 AHP计算权重 49
4.2.3 熵权法计算权重 53
4.2.4 模糊综合评价 56
4.3 Z 评分与ZETA 评分模型 61
4.3.1 模型概述 61
4.3.2 模型分析 63
4.4 距离判别模型 64
4.4.1 模型概述 64
4.4.2 模型算法 64
4.4.3 流程代码 64
4.4.4 应用实例 66
4.5 Fisher判别模型 68
4.5.1 模型概述 68
4.5.2 模型算法 68
4.5.3 流程代码 69
4.5.4 应用实例 71
4.6 Logistic判别模型 72
4.6.1 模型概述 72
4.6.2 模型算法 74
4.6.3 流程代码 74
4.6.4 应用实例 80
4.7 BP神经网络模型 80
4.7.1 模型概述 80
4.7.2 模型算法 81
4.7.3 流程代码 81
4.7.4 应用实例 86
4.8 遗传神经网络模型 88
4.8.1 模型概述 88
4.8.2 模型算法 89
4.8.3 流程代码 92
4.8.4 应用实例 97
4.9 案例推理方法 100
4.9.1 模型概述 100
4.9.2 工作流程 100
4.9.3 应用实例 101
4.10 本章小结 106
第5章 农信社个人信贷管理研究 107
5.1 农信社个人贷款类别特点 107
5.1.1 农信社个人贷款类别 107
5.1.2 农信社个人贷款特点 108
5.1.3 农信社个人贷款风险 109
5.1.4 农信社个人信贷管理流程 109
5.2 农信社个人贷款信用评级 111
5.2.1 农户个人信用评级指标 111
5.2.2 农户个人信用评级流程 120
5.3 农信社个人贷款风险评估 122
5.3.1 农户贷款评估指标 122
5.3.2 农户贷款风险度模型 125
5.3.3 农户贷款风险综合评价 126
5.3.4 农户贷款评估等级 126
5.3.5 农户贷款评估流程 126
5.4 农信社个人贷款分类 127
5.4.1 个人贷款分类指标 128
5.4.2 个人贷款分类流程 129
5.5 本章小结 130
第6章 农户贷款五级分类模型研究 131
6.1 农户贷款分类指标体系构建 131
6.1.1 农户贷款分类指标选取原则 131
6.1.2 农户贷款分类指标构建 131
6.1.3 农户贷款五级分类设置 134
6.2 基于AHP-Fuzzy分类模型 134
6.2.1 农户贷款五级分类标准 135
6.2.2 农户贷款五级分类算例 136
6.3 本章小结 137
第7章 农信社企业信贷管理研究 138
7.1 中小企业信贷风险特点 138
7.1.1 中小企业信贷风险概述 138
7.1.2 中小企业信贷管理现状 139
7.1.3 中小企业信贷风险因素 140
7.2 企业信贷风险管理流程 141
7.2.1 制定信贷政策 141
7.2.2 选定目标市场 141
7.2.3 走访企业客户 141
7.2.4 企业贷款评估 141
7.2.5 企业贷款审批 143
7.2.6 企业贷款谈判 143
7.2.7 签署贷款文件与拨付贷款 143
7.2.8 贷款组合管理 144
7.2.9 贷款回收与不良贷款处置 144
7.2.10 年度综合评价 145
7.3 信用评估指标选择 145
7.3.1 指标体系设置原则 145
7.3.2 指标体系选择方法 146
7.3.3 评估指标体系建立 147
7.3.4 评级指标体系确定 151
7.4 贷前行业分析 153
7.4.1 行业分析的目的 154
7.4.2 行业分析的内容 154
7.4.3 行业分析的方法 157
7.4.4 行业分析的建议 159
7.5 贷前信用评估 161
7.5.1 财务分析 161
7.5.2 现金流量分析 164
7.5.3 担保分析 166
7.5.4 非财务分析 173
7.5.5 综合分析 174
7.6 贷后风险管理 175
7.6.1 贷款分类 175
7.6.2 分类跟踪 183
7.6.3 贷款控制 185
7.7 本章小结 190
第8章 农村企业贷款五级分类模型研究 191
8.1 农村企业贷款分类过程 191
8.2 农村企业贷款分类关键因素 192
8.3 农村企业行业风险评价模型 192
8.3.1 评价指标体系的建立 192
8.3.2 AHP-Fuzzy评价模型 192
8.4 农村企业贷款五级分类模型 196
8.4.1 农村企业贷款分类指标构建 196
8.4.2 农村企业贷款五级分类设置 197
8.4.3 基于AHP-Fuzzy的企业贷款分类模型 198
8.5 本章小结 202
第9章 项目贷款评估研究 203
9.1 概述 203
9.1.1 评估内容 203
9.1.2 关联分析 203
9.2 项目贷款评估分类 204
9.2.1 农户客户项目贷款风险 205
9.2.2 企业客户项目贷款风险 205
9.3 本章小结 211
第10章 信贷管理信息系统 212
10.1 信贷管理信息系统的目标 212
10.1.1 面向客户服务 212
10.1.2 面向流程管理 212
10.1.3 面向风险管理 213
10.1.4 面向管理决策 213
10.2 信贷管理信息系统的组成 213
10.2.1 客户信息管理系统 214
10.2.2 信用评级系统 214
10.2.3 贷款评估系统 214
10.2.4 账务处理系统 214
10.2.5 贷款分类系统 215
10.2.6 贷款管理系统 215
10.2.7 预警监控系统 215
10.3 本章小结 216
第11章 农信社贷款五级分类信息系统 217
11.1 系统分析 217
11.1.1 概述 217
11.1.2 系统目标分析 218
11.1.3 系统需求分析 218
11.2 系统设计 221
11.2.1 设计要求原则 221
11.2.2 总体结构设计 222
11.2.3 应用架构设计 226
11.2.4 运行环境设计 226
11.2.5 数据库设计 226
11.3 系统实现 231
11.3.1 面向对象模型 231
11.3.2 对象模型类设计 232
11.3.3 类协作设计 241
11.3.4 典型功能界面 264
11.4 本章小结 266
参考文献 267
前言
第1章 农信社信贷风险管理回顾 1
1.1 农信社信贷风险管理 1
1.2 信贷风险管理借鉴 3
1.2.1 德国银行 3
1.2.2 美国银行 4
1.2.3 澳大利亚银行 5
1.2.4 法国银行 6
1.2.5 新加坡银行 7
1.2.6 中国农信社 7
1.3 信贷风险管理内容 9
1.3.1 信贷风险管理手段 9
1.3.2 信贷风险管理模式 10
1.3.3 信贷风险评估模型 12
1.3.4 信贷风险信息系统 17
1.4 本书框架 18
1.5 本章小结 18
第2章 农信社信贷风险识别管控 20
2.1 信用风险识别、量化与信用评级和贷款分类 20
2.1.1 信用风险管理与信用风险识别 20
2.1.2 信用风险识别与PD和LGD20
2.1.3 PD和LGD与信用评级和贷款分类 21
2.1.4 PD和LGD与信用风险度量 23
2.2 信贷风险控制与信用评级和贷款分类 26
2.2.1 信用风险管理与信贷风险控制 26
2.2.2 信用风险控制与内部信用评级 26
2.2.3 信用风险控制与贷款分类 27
2.3 本章小结 29
第3章 农信社信贷风险管理流程 30
3.1 贷款基本流程 30
3.1.1 制定贷款政策 31
3.1.2 贷款申请 31
3.1.3 信用等级评估 31
3.1.4 贷款调查 31
3.1.5 贷款评估和审批 32
3.1.6 签订借款合同 32
3.1.7 贷款发放 32
3.1.8 贷款分类 32
3.1.9 贷款归还 32
3.1.10 年度综合评价 32
3.1.11 关键流程分析 33
3.2 行业分析流程 34
3.2.1 行业分析要素特征 34
3.2.2 行业分析指标选择 35
3.2.3 行业风险管理策略 36
3.2.4 行业分析主要流程 37
3.3 信用评级流程 38
3.3.1 制定评级政策 38
3.3.2 选择指标方法 38
3.3.3 实施信用评级 38
3.3.4 结果检验修正 38
3.3.5 业务流程图示 39
3.4 信贷评估流程 40
3.4.1 制定授信政策 40
3.4.2 信用评级运用 40
3.4.3 风险评估审核 40
3.4.4 贷后发放分类 40
3.4.5 业务流程图示 40
3.5 贷款分类流程 41
3.5.1 制定分类政策 41
3.5.2 选择指标方法 41
3.5.3 实行贷款分类 42
3.5.4 分类结果修正 42
3.5.5 贷款执行管理 42
3.5.6 业务流程图示 42
3.6 贷款五级分类 43
3.6.1 正常贷款 43
3.6.2 关注贷款 43
3.6.3 次级贷款 44
3.6.4 可疑贷款 44
3.6.5 损失贷款 44
3.7 流程相互关系 45
3.8 本章小结 45
第4章 信用评级和贷款分类模型 46
4.1 信用评级概述 46
4.1.1 信用评级观点概览 46
4.1.2 信用评级的层次性 47
4.1.3 信用评级方法简述 48
4.2 比率综合评分 48
4.2.1 评分分析要素 49
4.2.2 AHP计算权重 49
4.2.3 熵权法计算权重 53
4.2.4 模糊综合评价 56
4.3 Z 评分与ZETA 评分模型 61
4.3.1 模型概述 61
4.3.2 模型分析 63
4.4 距离判别模型 64
4.4.1 模型概述 64
4.4.2 模型算法 64
4.4.3 流程代码 64
4.4.4 应用实例 66
4.5 Fisher判别模型 68
4.5.1 模型概述 68
4.5.2 模型算法 68
4.5.3 流程代码 69
4.5.4 应用实例 71
4.6 Logistic判别模型 72
4.6.1 模型概述 72
4.6.2 模型算法 74
4.6.3 流程代码 74
4.6.4 应用实例 80
4.7 BP神经网络模型 80
4.7.1 模型概述 80
4.7.2 模型算法 81
4.7.3 流程代码 81
4.7.4 应用实例 86
4.8 遗传神经网络模型 88
4.8.1 模型概述 88
4.8.2 模型算法 89
4.8.3 流程代码 92
4.8.4 应用实例 97
4.9 案例推理方法 100
4.9.1 模型概述 100
4.9.2 工作流程 100
4.9.3 应用实例 101
4.10 本章小结 106
第5章 农信社个人信贷管理研究 107
5.1 农信社个人贷款类别特点 107
5.1.1 农信社个人贷款类别 107
5.1.2 农信社个人贷款特点 108
5.1.3 农信社个人贷款风险 109
5.1.4 农信社个人信贷管理流程 109
5.2 农信社个人贷款信用评级 111
5.2.1 农户个人信用评级指标 111
5.2.2 农户个人信用评级流程 120
5.3 农信社个人贷款风险评估 122
5.3.1 农户贷款评估指标 122
5.3.2 农户贷款风险度模型 125
5.3.3 农户贷款风险综合评价 126
5.3.4 农户贷款评估等级 126
5.3.5 农户贷款评估流程 126
5.4 农信社个人贷款分类 127
5.4.1 个人贷款分类指标 128
5.4.2 个人贷款分类流程 129
5.5 本章小结 130
第6章 农户贷款五级分类模型研究 131
6.1 农户贷款分类指标体系构建 131
6.1.1 农户贷款分类指标选取原则 131
6.1.2 农户贷款分类指标构建 131
6.1.3 农户贷款五级分类设置 134
6.2 基于AHP-Fuzzy分类模型 134
6.2.1 农户贷款五级分类标准 135
6.2.2 农户贷款五级分类算例 136
6.3 本章小结 137
第7章 农信社企业信贷管理研究 138
7.1 中小企业信贷风险特点 138
7.1.1 中小企业信贷风险概述 138
7.1.2 中小企业信贷管理现状 139
7.1.3 中小企业信贷风险因素 140
7.2 企业信贷风险管理流程 141
7.2.1 制定信贷政策 141
7.2.2 选定目标市场 141
7.2.3 走访企业客户 141
7.2.4 企业贷款评估 141
7.2.5 企业贷款审批 143
7.2.6 企业贷款谈判 143
7.2.7 签署贷款文件与拨付贷款 143
7.2.8 贷款组合管理 144
7.2.9 贷款回收与不良贷款处置 144
7.2.10 年度综合评价 145
7.3 信用评估指标选择 145
7.3.1 指标体系设置原则 145
7.3.2 指标体系选择方法 146
7.3.3 评估指标体系建立 147
7.3.4 评级指标体系确定 151
7.4 贷前行业分析 153
7.4.1 行业分析的目的 154
7.4.2 行业分析的内容 154
7.4.3 行业分析的方法 157
7.4.4 行业分析的建议 159
7.5 贷前信用评估 161
7.5.1 财务分析 161
7.5.2 现金流量分析 164
7.5.3 担保分析 166
7.5.4 非财务分析 173
7.5.5 综合分析 174
7.6 贷后风险管理 175
7.6.1 贷款分类 175
7.6.2 分类跟踪 183
7.6.3 贷款控制 185
7.7 本章小结 190
第8章 农村企业贷款五级分类模型研究 191
8.1 农村企业贷款分类过程 191
8.2 农村企业贷款分类关键因素 192
8.3 农村企业行业风险评价模型 192
8.3.1 评价指标体系的建立 192
8.3.2 AHP-Fuzzy评价模型 192
8.4 农村企业贷款五级分类模型 196
8.4.1 农村企业贷款分类指标构建 196
8.4.2 农村企业贷款五级分类设置 197
8.4.3 基于AHP-Fuzzy的企业贷款分类模型 198
8.5 本章小结 202
第9章 项目贷款评估研究 203
9.1 概述 203
9.1.1 评估内容 203
9.1.2 关联分析 203
9.2 项目贷款评估分类 204
9.2.1 农户客户项目贷款风险 205
9.2.2 企业客户项目贷款风险 205
9.3 本章小结 211
第10章 信贷管理信息系统 212
10.1 信贷管理信息系统的目标 212
10.1.1 面向客户服务 212
10.1.2 面向流程管理 212
10.1.3 面向风险管理 213
10.1.4 面向管理决策 213
10.2 信贷管理信息系统的组成 213
10.2.1 客户信息管理系统 214
10.2.2 信用评级系统 214
10.2.3 贷款评估系统 214
10.2.4 账务处理系统 214
10.2.5 贷款分类系统 215
10.2.6 贷款管理系统 215
10.2.7 预警监控系统 215
10.3 本章小结 216
第11章 农信社贷款五级分类信息系统 217
11.1 系统分析 217
11.1.1 概述 217
11.1.2 系统目标分析 218
11.1.3 系统需求分析 218
11.2 系统设计 221
11.2.1 设计要求原则 221
11.2.2 总体结构设计 222
11.2.3 应用架构设计 226
11.2.4 运行环境设计 226
11.2.5 数据库设计 226
11.3 系统实现 231
11.3.1 面向对象模型 231
11.3.2 对象模型类设计 232
11.3.3 类协作设计 241
11.3.4 典型功能界面 264
11.4 本章小结 266
参考文献 267
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