导读:本文包含了信用风险识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:融资租赁,信用风险,风险管理
信用风险识别论文文献综述
徐静[1]（2019）在《浅谈融资租赁公司项目信用风险识别与评估》一文中研究指出从20世纪80年代我国引进融资租赁后,融资租赁公司呈几何式增长。但是,融资租赁项目金额大、期限长,项目暴露的风险问题越来越多。融资租赁公司主要面对的是承租人,融资租赁项目信用风险识别是融资租赁项目风险评估的第一步,信贷控制是融资租赁风险管理的核心内容。研究融资租赁项目的信用风险,有利于融资租赁公司规避风险,促进融资租赁行业健康发展。(本文来源于《山西农经》期刊2019年20期）
丁晓莲[2]（2019）在《试析信用风险的识别与管理》一文中研究指出在当今日益激烈的竞争环境下,销售赊欠不可避免。合理的赊欠不仅能获取更多的客户资源与市场份额,也能提高销售额,实现利润的增长,从而取得竞争优势。然而客户信用管理不当,应收帐款回收欠佳,呆帐、坏帐发生导致的信用风险会给企业带来严重的后果。由此会产生的催款费用、资金时间成本、机会成本、诉讼等无效成本也会加重企业的负担。据国家统计局统计,我国企业因应收帐款导致的无效成本是销售收入的14%。因此,如何合理的对客户进行信用管控,防范信用风险是企业亟待解决的问题。本文就此话题进行探讨,分析如何识别信用风险,提出信用风险管理的相应方法与措施。(本文来源于《西部皮革》期刊2019年20期）
王宗伟,赵郭燚,金鹏,杨菁,王海龙[3]（2019）在《基于客户信用体系的电费风险识别模型的研究》一文中研究指出为解决电力客户用电量大规模增加,造成供电公司电费管理风险较大的问题,提出了一种基于客户信用体系的电费风险识别算法。首先采用数据挖掘技术中的主成分分析法,以山西省电网客户作为研究对象,通过分析客户的信用体系与欠缴电费行为存在的内在联系,对客户信用进行分级。然后采用XGboost算法构建基于客户信用体系的电费风险识别模型,进而对电费风险进行识别。最后用实验结果表明,基于客户信用体系的电费风险识别模型的准确率达到了68.9%;相比传统的电费风险识别算法,新提出的风险识别算法能够客观合理地反映出指标之间存在的内部关系。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2019年10期）
仝凌云,曹泽阳,安利平,梁强强[4]（2019）在《P2P网络借贷平台信用风险识别研究》一文中研究指出2018年6月起发生的P2P网络借贷行业大规模平台倒闭事件引发社会各界关注,识别P2P网络借贷平台的信用风险成为热点问题。构建P2P平台信用风险指标体系,选取当时具有代表性的正常和倒闭平台的指标数据引入二元Logistic回归模型,识别出平台收益率、分散度、流动性和平台业务成就因子对P2P平台产生信用风险有显着的影响作用,最终通过训练BP神经网络得出4个因子识别平台信用风险准确率达到90%。以此为出借人甄选平台提供建议,为网贷行业健康发展提供参考。(本文来源于《金融理论与实践》期刊2019年10期）
李健,张金林[5]（2019）在《供应链金融的信用风险识别及预警模型研究》一文中研究指出供应链金融作为一种高效便捷的新型融资模式,在解决上下游企业融资、协调供应链管理等方面都发挥了积极的作用。信息不对称会导致融资企业信用风险的产生。供应链具有链上传导作用,使企业信用风险更容易传递到整条供应链,从而冲击宏观经济。因此,深入探究影响融资企业发生信用风险的关键因素,构建行之有效的预警模型,对促进供应链金融的稳定发展具有一定的现实意义。本文借助供应链金融的信用风险引发机制,以汽车供应链作为研究样本,依据随机森林模型与盲数理论的变量筛选结果,运用回归分析法探究影响供应链金融的信用风险关键影响因素,并以此为基础,构建PSO-SVM供应链金融预警模型,并提出相关建议,以降低信用风险发生的概率。(本文来源于《经济管理》期刊2019年08期）
张彤进,刘永亮[6]（2019）在《P2P网络小额贷款信用风险的影响因素识别——基于Logit模型的实证研究》一文中研究指出2018年以来,P2P网络小额贷款风险频发,严重侵害到大众投资者利益,扰乱市场经济秩序。为此,本文以人人贷为例,运用Logit模型,重点从借款人视角考察P2P网络小额贷款的信用风险及其影响因素,旨在通过理论与实证分析,识别影响P2P网络借贷信用风险的关键要素,为我国P2P网络小额信贷市场健康发展提出相关政策建议。(本文来源于《时代金融》期刊2019年11期）
闫静[7]（2019）在《基于卷积神经网络模型的P2P网贷信用风险识别方案策划》一文中研究指出P2P网络借贷是一种较为新型的商业借贷模式,通过这样的一个平台,可以将社会上存在的小额闲散资金聚集起来,然后将这些资金借给那些有资金需求人群。通过互联网的方式进行借贷,其致力的客户群为传统金融无法触及的用户。自从这种借贷模式上线以来,就极大的弥补了传统借贷模式的不足,因此在全球范围内也取得了极大的认可。但是从长期来看,P2P网贷的发展一直处于摸索阶段,并没有能够健康稳定的发展下去。目前来看,大部分的P2P网贷公司的规模仍然较小,与之相对应的是,这些网贷公司对于风险的管控能力往往较为低效,应对突发事件的能力通常也较为低下。而在P2P网贷企业面对的这些风险中,最主要的风险就是个人信用风险。本文针对Lending Club交易数据对个人信用风险评估预测进行研究,通过对其数据进行贷款违约预测,可以帮助平台解决信息不对称的问题,为投资人提供一定的参考意见,同时为我国P2P信用风险评估体系提供一定的参考意见。虽然对于这个问题的评估方法很多,但是大多数还都是基于机器学习的方法进行评估预测。然而,这些传统机器学习方法往往受主观因素的影响较大,通过传统机器学习对信用风险进行识别时,往往需要人工设计特征,而人工设计特征时,往往较为主观,同时需要大量的时间。因此预测效果往往不够高效且不够准确。近年来,深度学习方法逐渐走入人们的视线,受到越来越多的关注。在这些深度学习方法中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种经典而广泛应用的学习方法。本文试图将这种深度学习方法运用到对P2P网贷信用风险度量中,以便能够取得更好的预测效果,能够服务于P2P平台以及平台投资者。因此,本文以Lending Club网站数据为例,首先通过分析网站用户基本信息得到违约用户的基本画像,然后通过SMOTE方法解决数据集不平衡的问题,然后利用卷积神经网络模型进行预测,并通过对模型参数调优进行模型优化,以提高预测结果的准确率。最后将预测效果与利用其它传统机器学习方法得到的预测效果进行比较。结果发现,基于卷积神经网络模型的P2P网贷个人信用风险识别对违约客户的预测准确率为86.20%,而Logistic模型对违约客户的预测准确率为70.82%,随机森林的违约客户预测准确率为84.27%。因此CNN模型预测准确率是高于其他传统机器学习方法的,能更准确地评估平台借款人的信用风险违约概率;同时,由于CNN模型在进行信用风险识别时可以不断地自动地从交易数据中学习特征,因此在P2P网贷交易数据不断扩大时,CNN模型相比传统方法可以节省大量的时间成本和人工成本。因此,本文建立的模型在互联网金融行业的信用风险评估领域具有更多优势。本文将CNN模型运用到P2P网贷信用风险识别,并进行应用场景分析,将卷积神经网络运用到具体的商业场景中去,为P2P网贷平台以及平台投资者提供更为高效的识别模型,提供一定的参考意见;同时,卷积神经网络这些深度学习算法不仅仅能运用到P2P网贷平台中,对消费金融等行业也能提供一定的参考意见。(本文来源于《上海师范大学》期刊2019-04-01）
陈致远,刘成昆,陈蔚[8]（2019）在《我国保理业务信用风险的识别——基于修正的KMV模型》一文中研究指出作为金融机构的保理商在贸易中起到了保障作用,但与此伴随的风险也尤为突出,其中普遍存在的当属信用风险。本研究在总结现有相关研究成果的基础上,运用修正后的KMV模型识别保理业务中客户的信用风险程度,并进行了长期跟踪分析。本文以我国16家ST上市公司和16家与其配对的非ST上市公司作为研究样本,通过构建修正的KMV模型进行实证分析。运用此模型,保理商可以对客户的信用风险进行有效的识别,有助于保理商对客户的客观了解,并根据具体的风险程度做出妥当的决策。(本文来源于《学术研究》期刊2019年02期）
李思[9]（2019）在《金融科技助力信用风险识别》一文中研究指出本报讯 (李思)“近年来，银行零售金融业务占总业务比重不断攀升，行业发展取得一定成效。”信用算力董事长兼CEO张建梁近日在接受《上海金融报》采访时表示。根据信用算力联合上海交通大学中国普惠金融创新中心、上海市社会信用促进中心最新发布的《(本文来源于《上海金融报》期刊2019-01-18）
郭奕[10]（2018）在《盛京银行CC分行信用风险识别研究》一文中研究指出对于商业银行而言,在其管理工作当中尤为重要的就是信用风险。信用风险管理具有非常大的难度系数,其管理有效与否对于银行的生死存亡具有重要的影响。与西方发达国家相比,国内部分商业银行在信用风险意识、识别方法、管理措施和防范机制方面还存在较多的问题,大部分风险管理措施仅是针对已成为损失事实的风险管理,却并非针对整个流程的全面风险管理。另外,当前我国有关方面针对此问题的举措依旧停滞在以理论观念来引导实际操作的阶段,没有充分结合实际。特别使和其他国有大型商业银行相比较而言,成立时间普遍较晚的城市商业银行的信用管理更是处于初期起步阶段。在中国当前的经济发展形势下,金融机制变革持续深入,金融产品推陈出新进度持续增快,商业银行的主营业务结构逐渐发生改变,传统存贷业务在商业银行总体业务中的比重持续减少,金融服务已然成为现代商业银行的主要业务内容,与之相伴信用风险的发生机制也产生显着变化。这种形势下,就必须要有效识别信用风险,其中有效识别贷前信用风险能够使信用风险得以有效防范并实现风险损失最小化,而贷后信用风险识别则有助于帮助商业银行全面、系统分析信用风险类型和产生原因,为后续工作开展提供依据。但是,现阶段我国商业银行信用风险识别机制存在诸多的问题,包括相关人员风险识别意识淡薄,识别技术落后,相关预警和测量模型应用不足等,导致信用风险造成经济损失不断增长,商业银行不良贷款规模持续增加。因此,提升商业银行信贷风险识别机制具有重要现实指导意义。在盛京银行总行的指导下,盛京银行的信用风险管控机制已经初具成形,从某种程度上有效降低了风险级别。但是依然存在很多亟待完善的地方,必须要进一步提升信用风险控制能力。本文基于现阶段信贷业务在盛京银行CC分行的实施情况,对于在信用风险管理方面所暴露出的问题进行了分析,对导致出现这些问题的内外部因素进行归纳,并提出问题的具体解决方案。具体如下:第一,CC分行在对信用风险进行识别的过程当中,由于对自身业务水平受地方经济发展的影响因素缺乏充分考虑,导致产生了缺乏较为合理信贷客户结构等问题。所以,和企业和政府必须要加强信息的共享,加强彼此之间的交流,同时还要不断丰富搜集信息的渠道,加强管理企业信用风险。第二,CC分行未能够高度重视和正确的认识信用风险管理工作,导致未能够规范有效的进行信用资产评级。所以,必须要高度重视风险管理工作,不断促进员工职业素养的有效提升。第叁,要密切跟踪管理好预警客户、及时发现风险信号并录入系统、科学管控风险且第一时间化解,依据顾客风险监控的成效,选取恰当的预警时机,给顾客制定风险解决方案。第四,CC分行未能高效的清收不良资产,在应对信用风险方面缺乏多样化的措施。要充分联合其他部门,采取不同的措施对不良资产进行处理,比如增强对大数据的使用、充分执行内部评级法和风险计量评估技术等。本文通过对盛京银行信用风险识别现状、问题及成因进行针对性分析,针对盛京银行信用风险存在的问题提出实质解决对策,对于盛京银行调控信用风险具有一定意义,但本文的研究仍存在一定不足之处,如对盛京银行信用风险的现状总结可能存在不全面问题,由于作者研究视角及视野所限,可能分析不够透彻,为了进一步了解盛京银行信用风险状况并提出有效的解决方案,可以进一步加大对盛京银行的在职人员调查或对盛京银行领导采用访谈问卷,这将是利于本文的一个研究方向和研究展望。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-12-05）
信用风险识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在当今日益激烈的竞争环境下,销售赊欠不可避免。合理的赊欠不仅能获取更多的客户资源与市场份额,也能提高销售额,实现利润的增长,从而取得竞争优势。然而客户信用管理不当,应收帐款回收欠佳,呆帐、坏帐发生导致的信用风险会给企业带来严重的后果。由此会产生的催款费用、资金时间成本、机会成本、诉讼等无效成本也会加重企业的负担。据国家统计局统计,我国企业因应收帐款导致的无效成本是销售收入的14%。因此,如何合理的对客户进行信用管控,防范信用风险是企业亟待解决的问题。本文就此话题进行探讨,分析如何识别信用风险,提出信用风险管理的相应方法与措施。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信用风险识别论文参考文献
[1].徐静.浅谈融资租赁公司项目信用风险识别与评估[J].山西农经.2019
[2].丁晓莲.试析信用风险的识别与管理[J].西部皮革.2019
[3].王宗伟,赵郭燚,金鹏,杨菁,王海龙.基于客户信用体系的电费风险识别模型的研究[J].机械设计与制造工程.2019
[4].仝凌云,曹泽阳,安利平,梁强强.P2P网络借贷平台信用风险识别研究[J].金融理论与实践.2019
[5].李健,张金林.供应链金融的信用风险识别及预警模型研究[J].经济管理.2019
[6].张彤进,刘永亮.P2P网络小额贷款信用风险的影响因素识别——基于Logit模型的实证研究[J].时代金融.2019
[7].闫静.基于卷积神经网络模型的P2P网贷信用风险识别方案策划[D].上海师范大学.2019
[8].陈致远,刘成昆,陈蔚.我国保理业务信用风险的识别——基于修正的KMV模型[J].学术研究.2019
[9].李思.金融科技助力信用风险识别[N].上海金融报.2019
[10].郭奕.盛京银行CC分行信用风险识别研究[D].大连理工大学.2018