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A银行B分行信用卡业务信用风险管理研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 选题的背景及意义第10-12页
        1.1.1 选题背景第10-11页
        1.1.2 选题意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 国外研究状况第12-14页
        1.2.2 国内研究状况第14-16页
    1.3 研究内容和方法第16-17页
        1.3.1 研究的内容第16页
        1.3.2 研究的方法第16-17页
    1.4 研究的技术路线及主要创新之处第17-18页
第二章 相关理论基础第18-24页
    2.1 相关理论第18-20页
        2.1.1 金融体系脆弱理论第18-19页
        2.1.2 信息不对称理论第19页
        2.1.3 委托-代理理论第19-20页
        2.1.4 经济周期理论第20页
    2.2 相关理论对本文研究的启示第20-24页
        2.2.1 金融体系脆弱理论对信用卡业务信用风险管理的启示第20-21页
        2.2.2 信息不对称理论对信用卡业务信用风险管理的启示第21-22页
        2.2.3 委托-代理理论对信用卡业务信用风险管理的启示第22页
        2.2.4 经济周期理论对信用卡业务信用风险管理的启示第22-24页
第三章 A银行B分行信用卡业务信用风险管理现状及存在的问题第24-30页
    3.1 A银行B分行信用卡业务发展现状第24-26页
        3.1.1 A银行B分行信用卡业务市场现状第24-26页
        3.1.2 A银行B分行信用卡信用风险现状第26页
    3.2 A银行B分行信用风险管理的现状第26-27页
        3.2.1 整合数据资源,优化审批机制,防控信用风险第26-27页
        3.2.2 从授信额度审批入手,抓好额度审批关第27页
        3.2.3 收集数据,整合客户资源第27页
        3.2.4 做好贷后管理工作,及时发现问题第27页
    3.3 A银行B分行信用卡信用风险管理存在的问题第27-30页
        3.3.1 个人资信审核存在着漏洞第27-28页
        3.3.2 信用卡动态跟踪能力薄弱第28页
        3.3.3 征信审核队伍的建设存在不足第28页
        3.3.4 催收机制不完善第28-30页
第四章 A银行B分行信用卡业务信用风险影响因素实证研究第30-44页
    4.1 LOGISTIC回归模型的构建第30-31页
    4.2 样本的选择及数据来源第31-37页
    4.3 实证分析第37-41页
        4.3.1 虚拟变量的定义第37-39页
        4.3.2 变量的Granger因果检验第39-41页
        4.3.3 模型的计算第41页
    4.4 模型的检验第41-42页
    4.5 结论分析第42-44页
第五章 国外商业银行信用卡业务信用风险管理的经验借鉴及启示第44-50页
    5.1 国外商业银行信用卡业务信用风险管理实践第44-48页
        5.1.1 美国信用卡业务信用风险管理实践第44-46页
        5.1.2 日本信用卡业务信用风险管理实践第46-47页
        5.1.3 澳大利亚信用卡业务信用风险管理实践第47-48页
    5.2 国外商业银行信用卡业务信用风险管理启示第48-50页
第六章 A银行B分行信用卡业务信用风险管理对策建议第50-56页
    6.1 树立正确的风险管理观念,强化风险管理意识第50-51页
    6.2 优化信用卡贷前审核流程第51-53页
        6.2.1 严格执行信用卡贷前审核程序第51-52页
        6.2.2 提高信用卡贷前申请审核标准第52-53页
    6.3 加强信用卡贷中动态追踪机制建设第53-54页
    6.4 完善信用卡贷后催收机制第54页
    6.5 转变营销策略,深度挖掘优质客户第54-56页
参考文献第56-60页
致谢第60页

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