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基于假设清算法的金融不良资产价值评估研究--以XY银行评估案例为例

摘要第3-5页
abstract第5-6页
1.绪论第10-24页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 研究目的及意义第12-13页
        1.2.1 研究目的第12页
        1.2.2 研究意义第12-13页
    1.3 国内外研究现状第13-20页
        1.3.1 国外研究现状第13-16页
        1.3.2 国内研究现状第16-20页
    1.4 研究内容及技术路线第20-23页
    1.5 研究方法及创新点第23-24页
        1.5.1 研究方法第23页
        1.5.2 创新点第23-24页
2.金融不良资产评估理论概述第24-34页
    2.1 金融不良资产的概念及分类第24-25页
        2.1.1 金融不良资产的概念第24页
        2.1.2 金融不良资产的分类第24-25页
    2.2 金融不良资产的特征第25-26页
    2.3 金融不良资产评估方法第26-34页
        2.3.1 假设清算法第27-29页
        2.3.2 现金流偿债法第29-31页
        2.3.3 交易案例比较法第31-32页
        2.3.4 专家打分法第32-34页
3.金融不良资产评估现状及存在问题第34-44页
    3.1 金融不良资产的现状第34-39页
        3.1.1 不良资产余额及比例呈双升且趋于稳定态势第34-35页
        3.1.2 不良资产地区发生转移且东北地区更显集中第35-36页
        3.1.3 不良资产规模有行业集中性且第二产业增幅最大第36-37页
        3.1.4 主要商业银行不良资产规模庞大而中小银行风险较为明显第37-39页
    3.2 金融不良资产评估的现状第39页
        3.2.1 评估机构对金融不良资产评估的积极性不高第39页
        3.2.2 不良债权资产评估环境复杂且评估难度大第39页
        3.2.3 不良资产的处置进度与评估咨询报告质量的矛盾突出第39页
    3.3 金融不良资产评估存在的问题第39-44页
        3.3.1 评估机构现存问题第40-41页
        3.3.2 评估环境现存问题第41页
        3.3.3 评估技术方法现存问题第41-44页
4.基于假设清算法的金融不良资产价值评估模型构建第44-58页
    4.1 假设清算法在金融不良资产评估中的作用第44-45页
        4.1.1 为不良资产的最低回收率确定参考依据第44页
        4.1.2 为不良资产的核销提供参考依据第44-45页
        4.1.3 为不良资产的处置时间提供参考依据第45页
    4.2 假设清算法在金融不良资产评估中的优化第45-56页
        4.2.1 优化原理第45-46页
        4.2.2 偿还意愿影响因素的选择第46-48页
        4.2.3 影响值函数变量的确定第48-49页
        4.2.4 优化的方法和过程第49-56页
    4.3 基于假设清算法的金融不良资产评估模型第56-58页
5.金融不良资产价值评估的案例分析第58-70页
    5.1 案例背景介绍第58-59页
    5.2 评估前准备第59-61页
        5.2.1 评估的基本事项第59-60页
        5.2.2 评估程序第60页
        5.2.3 评估假设第60页
        5.2.4 债务人财务状况说明第60-61页
    5.3 假设清算法在金融不良资产评估中的具体应用第61-68页
        5.3.1 债务人有效资产价值分析第61-63页
        5.3.2 抵押物资产价值分析第63-64页
        5.3.3 债务人有效负债价值分析第64-65页
        5.3.4 借款人偿还意愿系数分析第65-66页
        5.3.5 债权人受偿额及受偿比例分析第66-68页
    5.4 评估结论第68-70页
6.金融不良资产评估及处置的建议第70-74页
    6.1 政府层面第70-71页
    6.2 金融机构层面第71-74页
7.结论和展望第74-78页
    7.1 主要研究结论第74-75页
    7.2 展望第75-78页
参考文献第78-84页
附录第84-88页
致谢第88页

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