摘要 | 第4-8页 |
Abstract | 第8-10页 |
1. 绪论 | 第14-24页 |
1.1 选题背景与意义 | 第14-16页 |
1.2 文献综述 | 第16-21页 |
1.2.1 国外文献综述 | 第16-18页 |
1.2.2 国内文献综述 | 第18-21页 |
1.3 论文的研究方法 | 第21-22页 |
1.4 论文的结构安排 | 第22-23页 |
1.5 论文创新与不足 | 第23-24页 |
1.5.1 论文的创新点 | 第23页 |
1.5.2 论文的不足 | 第23-24页 |
2. 我国城商行的发展历程和发展现状 | 第24-28页 |
2.1 我国城商行的发展历程 | 第24-25页 |
2.2 我国城商行的发展现状 | 第25-28页 |
3. 贷款集中度的界定、现状、形成原因及效应分析 | 第28-42页 |
3.1 贷款集中度的界定 | 第28-30页 |
3.1.1 贷款集中度的含义 | 第28页 |
3.1.2 贷款集中度的法律规定 | 第28-30页 |
3.2 我国城商行贷款集中的现状 | 第30-36页 |
3.2.1 城商行贷款总体情况 | 第30-31页 |
3.2.2 贷款客户集中的现状分析 | 第31-33页 |
3.2.3 贷款行业集中的现状分析 | 第33-35页 |
3.2.4 贷款地区集中的现状分析 | 第35-36页 |
3.3 我国城商行贷款集中问题产生的原因 | 第36-39页 |
3.3.1 贷款集中问题产生的宏观原因 | 第36-38页 |
3.3.2 贷款集中问题产生的中观原因 | 第38-39页 |
3.4 贷款集中度对城商行收益与风险的影响 | 第39-42页 |
3.4.1 贷款集中对城商行收益的影响 | 第39-40页 |
3.4.2 贷款集中对城商行风险的影响 | 第40-41页 |
3.4.3 小结 | 第41-42页 |
4. 商业银行贷款集中度的计量 | 第42-46页 |
4.1 集中度的计量方法 | 第42-44页 |
4.1.1 敞口比率法 | 第42页 |
4.1.2 洛伦兹曲线与基尼系数 | 第42-43页 |
4.1.3 E-G集聚指数 | 第43页 |
4.1.4 赫芬达尔-赫尔曼指数 | 第43-44页 |
4.2 我国商业银行贷款集中度的计量 | 第44-46页 |
4.2.1 贷款客户集中度 | 第44-45页 |
4.2.2 贷款行业集中度 | 第45页 |
4.2.3 贷款地区集中度 | 第45-46页 |
5. 贷款集中度对我国城商行收益和风险影响的实证研究 | 第46-68页 |
5.1 样本数据说明 | 第46-47页 |
5.2 模型的设定 | 第47-54页 |
5.2.1 研究假设 | 第47页 |
5.2.2 变量的选取 | 第47-51页 |
5.2.3 模型的设定 | 第51-52页 |
5.2.4 样本变量描述性统计 | 第52-54页 |
5.3 模型检验与估计 | 第54-56页 |
5.3.1 变量的相关性分析 | 第54-55页 |
5.3.2 面板数据的平稳性检验 | 第55页 |
5.3.3 F检验 | 第55-56页 |
5.3.4 Hausman检验 | 第56页 |
5.4 实证结果与分析 | 第56-68页 |
5.4.1 基于44家样本银行的回归分析 | 第56-61页 |
5.4.2 基于16家样本银行的回归分析 | 第61-67页 |
5.4.3 回归分析小结 | 第67-68页 |
6. 对策建议 | 第68-74页 |
6.1 强化对贷款集中度风险的监管 | 第68-69页 |
6.1.1 完善法律法规建设 | 第68页 |
6.1.2 完善监管指标体系建设 | 第68-69页 |
6.1.3 增强监管力度和引导作用 | 第69页 |
6.2 优化城商行信贷管理模式 | 第69-71页 |
6.2.1 提高贷款集中度风险意识,建立风险激励机制 | 第69-70页 |
6.2.2 银行建立内部评级体系,提高贷款决策的科学性 | 第70页 |
6.2.3 发展银团贷款,分散大额授信风险 | 第70-71页 |
6.2.4 引入战略投资者,减少政府干预 | 第71页 |
6.2.5 拓展客户资源,坚持市场定位 | 第71页 |
6.3 推动金融大环境建设 | 第71-74页 |
6.3.1 完善社会信用体系建设 | 第71-72页 |
6.3.2 加强担保联动体系建设 | 第72-73页 |
6.3.3 完善存款保险制度 | 第73页 |
6.3.4 大力发展资本市场,扩宽融资渠道 | 第73-74页 |
7. 结论 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
后记 | 第79-80页 |
致谢 | 第80页 |