商业银行商用房抵押贷款违约风险研究--以GS银行为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 文献综述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国内外文献综述 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内外房地产信贷风险的相关研究 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4.1 研究目标与内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 技术路线与研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4.3 结构框架 | 第17-18页 |
| 第二章 商用房抵押贷款相关违约风险研究理论基础 | 第18-23页 |
| 2.1 商用房抵押贷款概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 商用房抵押贷款概念 | 第18页 |
| 2.1.2 商用房抵押贷款主要特点 | 第18-19页 |
| 2.2 商用房抵押贷款风险的定义与分类 | 第19-20页 |
| 2.2.1 商用房抵押贷款风险的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 商用房抵押贷款风险的分类 | 第20页 |
| 2.3 商用房抵押贷款风险的形成机制 | 第20-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 商用房抵押贷款风险因素分析 | 第23-33页 |
| 3.1 数据来源 | 第23页 |
| 3.2 指标选择-初步筛选 | 第23-30页 |
| 3.2.1 贷款合约情况对违约风险的影响 | 第25-26页 |
| 3.2.2 抵押物经营情况对违约风险的影响 | 第26-28页 |
| 3.2.3 贷款管理对违约风险的影响 | 第28页 |
| 3.2.4 客户资产负债情况对违约风险的影响 | 第28-30页 |
| 3.3 指标选择—二次筛选 | 第30-31页 |
| 3.4 显著性指标的现实意义 | 第31-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第四章 商用房抵押贷款违约风险测度 | 第33-42页 |
| 4.1 建模思路 | 第33-34页 |
| 4.2 Logisitic模型 | 第34-35页 |
| 4.2.1 模型原理 | 第34页 |
| 4.2.2 模型结果 | 第34-35页 |
| 4.3 MCLP模型 | 第35-38页 |
| 4.3.1 模型原理 | 第35-37页 |
| 4.3.2 模型结果 | 第37-38页 |
| 4.4 神经网络模型 | 第38-41页 |
| 4.4.1 模型原理 | 第38-39页 |
| 4.4.2 模型结果 | 第39-41页 |
| 4.5 模型比较 | 第41页 |
| 4.6 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 商用房抵押贷款风险管理的建议 | 第42-46页 |
| 5.1 建立计量模型实行全过程风险监控 | 第42页 |
| 5.2 贷前审查全面细致 | 第42-44页 |
| 5.2.1 综合评判贷款客户情况 | 第42-43页 |
| 5.2.2 加强项目贷前调查 | 第43页 |
| 5.2.3 合理评估贷款项目 | 第43-44页 |
| 5.3 贷后管理要管住“要害” | 第44-46页 |
| 5.3.1 抓好收入归集工作 | 第44页 |
| 5.3.2 把握项目经营情况 | 第44-45页 |
| 5.3.3 跟踪了解市场环境变化 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附件 | 第52页 |
