| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景选题与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 相关文献综述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国外相关研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内相关研究 | 第15-17页 |
| 1.3 研究思路、研究方法及框架结构 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究思路与研究方法 | 第17页 |
| 1.3.2 论文框架结构 | 第17-18页 |
| 1.4 主要创新与不足 | 第18-20页 |
| 第2章 我国商业银行信贷风险的现状与潜在风险 | 第20-27页 |
| 2.1 我国商业银行信贷风险的现状 | 第20-22页 |
| 2.1.1 不良贷款率较低 | 第20-21页 |
| 2.1.2 贷款集中度风险较高 | 第21-22页 |
| 2.1.3 产能过剩引发信贷风险 | 第22页 |
| 2.2 我国商业银行信贷风险的潜在风险 | 第22-27页 |
| 2.2.1 结构性融资与部分产能过剩行业不良贷款率的上升 | 第22-23页 |
| 2.2.2 地方融资平台加重了商业银行在信贷风险管理中的潜在风险 | 第23页 |
| 2.2.3 房地产金融的风险 | 第23-24页 |
| 2.2.4 高收益理财产品兑付违约风险上升 | 第24页 |
| 2.2.5 金融业网络和信息安全存在隐患 | 第24-25页 |
| 2.2.6 部分领域或地区企业债务率过高 | 第25页 |
| 2.2.7 个人汽车贷款加剧信贷潜在风险 | 第25-27页 |
| 第3章 我国商业银行信贷风险影响因素的实证研究 | 第27-41页 |
| 3.1 模型简介 | 第27-28页 |
| 3.1.1 面板数据模型 | 第27页 |
| 3.1.2 Hausman检验 | 第27-28页 |
| 3.2 模型变量的选取及理论假设 | 第28-30页 |
| 3.2.1 不良贷款率 | 第28页 |
| 3.2.2 GDP增长率 | 第28-29页 |
| 3.2.3 商品房平均销售价格 | 第29页 |
| 3.2.4 社会消费品零售总额同比增长率 | 第29页 |
| 3.2.5 资产负债率 | 第29-30页 |
| 3.2.6 贷款总额 | 第30页 |
| 3.3 数据的来源 | 第30-37页 |
| 3.4 基于面板数据模型下我国商业银行信贷风险的影响因素 | 第37-40页 |
| 3.4.1 单位根检验 | 第37-38页 |
| 3.4.2 面板模型 | 第38-40页 |
| 3.5 结论 | 第40-41页 |
| 第4章 发达国家商业银行的信贷风险管理及经验的借鉴 | 第41-45页 |
| 4.1 德国德意志银行的信贷风险管理及经验 | 第41-42页 |
| 4.2 美国花旗银行的信贷风险管理及经验 | 第42-43页 |
| 4.3 美国富国银行的信贷风险管理及经验 | 第43-44页 |
| 4.4 英国巴克莱银行的信贷风险管理及经验 | 第44-45页 |
| 第5章 完善我国商业银行信贷风险管理的对策 | 第45-52页 |
| 5.1 加强对信贷风险的管控 | 第45-46页 |
| 5.1.1 强调宏观与微观相结合 | 第45页 |
| 5.1.2 对信贷风险进行分类管理 | 第45-46页 |
| 5.1.3 有选择地借鉴国外的先进经验 | 第46页 |
| 5.2 关注信贷风险的影响因素 | 第46-49页 |
| 5.2.1 及时更新风险监控模型 | 第46-47页 |
| 5.2.2 关注影响信贷风险的因素并对其进行合理监控 | 第47页 |
| 5.2.3 防范其他因素对信贷风险的影响 | 第47-49页 |
| 5.3 落实信贷活动规范 | 第49-52页 |
| 5.3.1 通过信息交流保证银行沟通顺畅 | 第49-50页 |
| 5.3.2 完善银行内部监督管理机制 | 第50页 |
| 5.3.3 完善银行内部审计体系 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 后记和致谢 | 第58页 |
