银保合作农村经济论文提纲

论文题目：农行M市分行农户贷款信用风险管理研究

摘要：农业作为国民经济基础,“三农”问题影响国民经济发展,作用非常重要。作为我国农村金融扶贫的重要措施,农户贷款极大地缓解了农户贷款难和资金匮乏的问题,不仅增加了农民的收入,更推动了农村经济的发展。自M市农业银行成立以来,便将“面向三农,服务城乡”作为宗旨,不断为农村客户群体提供更加便捷的服务。然而,随着业务规模的不断扩大,农户贷款信用问题日趋严重,信用风险的时常发生使得M市农业银行农户贷款业务无法顺利开展,导致我国农村金融扶贫政策无法落实,严重影响着当地农村金融的发展。因此,规范M市农行农户信用风险的管理机制,提高信用风险管理的实际操作性是十分必要的,这不仅能够有效解决农户贷款难问题,加快农村金融的健康发展,也能为其他商业银行提供借鉴与建议。基于以上背景,本文以农行M市分行农户贷款信用风险管理为研究对象,借助于文献分析法对国内外相关研究成果进行梳理,对农户贷款、贷款风险管理等概念进行解释,把握信用风险管理的理论基础。从信用风险管理方法、流程以及能力三方面介绍M市农业银行农户贷款信用风险管理的发展现状,阐述信用风险管理过程中存在的问题。运用实证分析法,从农户基本信息、家庭财富拥有量、信贷特征与管理因素这四个层面构建了包括23个指标的农户贷款信用风险评价体系,以M市农行2015-2018年农户贷款数据为基础,建立了Logistic概率模型,确定农户贷款中的各个因素因子及其所占的系数比重。本文得出以下结论:从M市农行农户贷款信用风险管理能力分析可知当前风险管理现实缺口不容忽视,风险管理改革至关重要,M市农业银行应通过改善自身风险管理的不足,降低自身承受的风险;农户性别、文化程度、婚姻状况、家庭总负债、土地承包面积贷款期限、贷款用途以及贷款信用等级八个显著影响因素对农村小额贷款发生违约的影响较大;在前文理论分析与实证分析的基础上,为M市农户贷款信用风险管理提出完善信用评级体系、强化银保合作、宣传信用管理文化,强化信用风险意识、规范农户贷款业务办理流程、合理运用大数据技术、培养和吸收农户贷款专业人才等对策建议。

关键词：农户贷款;信用风险;Logistic模型

学科专业：金融学

摘要

英文摘要

1 引言

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 国内外研究综述

1.3.1 国外研究综述

1.3.2 国内研究综述

1.3.3 国内外研究综述评述

1.4 研究内容和研究方法

1.4.1 研究内容

1.4.2 研究方法

1.5 技术路线

2 概念界定与理论基础

2.1 概念界定

2.1.1 农户贷款

2.1.2 信用风险

2.1.3 信用风险管理

2.2 理论基础

2.2.1 信息不对称理论

2.2.2 信贷配给理论

2.2.3 全面风险管理理论

2.3 本章小结

3 农行M市分行农户贷款信用风险管理现状

3.1 M市分行农户贷款业务基本情况

3.1.1 M市分行基本情况

3.1.2 M市分行农户贷款基本情况

3.1.3 M市分行农户贷款风险管理能力

3.2 M市分行农户贷款信用风险管理方法

3.2.1 贷款评级法

3.2.2 客户经理打分法

3.2.3 CCS评分法

3.3 M市分行农户贷款信用风险管理流程

3.3.1 信用风险识别与评估

3.3.2 信用风险监测

3.3.3 信用风险控制

3.4 本章小结

4 农行M市分行农户贷款信用风险管理问题

4.1 农户信用评级体系不完善

4.1.1 信用评级内部管理不健全

4.1.2 缺乏信用等级复审制度

4.1.3 信用评级资源共享率低

4.2 缺乏农户贷款信用风险转移机制

4.2.1 缺乏引导农户投保的积极性

4.2.2 缺乏与保险公司之间的合作

4.2.3 缺乏专业的复合型人才

4.3 农户贷款缺乏事后管理

4.4 贷前审查流于形式

4.5 大数据等新技术应用与现实条件冲突

4.6 缺乏科学的农户贷款信用风险度量模型

4.7 本章小结

5 农行M市分行农户贷款信用风险度量模型选择与实证分析

5.1 农户贷款信用风险度量模型的选择

5.1.1 现代信用风险度量模型

5.1.2 农行M市分行农户贷款信用风险度量方法的选择

5.2 基于LOGISTIC模型的农行M市分行农户贷款信用风险度量实证分析

5.2.1 指标选取

5.2.2 模型构建

5.2.3 数据来源与样本统计分析

5.2.4 回归分析

5.2.5 模型评价

5.2.6 实证结果分析

5.3 本章小结

6 农行M市分行农户贷款信用风险管理建议

6.1 完善信用评级体系

6.2 强化银保合作

6.3 强化农户信用风险意识

6.4 规范农户贷款业务办理流程

6.5 合理运用大数据等新技术

6.6 培养专业的农户贷款风险管理人才

6.7 本章小结

7 结论

致谢

参考文献