导读:本文包含了银行业风险论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:银行业,风险,商业银行,风险管理,杠杆,数据,中国工商银行。
银行业风险论文文献综述
张末冬[1]（2019）在《银行业风险可控 服务提质增效》一文中研究指出在11月12日召开的银保监会新闻通气会上，相关部门负责人对中小银行风险情况、网贷机构整治进展等近期热点问题一一作出回应。同日，银保监会发布叁季度主要监管指标，总体来看，银行业运行稳健，风险抵御能力充足。在此背景下，监管层也在密切关注个别风险暴露及创新业务(本文来源于《金融时报》期刊2019-11-13）
黄喆[2]（2019）在《银行业风险贷款的尽职免责机制》一文中研究指出中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发的《关于加强金融服务民营企业的若干意见》指出,要重点解决金融机构对民营企业"不敢贷、不愿贷、不能贷"问题,"建立健全尽职免责机制,提高不良贷款考核容忍度"。中国银保监会《关于进一步加强金融服务民营企业有关工作的通知》明确要求,"商业银行要尽快建立健全民营企业贷款尽职免责和容错纠错机制"。结合民营企业信贷业务特点,本文(本文来源于《银行家》期刊2019年11期）
谢愚[3]（2019）在《持续提升中国银行业风险管理水平》一文中研究指出中国银行业协会《风险管理》科目首席专家、中国工商银行风险管理部总经理刘瑞霞认为，增强从业人员的风险意识，提高风险管理能力，是防控好金融风险的前提条件。由其担任主编的银行业专业人员职业资格考试《风险管理》科目2019版统编教材已由中国金融出版社出版。该书紧(本文来源于《金融时报》期刊2019-11-01）
施燕[4]（2019）在《大数据时代银行业风险管理的挑战与展望》一文中研究指出在金融领域,大数据技术已经得到银行业的广泛使用。我国多家银行纷纷开始为进一步收集和分析大数据而建立新的平台,将传统数据仓库与大数据系统有效结合。风险管理是金融业生存发展的核心,运用大数据推动银行业风险管理转型已成为未来发展的趋势。(本文来源于《经济导刊》期刊2019年10期）
高波,李言,李萌[5]（2019）在《住房抵押贷款与银行业风险分析——来自中国商业银行的经验证据》一文中研究指出降低杠杆率是中国经济当前面临的主要挑战。根据美国的经验,在不同经济部门之间进行杠杆转移是降低杠杆率的有效策略。结合中国各部门的杠杆率情况,通过增加住房抵押贷款规模提高住户部门的杠杆率,成为实施杠杆转移策略的可操作选项,但增加住房抵押贷款规模将会影响商业银行风险,进而影响系统性金融风险发生的概率。理论分析结果表明,增加住房抵押贷款规模会通过信贷和抵押品价值效应两个渠道发挥降低商业银行风险的作用,但该作用会受到住房抵押贷款规模和房价变动的影响。利用2000—2015年65家商业银行相关数据,采用Z值测度商业银行风险,检验了住房抵押贷款对商业银行风险的影响,实证分析结果表明,当商业银行的住房抵押贷款规模较大时,增加住房抵押贷款规模对商业银行风险的降低作用显着;当房价上涨且变动幅度较小时,增加住房抵押贷款规模对商业银行风险的降低作用显着。(本文来源于《产业经济研究》期刊2019年04期）
李志楠[6]（2019）在《基于系统网络与市场主体有限理性行为的银行业风险传染研究》一文中研究指出近一个世纪以来,数次金融危机对全球造成深刻影响,危机导致的投资者恐慌、企业破产、经济衰退、失业等多方面影响给国家经济与民众生活带来巨大危害。在巴塞尔委员会、金融稳定理事会等国际合作组织的统一推动下,各国金融风险防控体系不断完善,但事实证明,当今的风险防范机制仍无法防止金融危机的发生,2008年次贷危机引发的全球经济危机再次给许多国家造成巨额损失。近年来,随着金融危机影响逐步消退,全球经济同步复苏,主要发达经济体的货币政策趋向正常化,导致全球流动性进一步收紧,逆全球化与贸易保护主义抬头,国际贸易摩擦不断加剧,国际形势风起云涌,对我国经济金融体系的风险防控能力要求不断提高。党的十九大明确提出“防止发生系统性金融风险是金融工作的永恒主题”,当前我国改革开放进入深水区,在金融改革开放过程中,防范化解金融风险已经成为金融发展的重要任务。回顾每次金融危机的爆发过程,都经历了由单一风险源引发的风险传染,进而导致系统风险的全面爆发,因此,对金融风险传染的研究一直以来都是系统风险领域的热点问题之一。为了更加深入地了解系统性金融风险的形成机制,分析风险传染过程,从而完善风险监管防控机制,防范系统性金融风险的发生,本文在现有金融风险传染研究成果的基础上,以金融机构中最具代表性的银行业为例,综合叁种银行业风险传染路径,同时纳入叁类行为金融因素影响下的市场主体有限理性行为,构建一个超越现有研究的风险传染分析框架与理论模型。不仅在理论上作出新的探索,为该领域研究拓展新的方向,而且更全面地捕捉现实中金融风险传染过程的多种因素,进而对银行业风险传染进行更加深入、细致的研究,对我国银行业乃至整个金融业的风险防控具有重要意义。本文的研究主要分为四个方面:第一,深入分析对手违约、共同资产持有、流动性展期叁类路径下的银行业风险传染机制,信息溢出、异质信念、投资者情绪叁类行为金融因素影响下的市场主体有限理性行为对银行业风险传染的影响机制,构建基于系统网络与市场主体有限理性行为的银行业风险传染分析框架与理论模型;第二,采用仿真模拟方法,研究初始冲击通过银行业传染形成系统风险的演化过程,对风险传染的范围与概率以及各银行的风险变化过程进行分析,探索行为金融因素影响下银行业风险传染出现的特殊现象,以及不同传染路径、不同行为金融因素存在时风险传染的迭加效应;第叁,选取我国银行业46家上市商业银行数据,分析银行对风险的吸收能力以及在各类传染路径下的风险暴露程度,进一步结合本文模型进行压力测试,通过分析压力测试结果提出风险管理对策;第四,从审慎监管与政府救助两个方面建立银行业风险传染监管体系,采用敏感性分析法对不同监管指标和不同网络结构下的风险传染程度进行比较,采用自然实验法对政府救助的方式、时机、目标进行研究,验证政策效果。本文的主要创新体现在四个方面:第一,在当前银行业风险传染研究的理论与模型基础上,构建基于系统网络与市场主体有限理性行为的银行业风险传染分析框架与理论模型,打破传统金融学中完全理性假设、市场有效性假设、信息完备性与对称性假设,引入行为金融学理论;第二,当前大多数银行业风险传染研究仅将传染范围、传染概率作为研究内容,本文除此之外还通过记录不同传染时期的系统网络节点信息,细致地展示银行业风险传染过程,从而深入地对各时期不同银行陷入危机的具体原因进行分析;第叁,在当前宏观与微观审慎监管方法的基础上,进一步基于银行业风险传染路径提出系统网络的中观审慎监管方法,并采用自然试验方法对政府救助的不同的方式、时机、目标所实现的效果进行对比,完善银行业风险传染监管体系;第四,在信息溢出因素影响下的流动性展期路径的风险传染研究中,发现了“跳跃式”风险传染、“循环流动性陷阱”现象以及信息溢出所具备的“风险发现”功能,在分析内在原因的基础上提出相应的政策启示。本文的重要结论主要有以下五点:第一,叁类风险传染路径存在显着的迭加效应,表明在银行业风险传染的研究中叁类传染路径缺一不可;第二,叁类行为金融因素影响下的市场主体有限理性行为均对银行业风险传染过程产生显着影响,是不可忽略的重要因素;第叁,信息溢出的存在使得流动性展期路径下的风险传染呈现“跳跃式”风险传染、“循环流动性陷阱”现象,表明信息溢出影响下的风险传染具有隐蔽性、跳跃性、爆发性特征,另外信息溢出具备的“风险发现”功能为监管部门在同业借贷业务监管中提供了新的思路;第四,我国银行业中,大型国有商业银行稳健性较强,兴业银行、天津银行、渤海银行、重庆农商银行以及大多数城市商业银行受到不同的风险传染路径下的影响较为严重;第五,在银行业风险传染监管研究中,微观视角的杠杆率监管、流动性监管以及宏观视角的附加监管要求能够有效降低银行业风险传染程度,从中观视角来看,形成完全连接网络结构或区域型网络结构、提升资产密度、提升资产多样化程度、实施差异化资产分配策略、提升节点异质性都能够强化系统网络结构的稳健性,同时,在危机期间对系统重要性银行的破产进行持续性救助能够高效地限制银行业风险传染。(本文来源于《山西财经大学》期刊2019-06-11）
吴立力[7]（2019）在《金融杠杆、杠杆结构与银行业风险承担——基于跨国面板数据的动态系统GMM分析》一文中研究指出立足全球视角,以2000—2015年43个国家(地区)数据为研究样本,采用动态系统GMM模型考察了金融杠杆对银行业风险承担水平的影响效应,并从国家金融结构、经济发展阶段、金融危机效应等异质性视角进行了比较研究。结果发现:宏观总杠杆率上升会显着增加银行业风险承担水平,而不同经济部门杠杆影响效应呈现出非均衡性,政府部门杠杆率扩张对银行业风险承担存在促进作用,居民部门表现为抑制作用。从异质性影响看来,银行主导型国家和发达经济体中金融杠杆对银行业风险承担水平的正向效应更明显;而金融危机前居民部门杠杆对银行业风险承担水平敏感性更强,金融危机后政府部门杠杆则更为敏感。本文的研究结论为全球金融杠杆优化管理和银行业风险防范提供了必要的经验证据。(本文来源于《西南民族大学学报(人文社科版)》期刊2019年05期）
曾刚,任梦杰[8]（2019）在《进一步规范资产分类标准，意在强化银行业风险管理》一文中研究指出4月30日，银保监会就《商业银行金融资产风险分类暂行办法（征求意见稿）》（以下简称《暂行办法》）公开征求意见。《暂行办法》是对2007年银监会发布的《贷款风险分类指引》（以下简称《指引》）的修订和扩充。《暂行办法》扩展了风险分类的范围，将原来的(本文来源于《21世纪经济报道》期刊2019-05-07）
吴伟伟[9]（2019）在《基于Copula-CoVaR模型的钢铁行业与银行业风险双向溢出效应研究》一文中研究指出2018年全年全国工业产能利用率为76.5%,产能过剩情况依然严峻。2018年生钢、粗钢、钢材产量不降反增,钢铁行业产能过剩会导致钢铁企业的盈利能力下降,加之钢铁企业目前的资产负债率比较高,偿债能力下降,甚至出现资不抵债的情况。在钢铁企业的偿债能力下降的情况下,商业银行对钢铁行业企业的信贷资产质量会下降,商业银行的不良贷款会增加。钢铁行业资金链断裂可能通过其上下游企业和借款银行进一步向金融体系传导,最终演变为系统性金融风险。从钢铁行业产能过剩和银行业风险出发,探究钢铁行业和银行业之间的风险双向溢出效应,通过测算钢铁行业与银行业相互间的风险溢出值,衡量当钢铁行业遭受风险冲击时对银行系统的风险溢出效应,以及当银行业遭受风险冲击时对钢铁行业的影响。采用了Copula-CoVaR模型对2007年10月8日—2018年12月31日钢铁行业和银行业指数收益率序列,以及14家上市银行企业和15家上市钢铁企业的股票收益率序列进行分析。通过广义帕累托分布函数拟合尾部收益率序列,其余部分用经验函数进行拟合,构造边缘分布函数,通过拟合15种Copula函数,选取最优的函数构造联合分布函数,根据Copula-CoVaR理论求解出相应的条件在险值并衡量其风险溢出强度。结果发现:1、钢铁行业和银行业之间存在风险双向溢出效应,且银行的风险溢出强度要高于钢铁行业,但是当特殊风险发生时,钢铁行业的风险溢出强度会变大并高于银行业风险溢出强度;2、当个体银行发生风险时对钢铁业的影响要小于钢铁业发生风险时对个体银行的冲击,可能和银行的规模以及不良贷款率有关,银行资产规模较大的银行自身风险较小,且发生风险时对风险的抵抗能力较强,风险溢出能力相对较弱,不良率较高的银行风险溢出效应更强;3、个体钢铁公司发生风险时对银行的冲击要高于银行业发生风险时对个体钢铁企业的冲击,不同资产规模和资产负债率的企业有不同的表现,规模大的企业具有较小的风险溢出效应,而资产负债率高的企业风险溢出强度较大。最后在加强钢铁行业和银行业风险管理等方面提出合理的意见与建议,银行需要把控对钢铁行业企业的信贷总量、根据钢铁企业征信情况分别授信、建立钢铁企业风险“防火墙”等,钢铁行业企业应该合理调整融资中银行贷款比例、选择经营较为稳健的银行贷款、防范银行关联业务风险等,防范钢铁行业和银行业之间风险溢出。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-04-08）
姚利虎[10]（2019）在《知识图谱技术助力银行业风险管理》一文中研究指出知识图谱重构数据价值通俗来讲,知识图谱就是一种以相互连接的实体和他们的属性构成的信息组织形式。也可以说是由一条条知识组成的一个集合,每条知识表示为一个SPO(Subject-Predicate-Object)叁元组。谷歌正是利用这一方式将散落在互联网上的结构化、半结构化和非结构化信息进行组织,使计算机能够理解人类的语言交流模式,实现智能交互。同样,在银行风险管理工作中,利用知识图谱技术,可以在各种数据来源的信息上迭加领(本文来源于《金融电子化》期刊2019年03期）
银行业风险论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发的《关于加强金融服务民营企业的若干意见》指出,要重点解决金融机构对民营企业"不敢贷、不愿贷、不能贷"问题,"建立健全尽职免责机制,提高不良贷款考核容忍度"。中国银保监会《关于进一步加强金融服务民营企业有关工作的通知》明确要求,"商业银行要尽快建立健全民营企业贷款尽职免责和容错纠错机制"。结合民营企业信贷业务特点,本文
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
银行业风险论文参考文献
[1].张末冬.银行业风险可控服务提质增效[N].金融时报.2019
[2].黄喆.银行业风险贷款的尽职免责机制[J].银行家.2019
[3].谢愚.持续提升中国银行业风险管理水平[N].金融时报.2019
[4].施燕.大数据时代银行业风险管理的挑战与展望[J].经济导刊.2019
[5].高波,李言,李萌.住房抵押贷款与银行业风险分析——来自中国商业银行的经验证据[J].产业经济研究.2019
[6].李志楠.基于系统网络与市场主体有限理性行为的银行业风险传染研究[D].山西财经大学.2019
[7].吴立力.金融杠杆、杠杆结构与银行业风险承担——基于跨国面板数据的动态系统GMM分析[J].西南民族大学学报(人文社科版).2019
[8].曾刚,任梦杰.进一步规范资产分类标准，意在强化银行业风险管理[N].21世纪经济报道.2019
[9].吴伟伟.基于Copula-CoVaR模型的钢铁行业与银行业风险双向溢出效应研究[D].中国矿业大学.2019
[10].姚利虎.知识图谱技术助力银行业风险管理[J].金融电子化.2019
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