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MBA论文选题与研究设想:Y公司在信贷风险管理中发现的问题及完善对策研究1、立论依据论文题目及选题背景1.1.1论文题目《大数据驱动的信贷风险管理优化研究—以Y公司为例》1.1.2选题背景国内互联网金融科技与金融服务企业当前面临着巨大的竞争,不仅要面对银行业,还要跟国内众多的小额信贷公司竞争,与新兴的互联网金融公司相比,老牌信贷公司所应用的风险管理理论也相对比较落后,在竞争日益白热化的当下无法占据有利地位。信贷的安全管理水平,不仅关系到互联网金融公司的风险控制能力和企业长期的发展,更关系到社会的金融稳定状况,因而,利用大数据来提高信贷的风控水平是必然趋势。Y公司公司成立于2006年,也是国内“第一批吃螃蟹的人”。它的主要业务是给小微企业主和普通工薪阶层提供信用借款以及信息咨询服务。而随着互联网的不断发展,既有外部大环境的影响——为了让市场更加稳定,银监会也对其进行了整顿,取缔了一大批之前由于监管不完善而出现的不合规的小贷公司;银行业及其他小贷公司的竞争压力也在与日俱增。又有公司内部环境的影响——剩下的少数小贷公司自身也面临着信贷风险管理压力增大的问题。小贷公司的客户群体其实有很大一部分是被银行业边缘化的客户,这部分客户的资质可能没有那么好,但是客群基数较为庞大。随着买方市场业务量的扩大、审核流程时效的缩短,小贷公司的信贷风险管理问题也慢慢的暴露出来了,在确保收益的前提下管控信贷风险是其当前最亟待解决的问题,而在互联网以及大数据等相关工具的辅助下提升风控流程也是刻不容缓。研究目的本篇论文意在借鉴国内外小额信贷的风控相关经验,结合互联网大数据的相关风控理论,为小额信贷行业的大数据风险管理提供理论支持,并以Y公司遇到的风险管理相关具体案例为原动力,结合其他大咖们或者同行业在大数据背景下的信贷风险管理经验总结出适用于Y公司的风控方法以及配套服务。具体而言,可以分为以下两个方面总结国际小额信贷制度的历史,结合国际上与大数据相关的最新信贷风险管理经验,通过相关理论发展的主要模式,根据目前该项目进行中发现的问题,建立对大数据信贷风控的框架性认识,为现阶段信贷风控的发展提出理论支持。分析国内外典型的以大数据为驱动的信贷风险管理的相关案例,并结合自己公司在实际工作中出现的问题以及解决方案,科学的进行对比和学习,希望能够找到更高效的方案,为公司的接下来的发展提供真正有参考价值的建议。研究理论意义和实际应用价值1.3.1研究理论意义为拓展业务渠道以及提高盈利能力与水平,中国各个信贷领域均在加大零售业务的同时兼备降低风险的任务,信贷风险管理作为其中的重要内容,日益受到重视。若是采用传统信贷的风控方式,则难免“费而不惠”,因此,互联网金融基本上都是采用大数据风控模式来管理信贷业务风险控制。在行业业务现状以及Y公司的内外部环境制约的情况下,如果不通过改进风控管理模式,提出可行性措施,降低信贷风险数据(即降低违约率),Y公司未来的业务将更加难于发展,甚至有可能出现“千里之堤毁于蚁穴”的情况。本文将结合国内外相关理论,依靠强大的互联网技术,基于大数据的驱动,从洞察用户、精准营销到反欺诈识别和信用风险管理等内容,通过业务模式的创新,更为便捷的满足个人客户短期、小额的贷款需求。1.3.2实际应用价值本篇论文我将结合在MBA学习中的学到的相关知识以及方法,把理论和实践二者紧密的统一起来,并深挖在现有的市场环境以及监管政策下,小额信贷机构的社会环境、经济绩效、管理模式之间的关系,结合金融领域的大数据风控技术,并以Y公司为研究对象,将互联网和大数据有机的结合起来,并通过对信息不对称理论、大数据风控理论等相关理论进行系统的分析,并在此基础上给出优化信贷风险管理流程的建议。通过其在产品设计、客户精准定位、风险识别及信用评估等方面的应用越来越深入,以达到降低风险数据、提升工作效率和改善服务水平等方面的目的,从而增加Y公司的行业竞争力。2文献综述2.1文献检索情况2.1.1所阅文献的查阅范围及手段本文写作过程中主要使用以下查阅手段:中国海洋大学图书馆;中文及外文期刊数据库,包括但不限于:知网数据库、百度文库等数据库;通过浏览器搜索相关内容;查阅相关图书、报刊杂志、微信公众号及其他APP等手段。所阅文献包括相关著作,金融周刊等期刊和知网的硕博论文等。2.2国内外研究现状2.2.1国外研究现状小额信贷,实际上,它早在15世纪的欧洲就出现了,只不过当时的形式有点类似中国早期的票号,是为了给那些对资金有一定需求的个人或者商行提供一定金额的帮助,或者我们称之为“典当行”更为合适。上个世纪60—70年代,为了消除贫困和发展农业生产,由政府补贴的形式出现在发展中国家的农村信贷出现了,但是由于没有强制的还款保护措施,导致贷款的违约率过高,项目普遍亏损。同一时期,由孟加拉人穆罕穆德·尤努斯教授创办的格莱珉银行模式出现了,其发放贷款的主要形式是以借款小组和乡村中心为运行基础,采取连带责任以及强制存款担保,采用分期还款(每周还一次)的方式,使得之前居高不下的违约率甚至降至0%。有点像我国之前银行在农村发放的“五户联保”模式。关于小额贷款信贷风险管理,国外的学者进行了大量研究,我将从以下三个方面进行分析:影响小额信贷风险的因素。JoseA.G.Baptista(何塞·巴普蒂斯塔)(2006)认为小额贷款风险的影响因素包括:贷款额度、贷款期限、贷款用途、贷款利率、借款人经营情况、借款人信用情况等。[1]JamesCopestake(詹姆斯·科普斯泰克)(2007)认为小额贷款风险因素主要是包括借款人的身体情况、爱好、家庭资产情况、性别、年龄、受教育程度等。[2]小额信贷风险管理研究方面的内容。Georgette·Jean-Louis(乔吉特·琼-路易斯)(2011)认为政府机构在小额信贷风险管理中要尽到应有的外部监管责任,政府、小额贷款公司和借款人各尽其能,能够有效地降低信贷风险。[3]Gopalakrishnan·Balagopal,Jacob·Joshy,Mohapatra·Sanket.(戈帕拉克里希南·巴拉戈帕尔、雅各布·乔希、莫哈帕特拉·桑克特)(2021)考察了风险敏感的巴塞尔法规对全球企业债务融资的影响。它调查企业如何通过调整融资来源和资本投资来应对这一影响。发现,巴塞尔法规的实施与低评级公司的信贷可得性降低有关。这些公司通过增加对应付账款的依赖、降低对股东的付款455以及减少资本投资来缓解银行信贷短缺。在依赖内部评级方法的国家,资本监管的影响较低。关键结果对于银行危机的控制、银行特定的控制以及包含贷款级信息都是稳健的。本文的研究结果大大有助于理解对风险敏感的银行资本监管的实际效果。[4]互联网信贷风险管理与大数据相关方面的内容。Md.MorshadulHasan,JózsefPopp,JuditOláh.(莫沙杜尔·哈桑,约瑟夫·波普,朱迪特·奥拉)(2020)认为大数据是科技时代最新的商业和技术问题之一。每天会发生数亿起事件。金融领域深深地介入了大数据事件的计算。因此,金融界每天会发生数亿笔金融交易。因此,金融从业者和分析师将其视为不同金融产品和服务的数据管理和分析的新兴问题。此外,大数据对金融产品和服务也有重大影响。因此,识别大数据影响显著的金融问题也是探讨其影响的重要问题。基于这些概念,结合当前金融大数据的发展态势,以及大数据对不同金融领域的影响,更具体地说,它对金融市场、金融机构的影响,以及与互联网金融、财务管理、互联网信贷服务公司、欺诈检测、风险分析、金融应用管理等的关系。[5]SiddharthBhatore,LalitMohan,Y.RaghuReddy.(悉达思·巴托,拉利特·莫汉,Y·拉古·雷迪)(2020)提出信用风险是借款人不履行财务承诺时发生财务损失的风险。虽然构成信用风险的因素很多,但在贷款时尽职调查(信用评分)、持续监测客户付款和其他行为模式可以降低累积不良资产和欺诈的概率。在过去的几年中,NPAs和欺诈的数量明显上升,因此银行和金融机构利用稳健的机制来预测贷款的绩效已成为当务之急。过去20年,人工智能领域出现了巨大的增长,尤其是机器学习(ML),改善了互联网、数据和计算机的访问。尽管有信用评级机构和信用评分公司向银行提供了对客户的收费分析,但研究人员继续探索各种ML技术,以提高信用风险评估的准确性水平。并观察到,集成神经网络和SVM的Ensemble和Hybrid模型正被更多地用于信用评分、NPA预测和欺诈检测。[6]2.2.2国内研究现状而格莱珉银行的成功,也给其他发展中国家带来了新的启发,我国从1993年开始引进了该模式,结合自己在发展中遇到的问题,经过十几年的发展和调整,也已经被广泛应用。结合国外经验,国内众多学者对小额贷款进行了深入的研究,主要从以下四个方面进行分析:小额信贷公司所面临的风险。谢昕(2018)认为小额信贷机构目前仍面临着包括信用风险、操作风险和法律风险等在内的风险因素。[7]李枫(2018)认为小额贷款公司的主要风险由外部因素和内部因素构成。高成本风险是由于产品设计缺陷导致的“跑量不赚钱”。[8]小额贷款公司的信贷风险原因研究。刘海涛、孙铭鸿(2017)着重描述了信息不对称原理,认为小额信贷机构信用风险的主要原因是小企业资金回笼慢,贷款偿还能力较低,但是信息同步较慢等信息不对称带来的风险。[9]谢素华、黄鹂(2018)认为造成小贷公司风险的原因包括销售岗位从业人员素质低(对学历水平要求不高),对专业知识的培训度不够、借款人信用度一般(尤其是有很多客户存在一人多贷的情况出现)、产品设计存在缺陷、以及因为技术水平不足导致的贷款使用监管不力等。[10]小额贷款公司风险控制研究。李建红(2018)提出了从外部到内部的信贷风险控制方法,外部内容包括从明确自身定位到了解市场经济发展趋势,内部控制包括从完善企业风险控制体系到加强贷后业务服务管理等几个方面来控制小额信贷企业信用风险的方法。[11]鲁斯玮(2018)认为小贷公司的风险应对策略中应该包括完善政府对小贷的支持、建立有效的信用评级评价体系、加强对小贷公司的监督管理等方面。[12]余凝(2019)建议在操作风险控制方面,严格执行三检制度,建立内部审计部门,完善企业内部控制体系。在信用风险控制方面,应建立完善的客户评价体系和健全的信用管理机制。[13]大数据驱动的信贷风险管理优化研究。陈红梅(2015)提出互联网金融的核心问题是风险管理。如果我们能够将互联网风控技术运用到风险管理中,那我们将创造一个具有巨大潜力和竞争力的商业模式。[14]张孝昆(2017)提出信息化+智能化打造企业管控和大数据的核心,整合企业内外部数据,形成数据输入、问题输出的数据管理新模式。[15]单良,乔杨(2018)将信用评分模型建立在完整的历史数据基础上,通过数据整合和挖掘等技术将大量的数据转化为有用的风险信息。在建立了信用评分模型后,在此基础上,可以将风险数字化,更清晰地呈现客户的违约率和风险等级,能够更有效的降低风险数据。[16]郭品(2021)从阐释银行信贷风险产生原因入手,针对大数据应用前银行传统风控在评级方法、评估成本、管理意识、内控机制上存在的问题进行大体分析,并围绕建立不良信贷风险预警系统、创设企业多层次风险担保体系、推动供应链一体化机制建构、推进金融数据共享机制建设四个层面,探讨了大数据技术在银行信贷业务风险管理中的具体应用。[17]王军伟(2017)对大数据时代下的信贷风险管理行了介绍和剖析。首先,从经济学理论与实践应用上对信贷的产生和经济意义、信贷分析方法的变迁行阐述;其次,对信贷整个生命周期中使用的Cohort分析、信贷业务展、合同签订、风险监控预警、催收和不良资产处置、系统信息管理系统中报表等重要方法行了深讲解;而后,从财务数据、信用报告、交易流水等信贷角度方面分析借款者的还款能力和还款意愿,并提出了还款意愿的货币量化方法。[18]2.2.3国内外研究文献评述通过比较分析国内外有关信贷风险管理的研究文献发现,大数据和风险管理的融合是一个比较新的课题,而大数据原本是IT行业的专属名词,在相当长时期内,国外学者并没有明确提出大数据与风险管理相结合的概念,但是随着互联网金融的不断发展以及大数据时代的到来,信贷风险管理开始了新的技术革命,国内外学者首先介绍了该理论的研究背景,其次又对其实施方式提供了指导性的建议——提出大数据与信贷风险管理相融合的重点在于管理理念的改变、数据平台的搭建以及管理流程的创新和风险预警及监控的实施。国内学者对该研究也是在近十几年才兴起的,基于当前我国经济结构发展转型,众多企业开始聚焦于信贷风险管理,而科技金融的提出,乃至数据化风控的提出和实施非常具有现实意义。大数据在风险预警方面极具优势。互联网大数据具有非常广的数据范围和非常高的数据更新频率,因而基于互联网中快速更新的海量信息的输入,相关行业的预警能力得到了极大的提高。在这一高效运行的风险预警体系下,客户异常的行为都会被及时地识别出来,并将作为风险预警信号实时传递。3研究内容3.1学术构想与思路本篇论文主要以信贷风险管理为一个小的切入口,通过对大量文献的分析和总结,结合具体案例,从企业外部环境和内部环境两方面进行缝隙,并在分析中加入数据驱动的相关内容进行分析研究,结合企业所处的业务和组织结构特征,通过对相关内容的探索,从业务流程入手,在信用审批、客户管理、催收管理等方面做好阐述,为企业客群定位、资源配置等提供相关支持,以达到降低信贷风险的目的,更贴切的对自身业务及经营模式的完善发展提出相关建议,从而让企业健康长远的发展,也希望能为该地区其他同行业企业提供借鉴意见。3.2主要研究内容3.2.1论文提纲如下:1、绪论1.1研究背景1.2研究的意义1.3国内外研究现状1.3.1国外研究现状1.3.2国内研究现状1.4研究内容1.5研究方法1.5.1文献研究法1.5.2案例分析法1.5.3定量分析法研究的理论基础2.1相关概念和要素2.2相关理论2.2.1数据不对称理论2.2.2大数据风控理论3、Y公司信贷风险管理现状及存在的问题3.1Y公司概况3.2Y公司信贷风险管理现状3.3Y公司在信贷风险管理中发现的问题3.3.1信贷风险管理流程过于传统,缺乏创新3.3.2互联网背景下,造假成本低,欺诈率上升3.3.3历史数据过于庞大,贷后管理效率低下4、Y公司大数据驱动的信贷风险管优化方案设计4.1Y公司信贷风险管理目标——贷前管理4.1.1解决信息不对称,精准定位优质客群4.1.2创立信用评分卡,做好风险预警4.1.3善用“大数定律”,全面提升效率——零感知审批4.2Y公司信贷风险管理目标——贷中管理4.2.1精准化数据收集及分析,全面评估客户风险4.2.2集中风险控制,量化还款意愿4.2.3信息对称升级,反欺诈管理4.3Y公司信贷风险管理目标——贷后管理4.3.1还款提醒智能化,风险监控预警前置4.3.2适度风险容忍度量化4.3.3存量客户逾期管理及不良资产处置5、Y公司信贷风险管理实施计划及保障措施5.1实施计划5.2保障措施5.1.1加强制度管理:明确岗位职责,管理规范化5.1.2完善内控机制:数据及时共享,降低内耗5.1.3配套平台的建立和维护:建立数据平台及信用评分卡体系5.1.4全面提升员工综合能力:提升服务管理,增加客户配合度6、结论4研究方法与技术路线4.1拟采取的研究方法4.1.1文献研究法文献研究法有助于了解研究主题的研究成果及研究现状,取其精华,有助于开拓思路确定研究方向。通过搜集、阅读大量国内外相关文献,经过整合分析,了解相关研究现状,学习专家学者的研究方法与结论,总结归纳理论成果及研究经验作为本文选题的相关理论基础,在理论指导下对Y公司的风险管理模式展开探索。4.1.2案例分析法通过对具有代表性的案例企业和案例项目的分析,举一反三,找到可以用于指导风险管理的一般性规律和经验,推广到其他同类企业项目中,用于指导其他企业的风险管理实践。4.1.3定量分析法本文通过对Y公司现有的风险数据评价分析,使经营管理模式的创新成果进一步精确化,从而增强研究结论的科学性和指导性。4.2研究的技术路线5实施方案及可行性分析5.1实施方案本文拟按照以下实施方案展开具体研究:5.1.1文献阅读和积累通过广泛阅读和搜集国内外相关文献,整理国内外对于大数据信贷风险的研究现状,夯实理论基础,使本文结论更具可信性。5.1.2理论与案例分析相结合将相关理论基础与Y公司实际经营管理情况相结合进行分析,通过相关理论基础和当前研究成果的支撑,优化设计Y公司风险管理流程,使得研究结果更具科学性和应用性。5.1.3形成结论形成结论不仅仅局限于发现Y公司在经营模式方面存在的问题及方案设计,还应对该方案在Y公司及同行业的应用提供参考,使得本文的研究更具有指导意义和参考价值。5.2实施方案的可行性分析本文总体上具有可行性,具体体现在以下三个方面:5.2.1论文选题符合实际本文立足于大数据背景下,选取Y公司作为典型案例,试图依托Y公司风险管理的大背景,借鉴和引入大数据风险管理理念,具体案例具体分析,并对国内其他小额信贷公司提供借鉴。5.2.2论文分析具备理论基础和研究文献支撑,且获得案例企业的支持。本文在撰写前搜集查阅了大量研究文献,理论基础坚实。并且,本文选取的Y公司数据真实可靠,信贷风险控制也是Y公司的实际需求,取得了公司的认可和支持。5.2.3现实因素本人在Y公司从事客服以及风控工作多年,对该领域的研究与实务有所理解;我校有很多优秀的专家学者,他们在我论文的构思、写作过程中可以提出许多可行性建议及改进之处;我校图书馆、电子资源库等可以提供大量的中外文图书、期刊资源供我查阅、参考,为我的本篇论文写作提供了大量资源;最后,我相信在导师的专业指导下,在专家学者的帮助建议下,我一定可以通过努力钻研,完成这篇硕士学位论文。参考文献JoseA.GBaptista.HowtoReduceArrearsinMicrofinanceInstitutions[J].JournalofMicrofinance,2006,34(3):115-130.JamesCopestake.MainstreamingMicrofinance:SocialPerformanceManagementorMissionDrift[J].WorldDevelopment.2007,3(10).Georgette·Jean-Louis.Microfinance’sLatestGrowingPains[J].JournalofKnowledgeWharton2011,(02).GopalakrishnanBalagopal,JacobJoshy,MohapatraSanket.Risk-sensitiveBaselregulationsandfirms’accesstocredit:Directandindirecteffects[J].JournalofBanking&FinanceVolume126,2021.Md.MorshadulHasan,JózsefPopp,JuditOláh.Currentlandscapeandinfluenceofbigdataonfinance[J]JournalofBigDataVolume7,Issue3.2020.PP26-46.SiddharthBhatore,LalitMohan,Y.RaghuReddy.Machinelearningtechniquesforcreditriskevaluation:asystematicliteraturereview[J].JournalofBankingandFinancialTechnologyVolume4,Issue1.2020.PP111-138.谢昕.论小额贷款公司的风险管理[J].金融经济,2018(12):134-135.李枫.论小额贷款公司的风险控制[J].天津经济,2018(12):28-31.刘海涛,孙铭鸿.我国小额信贷机构风险防范研究[J].时代金融,2017(12):211.谢素华,黄鹂.论小额贷款公司的经营风险问题[J].环渤海经济瞭望,2018(05):38-39.李建红.试论小贷企业财务风险管控[J].时代金融,2018(05):119-123.鲁斯玮.我国小额贷款公司发展现状、对策及前景展望[J].金融经济,2018(12):70-71.余凝.小额贷款公司的信贷风险控制问题及对策研究[J].中国商论,2019(03):115-116.陈红梅.互联网:信贷风险与大数据[M].清华大学出版社,2019(01):49-56+77+99.张孝昆.大数据风控[M].机械工业出版社,2017(06):26-29+41-59.单良,乔杨.数据化风控:信用评分建模教程[M].中国工信出版集团,电子工业出版社,2018(09),74+185.王军伟.风控:大数据时代下的信贷风险管理和事件[M].中国工信出版集团,电子工业出版社,2017(08):29-44+204.郭品.基于大数据的银行信贷风险管理体系分析[J].

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