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基于梯形模糊数的贷款组合优化管理决策 被引量:2
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作者 周圣 史本山 +1 位作者 孟伟 文忠平 《软科学》 CSSCI 北大核心 2013年第12期17-22,共6页
利用梯形模糊变量刻画了期望收益率及其方差,构建了相应的贷款组合优化模型,解决因缺乏数据而无法进行合理决策提供了有效途径。同时考虑综合风险收益下的RAROC最大化以及引入资本运用效率作为约束条件,进一步调整贷款配置结构和管理思... 利用梯形模糊变量刻画了期望收益率及其方差,构建了相应的贷款组合优化模型,解决因缺乏数据而无法进行合理决策提供了有效途径。同时考虑综合风险收益下的RAROC最大化以及引入资本运用效率作为约束条件,进一步调整贷款配置结构和管理思路,更好地考察了每笔贷款的利用效率。研究表明引入梯形模糊数的贷款组合决策模型能够有效地配置贷款资源,并且容许区间和左右宽度的变化会对组合模型有效边界产生不同的影响。 展开更多
关键词 梯形模糊数 综合风险收益 资本运用效率 贷款组合
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贷款收益与综合收益RAROC优化组合的比较分析 被引量:1
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作者 文忠平 周圣 史本山 《技术经济与管理研究》 2012年第8期92-96,共5页
有效匹配稀缺的贷款资源以创造银行的最大价值是商业银行提升经营和精细化管理能力的关键。本文立足于商业银行信贷经营实际,采用综合收益(包括贷款收益、存款收益和中间业务收益)下的RAROC指标来代替传统的贷款收益指标,并且从商业银... 有效匹配稀缺的贷款资源以创造银行的最大价值是商业银行提升经营和精细化管理能力的关键。本文立足于商业银行信贷经营实际,采用综合收益(包括贷款收益、存款收益和中间业务收益)下的RAROC指标来代替传统的贷款收益指标,并且从商业银行贷款客户选择的角度,构建了基于RAROC最优的客户组合优化决策模型。运用该模型,通过对以贷款风险收益最大化和以客户综合风险收益最大化为目标的贷款优化组合的比较分析,研究贷款组合目标函数选择的科学性和有效性。研究表明,以贷款风险收益最大化为目标去匹配贷款将产生资源错配,银行无法得到最优经营结果,以客户综合风险收益最大化为目标匹配贷款资源才是商业银行信贷经营的最优选择。 展开更多
关键词 贷款收益 综合收益 资源错配 优化组合
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苏州工业园区金融与经济总量关系的实证分析 被引量:3
3
作者 戴明 《华东经济管理》 2007年第10期23-26,共4页
金融发展和经济增长的关系一直是人们研究的热点问题之一。文章选取了苏州工业园区1994—2006年的数据,采用实证方法进行分析,论证苏州工业园区金融发展与经济增长的关系。实证分析表明:苏州工业园区的金融发展与经济增长有显著的正相... 金融发展和经济增长的关系一直是人们研究的热点问题之一。文章选取了苏州工业园区1994—2006年的数据,采用实证方法进行分析,论证苏州工业园区金融发展与经济增长的关系。实证分析表明:苏州工业园区的金融发展与经济增长有显著的正相关关系,这种关系能够得到合理的解释。 展开更多
关键词 苏州工业园区 国内生产总值 金融机构 贷款 存款
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斯里兰卡的外债状况与发展 被引量:2
4
作者 威马莱拉坦尼 《经济经纬》 2000年第4期77-80,共4页
吸引国外资金用于国内经济建设 ,是与国外进行经济技术合作、发展对外经济关系、实行对外开放的重要内容。实现斯里兰卡经济社会发展的战略目标 ,必须同时利用国际国内两个市场、两种资源。既要立足于国内 ,又要进一步扩大对外开放 ,充... 吸引国外资金用于国内经济建设 ,是与国外进行经济技术合作、发展对外经济关系、实行对外开放的重要内容。实现斯里兰卡经济社会发展的战略目标 ,必须同时利用国际国内两个市场、两种资源。既要立足于国内 ,又要进一步扩大对外开放 ,充分利用国外资金、技术及管理经验。 展开更多
关键词 斯里兰卡 外债 外债结构 负债率 国民生产总值
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贵州工业企业贷款额影响因素实证分析
5
作者 罗军 《兴义民族师范学院学报》 2010年第4期10-12,35,共4页
贵州工业企业贷款额的影响因素很多,通过选取"工业总产值"、"前一年工业企业贷款额"、"贷款总额"三个对贵州工业企业贷款额影响最重要的三个因素作为变量,建立了计量经济模型。对模型进行估计、修正、检验后得出结论:"工业总产... 贵州工业企业贷款额的影响因素很多,通过选取"工业总产值"、"前一年工业企业贷款额"、"贷款总额"三个对贵州工业企业贷款额影响最重要的三个因素作为变量,建立了计量经济模型。对模型进行估计、修正、检验后得出结论:"工业总产值"、"前一年工业企业贷款额"、"贷款总额"三个因素对贵州工业企业贷款额都有显著的影响。 展开更多
关键词 贷款额 工业企业 计量模型
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Do Macroeconomic Determinants of Non-Performing Loans Vary with the Income Levels of Countries? 被引量:1
6
作者 Laxmi KOJU Ghulam ABBAS Shouyang WANG 《Journal of Systems Science and Information》 CSCD 2018年第6期512-531,共20页
This paper explores the macroeconomic determinants of non-performing loans(NPL) in 19 Asian countries(low to high income economies) using the Generalized Method of Moments estimation approach based on the economic dat... This paper explores the macroeconomic determinants of non-performing loans(NPL) in 19 Asian countries(low to high income economies) using the Generalized Method of Moments estimation approach based on the economic data for the period between 1998 and 2015. The categorization of the economies is based on the average gross national income per capita as set by the World Bank.Specifically, the paper aims to evaluate if the determinants of NPL vary with the income levels of the countries. The results indicate that the NPL is strongly influenced by the inflation rate. The effect is,however, negative in the high-income and the middle-income countries and positive in the low-income countries. The GDP per capita has a dynamic negative relationship with the NPL in the high-income and the low-income countries. The remittance has a significant positive association in the high-income and a significant negative association in the low-income countries. Similarly, the unemployment rate has a positive effect on NPL in the middle-income and the low-income countries. With the rise in the official exchange rate, the NPL level increases in the low-income countries. The overall estimation results suggest that the NPL in Asian banking system depend on some key macroeconomic variables,such as unemployment rate, inflation rate, official exchange rate, remittance received and gross domestic product per capita, and these associations vary with the income level of the countries. Therefore,economic level of a country should be carefully considered while formulating credit policy to minimize credit risks in the banking system. 展开更多
关键词 dynamic panel economic growth fiscal policy gross national income non-performing loans
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