Chuyên Đề Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi & ứng dụng trong xếp hạng tín dụng

Thảo luận trong 'Ngân Hàng' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    167
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    Tên đề tài
    Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi & ứng dụng trong xếp hạng tín dụng
    MỤC LỤC

    Lời mở đầu
    Chương 1: Lý thuyết về rủi ro trong hoạt động Ngân hàng và thực trạng rủi ro tín dụng ở Việt Nam
    1.1 Tổng quan về rủi ro trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng 3
    1.1.1 Khái niệm về rủi ro 3
    1.1.2 Các loại rủi ro trong kinh doanh Ngân hàng 4
    1.1.2.1 Rủi ro tín dụng 5
    1.1.2.2 Rủi ro lãi suất 5
    1.1.2.3 Rủi ro tỷ giá 6
    1.1.2.4 Rủi ro thanh toán 7
    1.1.2.5 Rủi ro trong dịch vụ bảo quản và quản lý chứng từ có giá 9
    1.1.2.6 Rủi ro khác 11
    1.2 Rủi ro tín dụng trong hoạt động của Ngân hàng thương mại 11
    1.2.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng 11
    1.2.2 Các hình thức biểu hiện của rủi ro tín dụng 14
    1.2.2.1 Nợ có vấn đề 14
    1.2.2.2 Nợ quá hạn 15
    1.2.2.3 Nợ khó đòi 16
    1.2.2.4 Lãi treo 17
    1.2.2.5 Cơ cấu dư nợ tín dụng 18
    1.2.2.6 Một số dấu hiệu khác 18
    1.2.3 Nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng 19
    1.2.3.1 Những nguyên nhân bất khả kháng 19
    1.2.3.2 Nguyên nhân thuộc về chủ quan người vay 19
    1.2.3.3 Nguyên nhân thuộc về Ngân hàng 20
    1.3 Thực trạng rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam 21
    1.3.1 Các loại rủi ro tín dụng 21
    1.3.2 Tình hình rủi ro tín dụng ở các NH thương mại Việt Nam 23


    Chương 2: Lý luận về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
    2.1 Tổng quan về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp 25
    2.1.1 Khái niệm về xếp hạng doanh nghiệp 25
    2.1.2 Sự cần thiết của công tác đánh giá xếp hạng doanh nghiệp 28
    2.1.3 Vai trò của xếp hạng doanh nghiệp 30
    2.2 Thực trạng xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp ở Việt Nam 32
    2.2.1 Kinh nghiệm của Thế giới 32
    2.2.1.1 Các mô hình phát hiện 33
    2.2.1.2 Mô hình thống kê 34
    2.1.2 Thực trạng tại Việt Nam 40


    Chương 3: Sử dụng mô hình Logistic tính xác suất nợ khó đòi và ứng dụng trong xếp hạng doanh nghiệp
    3.1 Mô hình Logistic và ứng dụng trong xếp hạng doanh nghiệp 51
    3.1.1 Mô hình Logistic 51
    3.1.2 Ứng dụng mô hình Logistic vào xếp hạng doanh nghiệp 52
    3.2 Phương pháp tính xác suất nợ khó đòi cho các doanh nghiệp Việt Nam 54
    3.2.1 Các bước tiến hành xếp hạng tín dụng 54
    3.2.1.1 Các chỉ tiêu tài chính 55
    3.2.1.2 Các chỉ tiêu phi tài chính 58
    3.2.2 Mô hình xác suất có nợ khó đòi 58
    3.2.1.1 Mô hình xác suất có nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Nông, lâm, ngư nghiệp 59
    3.2.1.2 Mô hình xác suất xảy ra nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Xây dựng 66
    3.2.1.3 Mô hình xảy ra xác suất có nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Công nghiệp 71
    3.2.1.4 Mô hình xảy ra xác suất có nợ khó đòi đối với các doanh nghiệp thuộc ngành Thương mại, dịch vụ 75
    3.2.3 Mô hình tự hồi quy – AR(2) 79
    3.3 Ứng dụng mô hình vào một số doanh nghiệp Việt Nam 79
    NHẬN XÉT VÀ KẾT LUẬN


    DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...