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大数据在关系型贷款中的实际应用开题报告

 2020-02-18 12:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

研究目的及意义:

为了改善银企关系、加强中小企业融资,银行等金融机构推出了关系型信贷,因为商业银行在审批中小企业贷款时,较注重对“硬”信息的考察,同时中小企业并没有同某一家或几家商业银行保持长期关系。要改善中小企业融资状况,商业银行逐渐建立一套完整的信用记录体系,并实现信息共享,在贷款过程中增强对“软”信息的考察,积极培育一批资质较好的中小企业客户并建立密切的联系。中小企业也在不断规范财务制度,并增强财务信息的透明度,同银行建立长期关系。但随着互联网金融的不断发展,银行等金融机构面临的信用风险和操作风险也越来越大。如2018年以来,亿阳集团、神雾环保、富贵鸟、中安消、凯迪生态、盾安集团、盛运环保等接连爆发不同程度的违约或信用风险事件。本轮违约或信用风险事件多集中于民营上市公司,与上轮景气下行、盈利下滑带来的内部现金流恶化导致的违约不同,2018年违约整体背景是再融资压力下外部现金流的萎缩,在这样的环境下区别判断企业的信用风险和债务偿付压力,评估银企关系成了更重要的研究目标。

金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势,给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。近年来,随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展,这些新技术与金融业务深度融合,释放出了金融创新活力和应用潜能,这大大推动了我国金融业转型升级,助力金融更好地服务实体经济,有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中,又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营,如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库,招商银行则利用大数据发展小微贷款。在关系型信贷中,金融机构可以利用大数据技术对贷款企业进行更好的数据评估,进行客户画像、风险管理等操作。因此,实现科技与金融的融合,将大数据技术应用于银行等金融机构的贷款业务当中,对金融机构规避信用风险、操作风险,把握银企关系并进一步优化运营有着十分深刻的意义和作用。

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2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容

1.大数据关系型信贷业务发展水平:通过对大数据、云计算、人工智能等技术的研究和金融关系型信贷业务的研究,分析大数据在金融科技领域的融合水平。

2.金融机构大数据关系型信贷业务实证分析:对金融机构在开展大数据信贷业务时使用大数据的各项数据进行搜集和分析。

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3. 研究计划与安排

2018.03.01-2018.03.20,搜集、阅读相关文献资料,并进行初步整理,明确研究方向和研究目的,完成开题报告。

2018.03.21-2018.04.15,将前期搜集的资料继续进行统计、整理,结合大数据技术与关系型信贷的融合进行实证分析。

2018.04.16-2018.05,总结、分析论文数据,完善模型,进行格式与细节的修改,直至完成毕业论文。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] bester,h., “the role of collateral in credit markets with imperfect information” ,european economic review, 1987,31: 887- -899.

[2]gangmin li.foundation of big data analytics - concept.technologies.methods and business.science press.2018-09-01 [3] inge koch.analysis of multivariate and high-dimensional data .null.2014

[4] manyika,j,chui,m.,brown,b., bughinj,dobbs,r.,roxburgh,c,and
byers,a.big data:the next frontier forinnovation, competition, and productivity[r]. mckinsey globallnstitute, 2011.5 (may) .
[5]michael minelli, michele chambers, ambiga dhiraj big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses. null.2015

[6]安宝洋. 互联网金融下科技型小微企业的融资创新[j].财经科学,2014,
(10)1-9.
[7]巴曙松, 谌鹏.互动与融合:互联网金融时代的竞争新格局[j].中国农村金
融, 2012,(12):15-17.
[8]巴曙松 大数据可解小微企业融资瓶颈[j].中国经济告, 2013, (6) :29-31.

[9] 陈灿.基于信贷工厂模式的商业银行小微企业信贷流程优化研究[d].蚌埠:安徽大学,2013.
[10] 陈晨.“大数据时代”下小微企业金融服务的发展探讨[j].《商场现代化》,
2017, (1):131-132.

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