银行内部控制如何影响信贷风险识别能力:来自A股上市银行的经验证据

在我国经济进入高质量发展的时代背景下,如何有效防控银行信贷风险,牢牢守住不发生系统性风险的底线,是值得研究的重大理论和实践问题。与以往文献不同,基于微观视角从银行筛选优质客户层面,利用2007—2018年沪深两市A股16家上市银行与1 098家上市公司签订的单笔贷款合同所涉及的7 317个“银行—上市公司—年度”观测值实证检验了内部控制质量对银行信贷风险识别能力的影响。研究发现:与内部控制质量较低的银行相比,内部控制质量较高的银行更可能选择风险水平较低的借款企业,且拥有更高的风险定价能力,主要体现为对风险水平更高的借款企业设置更高的贷款利率和要求提供贷款担保两个方面。并进一步研究,厘清银行内部控制中各组成部分所发挥的作用,分析不同性质的借款企业的异质性作用,探究了银行内部控制对监管部门信贷相关违法违规处罚的作用。研究结果不仅从微观层面丰富了信贷风险治理研究的相关文献,而且揭示了内部控制对银行信贷风险识别能力的内在影响机制,为银行有效防控信贷风险、实现高质量发展提供了重要经验证据,同时为银行监管部门加强金融监管提供了理论参考。

基于多分类器融合的信贷风险识别方法

针对银行对中小企业信贷风险预测的问题,提出了一种基于多分类器融合决策的信贷风险识别方法。采用K均值聚类、BP神经网络、决策树、随机森林作为分类识别器,通过融合4个分类器的预测结果,实现对企业信贷风险的识别。实验表明,多分类器融合决策达到了互补提升的效果,有效提高了识别的准确率。

农村商业银行信贷风险识别存在问题及对策

本文认为农村商业银行在信贷风险识别过程中存在的主要问题是:风险识别的信息不充分、识别内容不全面、识别方法选用不恰当、管理人员素质不高。论文从信贷风险管理的基础环节分析入手,提出化解农村商业银行信贷风险的对策。