贷款损失准备

摘要： 本文使用2006~2019年中国168家银行的数据,研究经济政策不确定性对银行盈余管理的影响。研究发现,经济政策不确定性加剧了银行的盈余管理,尤其是增加利润的盈余管理。在经过多种稳健性检验并控制内生性后,该结论仍然成立。另外,经济政策不确定性加剧银行盈余管理的效应在资本充足率较低、资产收益率较低和不良贷款率较高的银行中表现得更加明显。最后,在经济政策不确定性较高的时期,上市银行、国有银行和股份制银行以及规模较大的银行更有可能进行盈余管理。本文不仅丰富了经济政策不确定性影响银行财务决策的研究,还深化了对银行盈余管理影响因素的理解与认识,对制定宏观经济政策和监管银行盈余管理也具有重要的现实意义。

摘要： 从2018年1月1日起,预期信用损失模型在我国商业银行中分阶段实施,及时评估其应用的经济后果对于会计准则制定和监管政策调整都显得尤为重要。本文选取2020年末已实施预期信用损失模型的86家中国商业银行为处理组,选取还未实施预期信用损失模型的57家中国商业银行为控制组,运用双重差分法实证检验预期信用损失模型的应用是否影响贷款损失准备前瞻性。研究结果显示:第一,预期信用损失模型的实施在整体上增强了贷款损失准备前瞻性。第二,资本市场监管、资本计量方法和盈利水平在其中发挥了调节效应。第三,预期信用损失模式对贷款损失准备前瞻性的提升作用受到异质性因素的影响,对上市商业银行、运用权重法进行资本计量商业银行和盈利水平较高商业银行的影响更明显。这些发现揭示了预期信用损失模型增强贷款损失准备前瞻性的作用机理,对贷款损失准备会计准则变革其他经济后果的研究也有借鉴意义。

摘要： 贷款损失准备是商业银行处理不良贷款的有效工具,合理有效计提贷款损失准备可以抵御因坏账增多而导致的金融风险.以2004—2017年125家商业银行为样本进行实证分析得出:央行使用的宏观审慎工具会使商业银行前瞻性地多计提贷款损失准备,以保持银行系统稳健运行;监管机构加强对商业银行的资本监管会导致银行忽视对贷款损失准备要求的考量;央行实施的货币政策与银行计提贷款损失准备之间存在负相关关系,且对银行的计提贷款损失准备的影响具有非对称性.

摘要： 选取2005-2019年16家A股上市商业银行年度数据,构建含有贷款损失准备、分红、管理人员人数、董事会规模、董事长及高管薪酬、资本充足率、不良贷款率等指标的面板数据模型,从公司治理和财务等方面分析我国上市商业银行经营自主权的影响因素.实证结果发现,上市商业银行经营自主权与董事会规模、管理层薪酬和资本充足率呈正相关;在相同治理结构的商业银行中,拥有更强治理控制的公司会专注于需要更高经营自主权的业务,而且商业银行的经营风险也会影响其自主经营行为;并为商业银行提高自主经营能力提供合理性建议.

摘要： 为研究中国房价波动对商业银行计提贷款损失准备的时变传导效应,选取2012—2018年相关变量的季度数据并结合随机波动时变参数向量自回归(random fluctuation time-varying parameter vector autoregression,TVP-VARS-SV)动态时变模型,分析房价波动对贷款损失准备的非静态影响.研究发现,经济环境稳定时,房价和贷款损失准备对货币供应量变动的反应呈现滞后性.同时,房价波动对贷款损失准备的影响具有时变性;短期内房价上涨会使得商业银行降低贷款损失准备,而长期则会适度提高贷款损失准备.这表明商业银行建立动态化风险防控机制对其预防房价波动带来的经营风险和金融风险具有积极意义.

摘要： 贷款损失准备是处理不良贷款的有效工具,其合理有效计提可以抵御因坏账增多而导致的金融风险,因此对贷款损失准备计提影响因素的研究至关重要。本文以2004—2017年间125家商业银行为样本,研究发现贷款损失准备受到银行总资产、总贷款、不良贷款、资本充足率、银行利润以及GDP的影响。

摘要： 银行作为金融行业的支柱,其信贷安全是稳定我国金融市场的重点内容.现有研究从宏观层面入手分析商业银行风险,取得了丰硕的成果,但从微观层面入手所开展研究的却不多.文章以企业盈余管理为切入点,利用2007—2018年我国商业银行数据为研究样本,实证检验企业贷款客户的两类盈余管理行为对银行贷款损失准备计提所产生的影响.研究表明:我国借款企业的应计盈余管理一般不会影响银行的贷款损失准备计提,但中小企业、民营企业和股权质押企业的应计盈余管理会正向影响银行的贷款损失准备计提;借款企业的真实活动盈余管理会显著提升银行的贷款损失准备计提数量.为此,应加强对企业真实活动盈余管理的管控,保证银行的信贷安全.

摘要： 预期信用损失模型是一项新的贷款损失准备计提方法,对其经济后果的评估非常重要.关于预期信用损失模型的实施对我国商业银行资本计提的具体影响,目前还缺乏深入系统的研究.本文结合我国50家上市商业银行的公开数据,从监管资本、会计损益和资本计提前瞻性的角度分析了预期信用损失模型对我国商业银行资本计提的影响.研究结果表明:总体影响上,商业银行的贷款损失准备计提金额显著增加,利润波动增强,对资本充足率带来一定冲击;从不同特征商业银行看,小型商业银行、使用权重法商业银行、城市商业银行和H股上市商业银行受到的影响更为严重;从资本计提的前瞻性看,贷款损失准备的前瞻性得到加强,顺周期性效应得到一定程度缓解,但并不能完全消除.

摘要： 预期信用损失模型作为一项新的贷款损失准备计提方法,其实施的经济后果备受关注。本文通过立足于条件会计稳健性与非条件稳健性的概念,归纳总结预期信用损失模型的主要特征,对比分析国际会计准则理事会(IASB)和美国财务会计准则委员会(FASB)预期信用损失模型之间的区别和联系。研究发现:预期信用损失模型是非条件稳健性的,IASB模型是部分非条件稳健性的,FASB模型则是完全非条件稳健性的;由于计提的预期信用损失允许转回,预期信用损失模型可能有助于商业银行进行盈余管理,但盈余管理的程度可能受到模型的非条件稳健性程度和贷款持有时间长短的影响。

摘要： 预期信用损失模型作为一项新的贷款损失准备计提方法,其实施的经济后果备受关注.本文通过立足于条件会计稳健性与非条件稳健性的概念,归纳总结预期信用损失模型的主要特征,对比分析国际会计准则理事会(IASB)和美国财务会计准则委员会(FASB)预期信用损失模型之间的区别和联系.研究发现:预期信用损失模型是非条件稳健性的,IASB模型是部分非条件稳健性的,FASB模型则是完全非条件稳健性的;由于计提的预期信用损失允许转回,预期信用损失模型可能有助于商业银行进行盈余管理,但盈余管理的程度可能受到模型的非条件稳健性程度和贷款持有时间长短的影响.

摘要： 房地产是商业银行信贷中的重要抵押物,房地产价格波动会影响抵押物的价值,造成银行信贷的不确定性.本文基于2006-2013年中国城市商业银行的数据,分析了房地产价格波动对中国城市商业银行计提贷款损失准备的影响.本文发现,房地产价格增幅与城市商业银行贷款损失准备显著正相关,且相比办公、商业营业用房以及其他类商品房,当住宅类商品房销售价格的增幅扩大时,城市商业银行会倾向于计提更多的贷款损失准备.本文还发现,在房地产价格增幅扩大时,相比"非四大"会计师事务所审计的城市商业银行,"四大"会计师事务所审计的城市商业银行会计提更多的贷款损失准备;相比非国有城市商业银行,国有城市商业银行会计提更多的贷款损失准备.进一步的研究还发现,当城市商业银行在房价涨幅更高的地区设有异地分支机构时,银行会计提更多的贷款损失准备.本文的研究结论对防范房价波动给城市商业银行带来的经营风险和金融风险具有积极的意义.

摘要： 通过对我国2004-2012年间55家商业银行的实证分析,发现贷款损失准备与GDP波动和计提前利润之间存在着较为显著的正相关关系,说明我国商业银行的贷款损失准备计提具有顺周期性和熨平收入效应.交互效应则显示,除银行规模和税前利润的交互项对贷款损失准备有显著正影响之外,银行增速、不良贷款率、银行资本化程度与GDP波动和计提前利润的交互项对贷款损失准备计提均无显著影响,证明中国商业银行主动依据会计的合规性控制风险,主动防范风险意识依然相对较淡薄.

摘要： 本文以我国目前上市的16家商业银行2007年至2011年相关数据为样本,针对商业银行可能存在的盈余管理手段进行阐述分析,并利用模型分别针对其中的贷款损失准备、金融资产和公允价值三种手段进行实证检验.结果显示,目前我国上市商业银行确实存在以平滑利润为动机的盈余管理行为,并主要以利用贷款损失准备、金融资产公允价值估计和后续计量以及可供出售金融资产处置时间的选择作为盈余管理的手段.

摘要： 本发明实施例公开了一种贷款损失预测方法、装置、服务器及存储介质，其中方法包括：获取第一放款月份的放款在已还款期的第一逾期率，第一放款月份为放款月份中任意一个放款的已还款期的数量不小于第一数量的放款月份；将各个第一放款月份的放款在已还款期的第一逾期率分别进行拟合，获取第一拟合函数；根据第一拟合函数和第二放款月份的放款在已还款期的第二逾期率，确定第二放款月份的放款在未还款期的第三逾期率，第二放款月份为放款月份中任意一个放款的已还款期的数量小于第一数量且不小于第二数量的放款月份；根据第二逾期率以及第三逾期率确定第二放款月份的放款的贷款损失。通过本发明实施例可以预测放款的贷款损失。

摘要： 本发明属于信息及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统。它解决了现有技术不够合理等技术问题。方法包括下述步骤：A、建立贷款资产池数据库；B、违约资产计数；C、计算资产池损失率；D、监控执行。本基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统的优点在于：能够反映经济运行的周期；贷款违约是有相关性的；模型技术简单；算法技术高效；模型技术的参数有经济意义，而不是纯统计；模型和算法技术能够很好的与金融市场相吻合；模型和算法技术是动态的。

摘要： 本发明涉及压缩空气准备装置、压缩空气供应系统和准备模块以及用于运行压缩空气准备装置的方法、控制模块以及车辆。压缩空气准备装置（30）具有压缩空气输入端（1），压缩机（2）可以联接该压缩空气输入端。压力管路（3）与压缩空气输入端（1）连接，系统压力管路（5）通过止回阀（4）联接该压力管路（3）。在压力管路（3）中布置有干燥装置（11）。依赖于排气控制阀（23）的切换位置可以与系统压力管路（5）连接的再生路径（22）在干燥装置（11）和止回阀（4）之间汇入压力管路（3）中。压缩空气向压缩空气输入端（1）的馈送可以用可电操纵的馈送控制阀（17）控制。为了以很小的成本使得多样化且有效率的压缩空气准备成为可能，按照本发明设置：再生路径（22）的通过性既与馈送控制阀（17）的位置也与排气控制阀（23）的位置紧密联系。

摘要： 本发明公开了一种贷款损失预测方法，包括贷款申请，所述贷款申请提交申请资料进入系统进行评估，且系统进行评估判断是否满足贷款申请，所述系统进行评估后不满足情况下拒绝贷款申请，且拒绝贷款申请后可再次进行贷款申请，所述系统进行评估后满足贷款要求进行放款，且进行放款后每月按时还款按照正常利率进行还款计算，且正常利率还款完成后进行正常结算，所述进行放款后借款人根据还款时间未能及时还款出现逾期，且出现逾期时通过电话、信息通知借款人进行逾期处理，所述出现逾期后根据逾期时间进行逾期费用计算。本发明有利于降低网贷平台或者商业银行造成贷款损失，更全面对放款的贷款损失进行预测。

摘要： 本发明实施例公开了一种贷款损失预测方法、装置、服务器及存储介质，其中方法包括：获取第一放款月份的放款在已还款期的第一逾期率，第一放款月份为放款月份中任意一个放款的已还款期的数量不小于第一数量的放款月份；将各个第一放款月份的放款在已还款期的第一逾期率分别进行拟合，获取第一拟合函数；根据第一拟合函数和第二放款月份的放款在已还款期的第二逾期率，确定第二放款月份的放款在未还款期的第三逾期率，第二放款月份为放款月份中任意一个放款的已还款期的数量小于第一数量且不小于第二数量的放款月份；根据第二逾期率以及第三逾期率确定第二放款月份的放款的贷款损失。通过本发明实施例可以预测放款的贷款损失。

摘要： 本发明属于信息及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统。它解决了现有技术不够合理等技术问题。方法包括下述步骤：A、建立贷款资产池数据库；B、违约资产计数；C、计算资产池损失率；D、监控执行。本基于小微贷款资产池损失率计算的监控方法及系统的优点在于：能够反映经济运行的周期；贷款违约是有相关性的；模型技术简单；算法技术高效；模型技术的参数有经济意义，而不是纯统计；模型和算法技术能够很好的与金融市场相吻合；模型和算法技术是动态的。

摘要： 本发明涉及压缩空气准备装置、压缩空气供应系统和准备模块以及用于运行压缩空气准备装置的方法、控制模块以及车辆。压缩空气准备装置（30）具有压缩空气输入端（1），压缩机（2）可以联接该压缩空气输入端。压力管路（3）与压缩空气输入端（1）连接，系统压力管路（5）通过止回阀（4）联接该压力管路（3）。在压力管路（3）中布置有干燥装置（11）。依赖于排气控制阀（23）的切换位置可以与系统压力管路（5）连接的再生路径（22）在干燥装置（11）和止回阀（4）之间汇入压力管路（3）中。压缩空气向压缩空气输入端（1）的馈送可以用可电操纵的馈送控制阀（17）控制。为了以很小的成本使得多样化且有效率的压缩空气准备成为可能，按照本发明设置：再生路径（22）的通过性既与馈送控制阀（17）的位置也与排气控制阀（23）的位置紧密联系。

摘要： 劳动生产率损失成本计算系统包括：就业信息存储部(21)，存储关于每个从业者的就业信息的数据；健康诊断结果存储部(22)，存储关于每个从业者的健康诊断的数据；压力检查结果存储部(23)，存储关于每个从业者的压力检查的数据；设定数据存储部(300)，存储设定数据；劳动生产率损失成本计算部(40)，根据就业信息存储部(21)存储的项目数据、健康诊断结果存储部(22)存储的项目数据以及压力检查结果存储部(23)存储的项目数据计算劳动生产率损失成本；以及输出部(50)，将已计算出的劳动生产率损失成本输出。

摘要： 压力损失决定装置(1)具有路径跟踪部(30)、配管信息管理部(50)和损失决定部(40)。路径跟踪部(30)从三维建筑物信息中提取应该配置配管的平面，对平面进行网格分割而分割成多个单元，设定作为配管的始点的始点单元和作为终点的终点单元。配管信息管理部(50)存储有表示流体在单元之间的压力损失值的损失信息(51)。损失决定部(40)检索通过从始点单元到终点单元的单元的连接而形成的多个配管路径，针对多个配管路径的各配管路径，使用损失信息(51)决定从始点单元到终点单元的压力损失值。

摘要： 本发明提供了一种损失分布计算系统，包括：频率分布/规模分布输入部分，用于输入关于频率分布和规模分布的信息；规模分布离散化部分，用于执行针对输入规模分布的上部离散化和下部离散化之一或者两者；子复合分布计算部分，用于在执行对所有事件的划分之后计算针对所有事件之外的部分的损失的累积和的概率值，以便计算上部子复合分布和下部子复合分布之一或者两者，上部子复合分布基于频率分布和上部离散规模分布进行计算，并且下部子复合分布基于频率分布和下部离散规模分布进行计算；精确度计算部分，用于基于上部子复合分布和下部子复合分布之一或者两者计算损失分布函数的上限和下限，基于上部子复合分布和下部子复合分布之一或者两者计算函数作为损失分布函数的近似值，并且计算近似值的精确度；以及损失分布输出部分，用于输出关于具有由关于所计算的精确度的信息表示的保证的精确度的损失分布函数的近似值的信息。