新型农业经营主体信贷风险的评估与控制研究--聚文网

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内容简介

新型农业经营主体作为农业现代化发展的载体和重要抓手，肩负着产业兴旺和乡村振兴的重任，然而由于生产活动风险大、不确定性程度高和风险无法有效评估与控制等原因，现有农村金融供给模式和服务体系很难满足他们的需求，融资难、融资贵导致的信贷约束，已经成为阻碍农业现代化发展的重要“瓶颈”。要想破解当前困局，不仅要深入了解导致信贷约束的风险实质，而且要积极探索有效提高风险管理的对策和方法，从源头上解决信贷双方利益均衡与风险回报等问题。当前，虽然各界通过广泛开展加强风险管理研究来缓解新型农业经营主体信贷约束，但由于农业信贷数据采集难、信息缺失和不规范，导致无法采取更有效的模型和方法开展系统深入的研究，尤其缺乏针对性的风险评估指标体系和基于量化控制分析的对策方法，从而一直无法取得有效的突破。因此，本文以缓解新型农业经营主体信贷约束问题为导向，从降低交易成本和信息不对称入手，通过大量涉农信贷银行高管访谈和问卷数据调查交叉验证的基础上，不仅基于行业场景对信贷风险生成和传导机理进行深入分析，而且主要基于第一还款来源创新风险识别与评估指标体系，同时通过筛选Probit、BP神经网络和多目标决策等模型进行优化和组合应用，并结合浙江农村金融改革实践经验，提出一系列切实可行的提升风险管理缓解信贷约束的对策和方法。

第1章绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 问题的提出 1.3 研究目标与内容 1.4 研究方法与技术路线 1.5 本书的创新与不足第2章理论基础与现状分析 2.1 新型农业经营主体信贷风险的理论内涵 2.2 信贷风险管理的相关理论 2.3 信贷风险管理的国内外研究现状及趋势分析 2.4 本章小结第3章新型农业经营主体信贷约束与风险生成分析 3.1 新型农业经营主体信贷约束生成机理分析 3.2 新型农业经营主体信贷风险影响因素分析 3.3 新型农业经营主体信贷风险生成机理分析 3.4 新型农业经营主体信贷风险传导机理分析 3.5 本章小结第4章新型农业经营主体信贷风险的识别 4.1 研究数据的获取方法与途径 4.2 基于模糊层次分析法的参数权重计算 4.3 基于固定效应模型的样本参数有效性检验 4.4 基于probit模型的信贷风险识别 4.5 本章小结第5章新型农业经营主体信贷风险的评估 5.1 新型农业经营主体信贷风险评估指标体系的设计 5.2 BP神经网络与基于遗传算法的BP神经网络比较 5.3 基于BP神经网络的信贷风险评估指标体系检验 5.4 基于遗传算法BP神经网络的信贷风险评估指标体系检验 5.5 本章小结第6章新型农业经营主体信贷风险的控制 6.1 新型农业经营主体信贷风险决策目标 6.2 信贷风险重要影响因素控制分析 6.3 信贷风险控制多目标决策模型 6.4 新型农业经营主体信贷风险控制对策 6.5 本章小结第7章研究结论与展望 7.1 研究结论 7.2 研究启示 7.3 研究局限与展望附录1 新型农业经营主体信贷风险管理问卷调查表附录2 新型农业经营主体信贷风险管理参数数据收集表附录3 新型农业经营主体信贷风险管理访谈提纲参考文献后记

新型农业经营主体信贷风险的评估与控制研究

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