分类号：C939密级：公开
UDC：单位代码：10076
工商管理硕士学位论文
商业银行对民营企业融资中关联公司
贷款的风险识别和风险防范
作者姓名：朱龙飞
指导教师：杨金廷教授
申请学位级别：工商管理硕士
学科专业：工商管理（MBA）
所在单位：管理工程与商学院
授予学位单位：河北工程大学
ADissertationSubmittedto
HebeiUniversityofEngineering
FortheDegreeofMasterofBusinessAdministration
RiskIdentificationandRiskPreventionofthe
AffiliatedCompanyLoanofPrivateEnterprises
FinancinginCommercialBanks
Candidate：ZhuLongfei
Supervisor：Prof.YangJinting.
AcademicDegreeAppliedfor：MasterofBusinessAdministration
Specialty：MasterofBusinessAdministration
College/Department：SchoolofManagement
EngineeringandBusiness
HebeiUniversityofEngineering
December,2017
摘要
I
摘要
当前的经济形势下，中小型民营企业的生存十分艰难，不敢承接新的项目
和业务。银行收缩银根，民间拆借不到资金，公司上下游占款严重，资金无法
收回，还需垫用自有资金做业务，于是造成了资金紧张。中小公司违约事件不
断增多，不良贷款和不良率持续上升，逾期贷款、垫款等风险暴露事件频发并
有加速迹象，风险暴露向全国范围、多产业持续传导。经济增长放缓给银行带
来的不良影响正在不断扩大，特别是民营企业中的关联公司贷款不良率持续上
升，给银行的信贷资产管理带来了很大的挑战。民营企业融资中关联公司贷款
风险事件频发，因此商业银行做好关联公司贷款风险识别和风险防范尤为迫切

文章在介绍相关领域的基础理论后，借鉴了国内外商业银行对国内外民营
企业融资中关联公司贷款的风险识别和风险防范的方法，采用理论分析和实例
分析相结合的手段，分析现实工作中存在的实例，重点关注实际控制人和控制
权、关联关系、关联公司贷款特征等方面。针对商业银行在民营企业融资中关
联公司贷款出现的问题，在充分收集客户信息进行分析的基础上，提取定量风
险预警指标，建立BP神经元网络结构风险预测模型，并对相关实例进行了风
险预测和风险检测，根据神经元网络输出值所在区间从而确定风险预警等级，
并由不同风险等级做出相应指导性建议。最后，从制度建设、客户分析、银行
管理和技术手段等四个方面提出了相应的风险防范措施，期望从根本上防范民
营企业融资中关联公司贷款的风险

关键词：信息；关联公司；风险识别；风险防范
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