金融租赁项目的风险管理研究-摘要VIP免费

金融租赁项目的风险管理研究摘要金融租赁作为一种以融物的方式实现融资功能的金融工具，在金融市场中面临着比商业银行业务更复杂的风险因素。国内金融租赁业起步较晚，发展还不成熟，没有形成自己的风险管理体系。由于风险管理不善带来的大量欠租事件使得国内大多数的金融租赁公司都不同程度的陷入过债务危机。所以，国内的金融租赁行业迫切的需要建立符合自己客户特征的的风险管理系统，以应对风险的冲击。论文在借鉴国内外研究成果的基础上，通过定性和定量相结合的方法，建立一套风险管理系统，为金融租赁行业的风险管理做一些研究和尝试。论文首先先对金融租赁业务的概念、流程、特性、适用范围等情况进行了简单的介绍，特别对金融租赁业务所面临的行业风险、法律风险承租人信用风险、项目风险、物权风险、金融风险、贸易风险、经济环境及政策风险、操作风险、环境风险、不可抗力的风险等十二种风险因素进行了详细的定性的分析。当然，对风险的度量只有定性的分析是远远不够的，必须要有定量的计算。信用风险是金融租赁业务中最主要的一种风险，国内目前还没有形成成熟的信用风险评估系统，而国外的信用风险评估方法已经相对成熟，不仅种类繁多而且功能细化，象标准普尔公司的Creditmodel、穆迪投资者服务公司的Riskcalc、美国KMV公司的EDF、风险矩阵集团的Creditrisk、麦肯锡的Creditporfolioview模型以及神经网络模型等等。然而，模型本身并无好坏，只在于适不适合，选用需视样本特性。如何选择一个适合中国国情、适合金融租赁业务的特性、适合金融租赁业务的客户特征的模型显得尤为重要。论文通过对国内外风险模型的比较研究，根据金融租赁业务的特性、客户的特征及国内的数据基础，选择美国纽约大学的Altman教授的Z-score模型作为企业信用的研究模型，并根据中国的国情和金融租赁行业的特点进行了参数修正。Z模型是以财务比率为基础的一个多变量模型，是一种不掺杂个人主观意见的比较客观的方法，能很好的区分在未来几年内将破产的公司与非破产公司。但是，Z模型虽然计算简单、准确率高，但也有其显著的缺点，那就是灰色区域范围比较宽，使得落在灰色区间的数据无法得到准确的评估结果。因此，Z-score模型可以作为企业信用评价的初始过虑模型，就是将落在破产区域的企业先排除掉，也就是将最大的风险先回避掉。这样也可以避免耗费大量的时间和人力进行不必要的全方位项目评估。对于落在Z模型灰色区域的数据，我们必需重新选择适合的信用模型进行评估。因而在论文中还采用传统的评分模型，为落在Z模型的灰色区域的数据作补充研究。由于金融租赁行业面临的风险远远多于商业银行的信贷业务，信用风险评估只是整个风险控制系统中的一个重要部分，因此，论文对金融租赁公司所面临的各种风险进行细致的分析、分类，将风险因素分为租前可防的风险、租时可控的风险和租后可管理的风险，并建立风险控制系统，通过租前评审、租时的方案设计以及租后管理几个阶段来回避风险、控制风险、接受风险、转移风险。论文借鉴了国内商业银行对企业进行信用评价的5C评分法，将影响金融租赁项目的风险因素逐一评分并赋以权重，最后综合考虑多方面的情况给出风险评估结果，以决定项目是否开展；由于金融租赁业务自身的特点，使得其与银行贷款相比有很大的灵活性，这种灵活性和风险的控制都可以在租赁方案的设计中得到体现。论文也借鉴其它金融机构的风险管理手段，结合金融租赁工作中的实际经验，总结出一系列在租赁方案设计中规避风险的方法和技巧，在满足客户需求的同时，最大限度的降低租赁公司的风险；论文还利用传统的评分法建立财务风险预警系统，对租赁项目的执行过程中承租人的风险进行监控，以便及时发现风险，并采取必要的应对措施化解风险、降低损失。最后，论文选择山东青州卷烟厂的一批技改设备的融资租赁项目作为研究样本，通过风险管理系统对该项目的评审、方案设计以及租后管理进行具体的分析研究，通过具体的案例验证这个风险控制系统的可行性。这套风险管理系统对青州烟厂项目的评估结果是项目的风险在可控、可防的范围内。而在实践中，青州烟厂项目的成功操作也是对这套风险管...