摘  要：本文将以大数据为背景下，从信贷风险为切入点对商业银行的风险进行了全面完整的概述，并对我国商业银行信贷风险进行现状分析，利用 13家上市商业银行2005-2015年面板数据，实证研究了大数据背景下对商业银行信贷风险的影响。结果表明：商业银行信贷风险与其银行规模、资本充足率、经济状况、广义货币供给量、征信信息深度呈现显著负相关关系，与通货膨胀、净利息占比和公共征信系统覆盖率关系不显著。通过对大量数据的分析以及研究现代风险管理性文件和国内外先进经验，为了能够更好的完善我国商业银行的风险管理方法，对金融风险进行预先防范，维护其稳定发展，从而提出更好的应对策略和建议。

关键词：大数据；商业银行；信贷风险；面板数据

ABSTRACT：In the background of big data,this paper regard credit advances as the breakthrough point to give a comprehensive overview about China's commercial banks,and also discuss present status analysis on it.Basing on an econometric model with a panel data of 13 commercial banks from 2005 to 2015 in China,it analyzes the effects of big data on credit risk in bank industry.The result shows the conspicuous negative correlation between credit risk and bank's size,Capital adequacy ratio,GDP rate,the growth rate of broad money and credit information depth.It seemed that had no correlation with inflation rate,net interest income and Public credit System Coverage.To use more sophisticated risk management methodology and tools and maintain financial stability in development,the paper made reference to the advanced experience and relevant theory,and through the experience of the advanced extraction lines,put forward the scientific response.

Key Words：The Big Data；Banks；Credit Advances；Panel Data

目  录

摘  要 I

ABSTRACT II

第一章  绪论 1

1.1研究背景和意义 1

1.2研究内容和研究方法 2

第二章  大数据背景下商业银行信贷风险概述 4

2.1商业信贷风险定义 4

2.2大数据对商业银行的指导意义 4

第三章  大数据背景下我国商业银行信贷风险现状 7

3.1信贷风险压力大 7

3.2风险抵补能力较强 8

3.3大型银行占用的市场份额仍然很高 9

3.4信贷风险相对集中 11

第四章  大数据背景下我国商业银行信贷风险影响因素分析 14

4.1商业银行信贷风险的成因 14

4.2外部成因 14

4.3内部原因 15

第五章  大数据与商业银行信贷风险的实证研究 16

5.1样本选择与数据来源 16

5.2变量选择 16

5.3基于面板数据模型分析 17

5.4实证过程 17

5.5结果分析 19

第六章  对策建议 21

6.1宏观方面 21

6.2商业银行方面 21

结束语 22

致  谢 23

参考文献 24

附  录 25

第一章  绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景

金融是现代经济的核心，而商业银行的稳健又是保证金融安全至关重要的一环。我国利率市场化进程的不断加快，来自互联网金融的冲击，造成传统商业银行的经营环境日益恶化、同业竞争加剧。可以从下图表1-1：商业银行税后利润可以看出，商业银行近年来的盈利能力增速明显放缓，商业银行前几年信贷大投放与高利润背后隐藏的信贷风险逐渐暴露，不良贷款率不断上升。另一方面随着大数据发展战略的持续深化,数据资源作为驱动企业发展的核心新生产要素,已经成为各个行业转型升级的重要王牌。‘二十一世纪商业评论’一书表示，银行业应该是大数据时代最激进的行业之一。在此背景下，商业银行应以高质量的数据和强大、稳定的数据分析能力为基础，开发出丰富的数据应用，对外为客户提供智能和针对性服务、对内完善风险评估和控制体系。