数据来源：中国银行业监督管理委员会2015年报

图1-1  商业银行税后利润情况表（2007-2015年）

1.1.2研究意义

1.理论方面：目前，针对商业银行信贷风险在大数据方面的应用研究论文很多仅停留在网络、报刊新闻和科普性文章。主要探讨了大数据带来的机遇和挑战，以及部分应用案例，更侧重大数据相关的技术方面。而大数据与商业银行结合的文献基本上是围绕着商业银行进行产品创新、数据结构与算法分析、法律监管等方面进行探讨，而结合相关数据进行实证分析的却并不多。在国内外研究基础上，本文通过我国商业银行2005-2015年的不良贷款率、资本充足率、净息差与宏观的信息深度、通货膨胀等数据，通过建立模型进行实证，分析大数据对商业银行信贷风险的影响。根据实证研究的结果提出如何利用大数据降低我国商业银行信贷风险。

2.实践方面：在商业银行发展的新的时期里，所面临的各种风险中，信贷风险仍然是头号致命风险。即信贷风险是目前商业银行主要控制的风险。商业银行内部自身的原因以及宏观因子对于商业银行信贷风险都有重要的影响。由此可见，对于商业银行信贷风险与宏微观的研究有助于商业银行完善信贷防控机制，促进商业银行信贷风险管理水平的提高。本文研究大数据背景下商业银行信贷风险将具有非常现实的社会价值。研究目的就是基于中国实际情况实证分析大数据对商业银行信贷风险的影响。

1.2研究内容和研究方法

1.2.1研究内容

本文共有六章，通过分析我国宏观经济各项指标和已经公开上市商业银行年报，就大数据背景下对商业银行信贷风险的影响展开实证研究。首先，选取了2005-2015年微观商业银行不良贷款率、资本充足率、净息比、宏观通货膨胀率、国内生产总值增长率、广义货币供给量增率、征信信息深度和公共系统征信覆盖率作为研究样本，分析了大数据背景下我国商业银行信贷风险发展的现状及影响因素；其次，构建经济模型，研究大数据的应用对商业银行降低信贷风险的促进作用，定量分析两者之间的相互关系。最后，就实证分析结果结合实际，对商业银行降低信贷风险提出针对性的发展策略和建议。

第一章是绪论。主要介绍论文研究背景和意义、研究内容和方法。

第二章是概述。主要对大数据背景下商业银行信贷风险进行理论综述。包括本文中对信贷风险的定义、巴塞尔协议对信贷风险的界定和大数据对商业银行的指导意义。

第三章是现状分析。对我国商业银行信贷风险的发展现状进行详细分析，并指出商业银行信贷业务中的大数据运用。

第四章是影响因素分析。从宏微观方面全方位分析我国商业银行信贷风险的影响因子。

第五章是实证研究部分。首先，进行指标选取和收集样本，在此基础上，通过单位根检验、豪斯曼检验构建随机效应模型进行回归分析，考察大数据是否可以降低商业银行信贷风险。

    第六章是政策建议部分。就实证分析结果结合实际，对商业银行降低信贷风险提出针对性的发展策略和建议。

1.2.2研究方法

1.理论研究分析。本文运用商业银行和信贷风险的相关理论知识，分析大数据背景下商业银行信贷风险的现状；并提出我国在商业银行信贷风险方面存在的问题。

2.实证分析。通过收集相关数据，利用EVIEWS8.0软件，对大数据背景下的我国商业银行信贷风险进行实证分析研究；最后根据实证分析的结果提出降低商业银行信贷风险的具体对策建议。

3.定性分析和定量分析结合法。在查阅各银行报告和披露的相关信息的基础上，利用现有资料构建面板数据模型，以定性分析和定量分析相结合的方式对大数据背景下制约我国商业银行信贷风险的因素进行研究。