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时间:2020-01-18
《金融期末论文 大数据时代“数据质押”融资模式分析.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、大数据时代“数据质押”融资模式分析摘要融资难一直是困扰我国中小企业发展的难题,原因主要在于直接融资渠道不畅,银行贷款困难复杂,内源融资资金有限,其他间接融资渠道不成熟。在进入大数据时代后衍生出新的融资模式:“数据质押”融资则创造性的为中小企业融资打开一条新道路。“数据质押”融资模式以企业的交易行为数据为依据,依托云计算、大数据等手段,建立出一套科学、严密、合理的征信体系和数据模型,对企业进行信用评级分析,有效地解决了中小企业融资难的问题。关键词:大数据数据质押信用评级引言中小企业是我国市场经济体系
2、中最庞大的一个群体,据有关统计,我国有99%的企业是中小企业,这些企业对GDP的贡献超过60%,对税收的贡献超过50%,提供了80%的城镇就业岗位,对我国的经济发展起着重要作用。尽管如此,中小企业依旧长期面临融资难的困境,难以从银行获得充裕的资金,而民间借贷需要很高的融资成本。本文从中小企业融资难问题入手,分析“数据质押”融资模式的产生、实施模式、信用风险理念及其影响意义,旨在帮助中小企业寻找一种新的融资模式,解决融资难问题。一、我国中小企业融资现状及原因(一)我国中小企业融资现状我国正处在经济体
3、制转型期中,市场机制还不完善和不成熟,而中小企业的发展起步又晚,企业融资受到了较多的种种限制,融资渠道较窄,资金紧张融资难成为了制约中小企业发展的主要“瓶颈”。主要表现在企业投入的初始资本不足,资金的积累能力较弱和企业融资困难。由于中小企业自身的因素和外部环境的影响,使得其在融资方面形成了融资难度大、融资风险高和融资成本高等明显的特征。(二)我国中小企业融资难的原因1.中小企业自身因素(1)企业资本金不足。我国的中小企业在创办之初的资本投入不足,所拥有的资本金是相对匮乏的,在一定程度上导致了中小企
4、业资金流动难现象的发生。(2)抵押担保难。中小企业的可抵押物少,抵押物折扣率高。评估登记部门分散、收费高昂、手续繁琐。资产评估中介服务不规范,对抵押物的评估随意性很大。且中小企业难以找到合适的担保人导致担保难。(3)中小企业自身素质、诚信度不高。中小企业普遍规模小,科技含量低,资金链条薄弱,抗风险能力差,可持续发展能力较弱。企业财务制度不健全,财务核算水分较大,资信状况不佳,缺乏信用观念,诚信度不高,难以获得资金支持。2.金融机构因素(1)银行贷款管理体制上存在缺陷。银行放贷管辖权统一上收,不利于
5、基层放贷积极性的发挥,而且提高了审核的力度和风险的要求,限制了基层金融机构对中小企业的贷款。(2)金融机构结构不合理。我国中小企业分属于各级政府及各产业主管部门,宏观管理权较为分散。且缺乏专门的金融管理机构,尚未构建完整的中小企业信用担保体系,从而导致金融机构的资金支持也无法满足中小企业的发展需求,使得中小企业的融资困境无法从根本上得到解决。3.政府制度因素我国缺乏对中小企业融资的政策扶持,为中小企业融资服务提供的软硬件措施缺位。中小企业直接融资的渠道严重不足;在间接融资上,缺乏专门为中小企业贷款
6、服务的金融机构即信贷支持的辅助体系;公共服务供给不足。二、“数据质押”融资模式的产生、实施模式及信用风险理念(一)“数据质押”融资模式的产生进入21世纪以来,伴随着国内互联网发展的浪潮,企业的交易行为逐渐数据化,数据对于银行风险管理的重要性日益显著。随着大数据信息技术的飞速发展,使用数据库或者说大数据模型的方式,解决数据的收集、整理、加工问题,更能够解决使用信用风险模型所算出来的某一个企业的信用等级问题。通过运用大数据分析,以交易过程中形成的能够交叉验证的真实交易数据和行为数据对中小企业进行评级和
7、授信,并以之为依据为企业提供融资服务,即“数据质押”融资模式。(二)“数据质押”融资的实施模式运用专业大数据技术,将多种企业内部系统和外部互联网数据对接,将数据采集、交换、处理、分析技术互相结合,通过预准入与欺诈甄别数据质量模型、业务健康度模型、评级认定授信审批策略、贷后监控预警,提供真实、及时、持续的数据服务,连接企业与各类金融机构,为金融机构提供企业经营性数据及基于经营性数据的相关分析。通过数据模型以企业业务数据为核心,辅助历史数据、行业数据财务数据以及供应链上下游数据为验证,以自动化的方式解
8、决借贷双方信息不对称问题,建立符合银行授信条件的风控模型满足企业融资需求。同时着重平台搭建,以平台代替核心,以“政府引导,企业自主运营,数据共享,有偿使用,建立机制,制定标准”的新型的互联网企业征信模式为中小微企业提供及时的金融征信服务,解决中小企业融资难问题。(三)“数据质押”信用风险理念1.数据的评级作用对于商业银行而言,数据能发挥评级作用,使得主体评级和债项评级相互融合。银行一方面通过交易数据的动态掌握企业的信用等级变化。另一方面,资金流,物流和信息流等交易数据,本身能够反映
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