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网络贷款范文1
中图分类号：F27
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672 3198.2016.22.035
根据《中国青年报》的报道，河南某高校一大学生借用、冒用28名同学的身份证、学生证等信息，分别在诺诺磅客、趣分期、爱学贷等14家网络分期、小额贷款平台，分期购买高档手机用于变现、申请小额贷款，总金额高达58.95万元。最终面对几十万元的债务，无力偿还，选择结束自己的生命。
这是一个过于极端的案例，也不能借此否定大学生网络贷款平台为无收入的大学生带来的便捷。但网络贷款进入校园后，问题一直不断，弊端也逐渐暴露。借贷人审核不严格、各平台违约金规定不一、监管不足、大学生群体自我的消费观念扭曲等都成为大学生进行网络贷款时出现风险的原因。针对以上情况，本文对大学生群体自身对待网络贷款的主观意识进行分析，倡导大学生正确对待使用网络贷款平台，避免新的悲剧再发生。
1 目前我国大学生网络贷款的现状分析
本文采用网络问卷调查的方式，共收集了513份有效问卷，调查对象为各地区高校大学生。从调查问卷中可以看出大学生网络贷款的现状。
1.1 网络贷款平台的使用情况
在调查的主体中，有48.93%的人都有使用过网络贷款；除此以外，有33.53%的主体听过但并没有使用过。仅有17.54%的主体不知道网络贷款。可见，网络贷款平台面向大学生的宣传较多，其在大学生群体中影响也较广，大学生网络贷款的市场也是很广阔的。
1.2 大学生对网络贷款方式不太支持
可以发现面临资金紧缺或者进行大额购物（≥500元）时，多数大学生更愿意选择向父母索取或向朋友借款解决。相比较而言，网络贷款这种方式并不是太受欢迎，仅有10.33%的大学生愿意使用网络贷款的方式。这与实际情况有所不符，体现了大学生群体使用网络贷款这一方式是有所顾忌的。
1.3 取得网络贷款后的贷款使用情况
取得贷款后，贷款多会用于一些需要大规模金钱的项目，其中对手机数码这一高档耐用品的需求最旺盛，此类商品更新换代较快，54.19%的大学生取得贷款后这方面在消费。旅游娱乐作为平日消遣方式，也成为主流，成为35.67%的大学生进行网络贷款的原因。另外，衣服鞋帽等生活必需品也是网络贷款的原因，占21.25%。除此，对大学里选择创业的大学生来说，为解决创业资金，网络贷款也是解决这一问题的主要方式。
1.4 大学生进行网络贷款多为短期小额贷款
根据调查可以发现，大学生进行网络贷款的金额需求少于3000元；对3000-5000元这一档次以及5000元以上的需求相对较少，占总体的15.21%。此外，86.16%的大学生觉得一个月至一年的短期借贷较为合理，资金足够使用的同时还款压力较小。15天以及一年以上的期限都不太合理。短期小额贷款，是一般大学生所能承受的。
1.5 还款方式
面对还贷款，73.10%会选择生活费，69.98%会选择兼职费还款，这两方式对经济来源单一的大学生来说是较为可靠的还款方式。38.01%的大学生会选择奖学金、助学金还款，这仅对于一些能够获得奖学金与助学金的大学生。有11.70%的大学生会选择从别处急需借款还款和其他方式还款。对于从别处借款再进行还款的人来说，仅是拆东墙补西墙的做法，可能面临的是积累越来越多的贷款费用，这一做法不建议采取。
2 大学生网络贷款的原因及其风险
2.1 大学生网络贷款的原因
2.1.1 大学生错误的消费观念
大学生无经济来源，自制力又较差，价值观尚在形成中，在消费过程中，很容易形成盲目攀比风。目前社会上提前消费观念盛行，也容易在大学生中兴起。从而增加了对网络贷款的需求。
2.1.2 一部分特殊大学生群体的需求
大学生中不乏创业者，对于创业的大学生群体来说，创业费用不足，急需额外资金支持自身创业。此外，对小部分贫困生来说，学校国家政策没法帮助自己完成学业，进行网络贷款就是解决问题的方法之一。
2.1.3 额外消费无法满足
对于在校大学生来说，除了伙食、生活费用等基本需求外，有时还有更换电子设备、旅游外出等额外的消费需求。一般来说，800-1500元能够满足每月的基本需求，这是85.48%的样本主体达到的共识。但在这85.48%的样本主体中有43.61%的样本主体在维持生活的情况下难以痛快消费。除此以外，在所有样本主体中有10.92%的人觉得勉强维持生活，3.70%的人觉得生活费完全不够用。显而易见，对于勉强维持生活以及难以痛快消费的大学生来说，想要满足自身消费需求，对经济的需求会比生活费足够的大学生更旺盛。对于小部分生活费完全不够使用的大学生来说，生活费急需额外补充，也因此，贷款的需求会比其他大得多。总的来说，大学生群体若想满足自身额外需求，还需额外经济来源。
2.1.4 互联网经济的发展
作为互联网使用者的主要群体大学生群体，必然会受到互联网发展影响，除了网购、第三方支付平台等的活跃，网络贷款作为互联网经济发展的产物必将会波及互联网的主力军――大学生群体。这是大环境下不可避免的趋势。
2.1.5 大学生网络贷款的门槛较低
央行在2009年就曾叫停了银行对大学生发放透支额在1000元以上的信用卡，除此以外，银行对发放贷款的审核较多，要求较多，在约束下，大学生想从银行获取贷款并不容易。而进行网络贷款只需要学生证、身份证就可以，对其他方面没有太多考量，相对于银行贷款来说，门槛较低，申请较为方便，可贷款额度也较多。
2.1.6 大学生网络贷款手续方便、到账快
大学生在进行网络贷款时，仅需填写申请表，提供身份证、学生证等，全程线上操作，审核通过后，在两小时内会直接到账，方便快捷。对于传统电商兴起的网络贷款平台则更方便，以淘宝旗下的蚂蚁花呗为例，仅需有淘宝账号，购物时就可以直接使用，方便快捷。
2.2 大学生网络贷款的风险
2.2.1 大学生消费观念发生偏差
（1）大学生网络贷款盛行，容易导致大学生消费需求与实际经济状况不相适应，最终促成大学生盲目追风攀比以及超额提前消费的错误消费观念；（2）一旦产生偏差，大学生很有可能身陷拆东墙补西墙的局面，只会导致其越陷越深。
2.2.2 增加大学生还款压力
（1）进行网络贷款虽可以满足大学生自身的经济需要，但仍旧需要面临还款问题，可能导致后期生活费用不足，增加心理压力；（2）由于国家缺乏对网络贷款的管理，现今的网络贷款平台利率较高并且手续费等杂项费用较多，大学生在进行网络贷款时并不注意这些细节，直接导致后期背负巨额债款；（3）一旦还款不及时就会产生数目较大的滞纳金，产生的超额附加费用，增加还款压力，不利于大学生学业发展。
2.2.3 容易造成大学生信用风险和平台资金风险
（1）大学生信誉虽然良好，但由于没有固定经济收入，再加上对个人的信息审核不严格，容易造成坏账，产生信用危机，被追究法律责任，是大学生未来发展的拦路虎；（2）同时平台的自有资金也会遭受损失，不利于平台自身的发展。
2.2.4 个人信息易泄露
一些平台不注重个人信息的保护，导致大学生个人信息泄露，使得大学生财产等出现损失，给大学生带来不必要的麻烦。
2.2.5 扰乱网络贷款市场秩序
由于监管不到位，一些网络贷款平台并无资质，也会出现一些虚假的网络贷款平台，不仅大学生财产会受到威胁，网络贷款市场的秩序也会因此被打乱，直接导致大学生网络贷款市场进一步混乱，更加不利于政府部门对其监管，健康发展更成问题。
3 降低大学生网络贷款风险的建议与对策
3.1 大学生
3.1.1 树立正确的消费观
（1）大学生要按照个人的实际经济状况对每月的生活费进行分配，对生活费有大概的规划，做到不随便花费，学会驾驭金钱。（2）消费时不攀比、不盲目跟风。在消费时，不盲目追求品牌，要做到消费需求与实际经济状况相适应。
3.1.2 加强个人的风险防御意识
（1）加强个人的经济方面常识，多了解经济方面热点，增强自身对经济方面的了解；（2）在进行网络贷款前，对网络贷款平台的利率、手续费、违约金等进行具体了解计算，不可只听信网络贷款平台人员；（3）加强个人的信息安全意识，确保在进行网络贷款时个人信息不会被泄露。
3.1.3 加强个人的信用价值与责任担当意识
大学生作为已经能够承担刑事责任民事责任的群体，需要加强个人的责任担当意识，明白所需承担的责任。
3.2 政府
3.2.1 制定网络贷款平台准入原则
提高对网络贷款平台的审核标准，确保网络贷款平台的安全性，对网络贷款平台注入资金等进行核实，降低因为网络贷款平台自身原因带来的风险。
3.2.2 政府出台相应的行业标准进行约束
目前为止，仅在今年4月，教育部与银监会联合了《关于加强校园不良网络借贷风险防范和教育引导工作的通知》。对校园网贷平台并没有具体的约束政策，政府应出台相应的政策对利率、手续费等进行具体规定，防止网络贷款平台收取暴利，也防止因费用过高给大学生带来压力。
3.2.3 对大学生网络贷款平台实施监管
需要整合政府中工信、银监、工商等多部门对大学生网络贷款平台进行多方位监管，确保监管到位。减少由监管不足导致的风险。
3.2.4 对违反法律的网络贷款平台进行整顿与取缔
对存在违反法律行为的网络贷款平台进行整顿与取缔，确保网络贷款平台市场的良好氛围与健康发展。
3.2.5 制定合理扶持政策，解决大学生创业等特殊问题
（1）国家可设立大学生创业基金等对创业的大学生进行扶持降低创业的成本。同时，可以降低大学生创业者的贷款利率，利于融资。（2）对经济困难的家庭，简化助学贷款等的手续办理，同时提高效率，并且低利率的政策性金融要全面覆盖。
3.3 网络贷款平台
3.3.1 规范自身行为，加强职业操守
作为一网络贷款平台，不能一味地追求利益，牟取暴利，要从社会影响等多方面进行考虑，规范网络贷款平台自身的不合法、不合情理的行为，不传播虚假广告。
网络贷款范文2
1、网上银行查询（以工行为例）：登陆个人网上银行--点击“分行特色”--个人贷款信息查询（查询当年还款计划、查询历史还款记录、我的个人信息调整）。
2、电话银行查询：拨打工行电话银行95588--个人客户请按1--输入客户编号或存折号或卡号--个人贷款信息查询请按7--个贷信息查。
3、银行网点查询：持本人身份证至当地人民银行征信管理处查询打印自己的个人信用报告。
4、咨询银行贷款审核人员：能够查询到当年的还款计划、历史还款记录和个人信息调整。不同的银行规定不一样，实际查询步骤可以通过拨打经办行客服电话咨询。
（来源：文章屋网 ）
网络贷款范文3
关键词：利率风险 利率预测 BP神经网络模型
一、小额贷款公司利率预测概述
（一）小额贷款公司利率风险
利率风险是指市场利率变动的不确定性给金融机构造成损失的可能性。随着我国金融市场利率市场化改革的推进，利率风险将成为小额贷款公司面临的主要风险之一。由于小额贷款公司利率风险管理体制不健全、对利率风险认识不够、缺乏相关领域专业人才等因素，使得当市场利率变动时，小额贷款公司往往会面临较大的利率风险。
（二）利率预测：小额贷款公司利率风险控制的前提
影响小额贷款公司市场利率变动的因素来自多个方面，包括运营成本、资金成本、投资项目的收益率水平、同期商业银行的短期贷款利率、社会信用状况、贷款规模状况、预期利润率以及各种补贴等，此外，通货膨胀率、自然灾害等也会对小额贷款公司利率定价产生一定的影响。为了避免或减少利率变动所带来的风险损失，小额贷款公司必须掌握科学的利率预测方法和技术，建立有效的利率风险控制体系。
准确预测利率是有效进行风险管理的前提，利率预测的内容有：利率变动的方向、变动的水平、周期性的转折点等。对市场利率走势进行预测是金融机构利率风险管理工作的前提与基础，尤其在监管部门或者金融机构采取积极主动的风险管理策略时，科学准确的利率预测显得更为重要。科学准确的利率预测结果可以为小额贷款公司的资产负债管理提供可靠的决策依据，及时运用适当的方法和相应的工具，才能在利率变动中最大限度地减少风险损失、增加经营收益。
二、利率预测模型-BP神经网络
（一）神经网络预测原理
BP（Back-Propagation）神经网络是一种按照误差逆传播训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络包括两个方面，一是信号向前传播，二是误差反向传播。它不需要预先知道具体的映射关系，而是通过学习和储存大量的输入、输出之间的映射关系，然后利用反向传播不断调整网络的权值和阈值，使得网络的误差平方和最小。BP神经网络能够实现输入到输出的任何复杂非线性映射关系，对求解内部机制复杂问题具有很大的优势，且网络具有一定的概括和推广功能。因此本文中将利用BP神经网络对小额贷款公司利率数据进行拟合预测。由于小额贷款公司的利率数据可以看成一个时间序列，并假设利率时间时间序列数据为■，时间序列预测的含义就是通过一定的算法实现利用序列前N个时刻的值，预测出后M个时刻的值。其中，对于数据样本的分类以序列前N个时刻的数据做为滑动窗，将其映射为M个值，则这M个值代表前N个数据后的M个时刻上的预测值。将数据分成一定数量的样本后，如果把每个样本的前N个值作为神经网络的输入，后M个值作为目标输出。通过学习，就可以利用神经网络实现从RN到RM的映射，实现预测利率数据时间序列的目的。
（二）利率预测的基本步骤
利用BP神经网络进行时间序列数据进行预测前，需要先将小额贷款公司利率数据划分为用于训练（或拟合）和预测两大部分。本文采用BP神经网络对广州民间金融街的小额贷款公司利率数据进行预测，具体实现步骤如下：
1、构造网络训练样本
受各种复杂因素影响下的小额贷款公司利率是一个动态变化、不稳定的非线性系统，其未来走势除了受周围经济环境的影响外，还会受到某些人为因素、政府调控行为等的影响。在构建神经网络过程中有必要选择正常运作下的利率样本数据，因为异常数据将会导致神经网络预测能力下降。选取多少样本数据进行训练也是一个重要的考虑因素，当训练样本数据太大时可能会使得计算量大大增加，训练结果无法拟合、收敛，将最终导致预测失败，而过少的样本数据又可能导致拟合误差过大。在本文中选取了小额贷款公司期限结构为1个月的利率数据样本进行BP神经网络的构建。图1所示为2012年6-12月连续180天广州民间金融街民间借贷期限结构为1个月的利率数据时间序列走势图。
2、数据样本预处理
如果数据样本比较复杂，在利用神经网络进行预测前，为改善数据样本本身的分布特征，降低神经网络对数据样本的敏感度，避免原始数据过大造成网络麻痹，可以将原始数据进行适当预处理或变换，使得数据样本能够主动适应网络，提高网络的学习预测能力。其中最常用的预处理方法是将原始数据进行归一化处理。图2为归一化后的利率时序图。
3、构造训练样本
基于大量利率历史数据，进行预测，并对这些利率数据进行技术分析时，分析周期的选择恰当与否对预测结果会有直接的影响。基于研究考虑，本例进行利率预测的分析周期选取为30天，即用期限结构为30天的利率价格作为预测的依据，依次将连序30天的利率数据作为网络的一个输入数据，后30天的数据作为输出数据（即目标数据），按此方式进行滑动式的排列，形成神经网络的训练样本数据序列。
4、构建二层动态神经网络结构进行预测
多层神经网络能力非常强，一般来说，多层神经网络具有较强的模拟性，一个二层的神经网络，第一层是s型函数，第二层是线性函数，就可以用来模拟任何连续有界的函数。因此，在本例中选择了二层的神经网络，选择11个隐层神经元、30个输入神经元、30个输出神经元。
5、训练网络
在本例中最大的迭代次数为4000，目标收敛精度为0，并对各种算法进行比较评价最后确定使用Levenbery-Marquardt法进行网络训练仿真。（图3-图7、表1）
以上的神经网络训练结果表明，在这几类算法中，Levenbery-Marquardt算法以最快的收敛速度和最少的迭代次数达到了最高的收敛精度，因此本例中选择了Levenbery-Marquardt法进行网络仿真训练。
6、利率数据的预测
如果训练样本较少，会出现网络的预报误差较大的情况，若想获得理想的预测效果，应采用大量的数据样本，一年甚至几年的利率数据。图8显示了所建立的神经网络模型通过训练后对数据的拟合程度。
图9显示了神经网络训练过程产生的误差，在将来的研究中，可以通过大容量样本网络的训练，预测结果会更加精确，且外推能力也更强。
图10显示了神经网络仿真结果，说明使用BP神经网络进行利率预测所获得的结果比较精确，可以较好模拟了利率波动。因此认为，基于BP神经网络建立起来的时间序列预测模型，应用于利率预测问题，预测结果较为精确，且具有较好的推广能力。图11给出了通过该神经网络进行仿真的误差曲线。
经过以上的步骤，我们利用训练好的神经网络进行下一步的预测。图12显示了神经网络往后预测30天的数据结果。
通过对广州民间金融街利率数据BP神经网路时间序列预测模型分析，验证了该模型具有较好的预测能力和推广能力，说明所构建的基于动态利率数据的BP神经网络时间序列预测模型的有效性和适用性，进一步说明预测结果的可信度和良好的参考价值。
三、结束语
网络贷款范文4
【关键词】P2P网络贷款；成交规模；特点分析
从2007年国内首家P2P网络贷款公司“拍拍贷”正式上线开始到现在，我国的P2P网络贷款行业经历了不同的发展阶段。随着国内相关监管政策的逐渐出台，市场竞争的日趋激烈、新闻媒体的全面监督，用户认识的逐步成熟，这些都代表着P2P网络贷款行业已经踏入更高的发展层次。
一、我国P2P 网络贷款行业的发展现状
P2P网络贷款（Peer-to-Peer lending），也称为个人对个人贷款。这是伴随着互联网发展而起的新型借贷模式。P2P网络贷款平台就是利用网络提供网贷的中介机构。有资金需求和资金盈余的借、贷双方通过第三方互联网平成资金匹配的贷款，既有资金需求的人群先在贷款平台自身的贷款信息，然后有出借能力并且愿意出借的人群再从这些贷款中进行筛选，选择有吸引力的贷款品种进行投资。国内的第一家P2P网络贷款平台拍拍贷早在2007年6月就已经成立，但是国内P2P贷款行业成交规模在早期的发展其实是非常慢，一直到2009年以后才开始提档加速，行业的成交规模与发展速度一同增长。
（一）我国P2P 网络贷款行业成交规模
在行业刚刚起步的前几年，国内的网络贷款成交规模相对较小，但从2013年起年成交总量便突破千亿，并在随后的这几年中以极高的增长速度快速增长。截至2015年底，2015年全年网贷成交量达到了9823.04亿元，相比2014年全年网贷成交量（2528亿元）增长了288.57%。2015年10月网贷历史累计成交量首次突破万亿元大关，而截至2015年12月底历史累计成交量已经达到了13652亿元。按目前增长态势，预计2016年全年网贷成交量或超过3万亿元。
（二）我国P2P网络贷款行业平台数量
从行业的平台数量来看，在2010年之前，国内的网络借贷平台数量十分稀少，直到2010年底，国内的P2P网络借贷平台才达到15个。而随后P2P网贷平台数量以400%的速度增长。截至2015年12月底，网贷行业运营平台达到了2595家，相比2014年底增长了1020家，绝对增量超过2014年再创历史新高。随着市场理性回归、行业竞争的加剧，同时由于监管细则征求稿已经落地，预计2016年网贷行业运营平台或许不会大幅度增长。未来我国P2P网贷平台的增速将会放缓，品牌平台将会在行业竞争中占据有利地位。
二、我国P2P 网络贷款行业的当前特点分析
（一）呈现区域化、梯度化发展态势
目前我国国内的P2P贷款行业呈现出区域化趋势，沿海的地区、经济较为发达的地区P2P贷款行业发展较为迅速，成交规模、注册资本、平台数量都远远高于经济欠发达地区；行业梯度化的现象也十分明显，前几名在国内整个行业中占据着较大的份额。从全国各省市资本认可度得分看，北京得分优势十分明显，而山东、四川、湖北、重庆等地属于第四梯队，这部分省市获得资本关注的平台数量较少。
（二）行业贷款期限较短、利率较高
与传统的银行业金融机构小微贷款业务相比，网络贷款具有其自身的竞争优势。首先就是具有相对较短的贷款期限。2015年网贷行业平均借款期限为6.81个月，在2013年最低平均贷款期限达到4.73个月的低水平。之所以呈现短期险的特点，主要是因为P2P网络贷款行业针对的都是短期的资金需求。历年网贷行业与央行的基准利率相比，P2P网贷还具有相对较高的利率，2013年网贷平均综合收益率是21.25%，在历年中达到最高，随后收益率逐渐降低。相比2014年网贷行业总体综合收益率，在2015年中整体下降了457个基点，但总体综合收益率依然为13.29%，还是处于相对较高的水平。
（三）行业恶性事件频发
近年来，P2P网络贷款平台风险事件频发，平台公信力受到质疑。进入统计的29个省市（港澳台除外），全国所有的省市都有问题平台爆出。2015年全年问题平台达到896家，是2014年的3.26倍，2015年新上线的平台数量大增，导致各大中小平台竞争更为激烈，停业平台数量不在少数。恶性事件的发生不仅给原有投资者带来投资损失，打击了原有投资者的投资兴趣，还给潜在投资者树立了行业的不良形象，影响行业进一步发展的可能。因此P2P网贷行业秩序整顿对建造健康良好的发展环境有着积极作用。
参考文献：
[1]冯果，蒋莎莎.论我国P2P网络贷款平台的异化及其监管[J].法商研究，2013，05：29-37
[2]陈丽.P2P网络贷款的法律风险控制研究[D].广东财经大学，2014
[3]曾智.中国P2P网络贷款行业研究报告[D].西南财经大学，2014.
作者简介：
纪会会（1990-），女，汉族，山东潍坊人，硕士，中国海洋大学经济学院，研究方向：数理金融与风险管理；
网络贷款范文5
关键词：并购贷款；主成分分析法；人工神经网络；评价模型
一、引言
并购贷款业务是从2008年12月正式批准实行的，在禁锢了12年之后我国重新启动并购贷款业务，此举为我国企业并购融资提供了很大的方便，在经济高速发展的时代，并购贷款必然会成为加速经济发展的重要推手，并购贷款业务也会迅速发展。然而并购贷款本身的高风险性将会对并购贷款乃至整个经济带来巨大的负面影响，如何对并购贷款风险进行评价是亟待解决的问题。
二、并购贷款及其风险概述
（一）并购贷款概念
并购贷款，是指商业银行向并购方或其子公司发放的，用于支付并购交易价款的贷款。
并购贷款是贷款的一个品种，从资本市场的角度看，它是为了给企业并购筹集资金，由商业银行作为中介参与的外源间接融资行为，它实质上仍是一种金融交易行为：商业银行根据借款方的申请，将其对一定数额资金（存款）的使用权转让给借款方，并要求借款方提供一定的担保，借款方使用这笔资金进行并购活动，由商业银行对这次借贷的各方面风险进行整体评估而对其定价，规定借款方因获得资金使用权而应支付的利息以及支付方式等。从制度经济学的角度分析，由商业银行提供并购贷款，降低了企业为从事兼并和收购活动而进行融资的成本是一种降低交易成本的制度安排。
并购贷款涉及并购双方企业，包涵了行业、适用法律、股权结构、或有债务、资产价格认定等多方面问题，其风险明显高于一般贷款。因此并非所有的商业银行均适合开办此项贷款业务。为此银监会特地下发了执行《指引》的相关通知，对开办并购贷款的商业银行做了以下五项条件限制：有健全的风险管理和有效的内控机制；贷款损失专项准备充足率不低于100%；资本充足率不低于10%；一般准备余额不低于同期贷款余额的1%；有并购贷款尽职调查和风险评估的专业团队。《指引》还要求商业银行持续保持上述条件，商业银行开办并购贷款业务后，如发生不能持续满足以上所列条件的情况，应当停止办理新发生的并购贷款业务。
（二）并购贷款的风险
根据《商业银行并购贷款风险管理指引》的要求，评价商业银行并购贷款风险应考虑的主要因素按性质大体上可归纳为战略风险、法律与合规风险、整合风险、经营和财务风险等与并购有关的各项风险。
1、战略风险
所谓战略风险，就是指企业战略与实际状况相脱节，从而导致企业发展方向出现偏误的风险。战略风险的产生和战略定位有着直接的联系，定位不当或者定位失误，都会埋下战略风险的隐患。
战略风险指标主要是从产业相关度、战略相关性、企业文化、并购的整合效应、额外回报机会、预期战略成效、新的管理团队、风险控制、退出机制等方面确定。包括并购双方产业相关度；并购双方战略相关度；并购双方的企业文化是否合理；并购后的是否有整合效应；并购双方从整合中取得额外回报的机会；并购后的预期成效及企业价值增长的动力来源；并购后新的管理团队实现新的战略目标的可能性；并购的投机性及相应风险控制决策；协同效应未能实现时，并购方可能采取的风险控制措施或退出策略。
2、法律与合规风险
法律与合规风险是指在并购活动中，因操作不当可能违反有关法律、法规、监管规则或标准而导致并购失败的风险。并购贷款中的法律风险来自于多方面，而且和其他风险经常交织在一起，通常而言主要来自于以下多个方面：
第一，未进行详尽和有效的法律尽职调查。这将会是一个总括性的风险来源。传统上中资银行会偏向于关注借款人或项目的财务、经营、管理和市场等风险，对于法律风险则主要关注其有无合法的主体资格，章程的相关内容以及（项目）是否已获得必要的审批等相对简单的事项。
第二，来自于交易结构和并购方式的法律风险。并购方会从未来整合的需要、减少税负以及审批的简便性等各个角度提出不同的交易结构，在不同的交易结构和并购方式下，风险的来源和程度也会有所不同。
第三，担保通常是有效的风险防控手段，但不当或不合理的担保安排也可能导致风险的产生。银行对于担保工具的选择和安排是富有经验的，但由于在实践中提供有价值的担保并不是一件容易的事情，如果不能有效协调各种担保安排之间的关系，也容易引发风险。
第四，政府的批准与许可也是容易发生风险的地方。如果并购交易的批准程序不当，就会埋下风险隐患。对于目标企业所从事的固定资产投资项目，则应当关注其是否获得完整有效的批准或备案登记，特别是发改委、环保部门和行业主管机关的批准，否则会严重影响到并购后的整合及经营。此外对于大型的并购项目，还应当关注反垄断审查的程序和结果，银行对于反垄断审查中的风险应予重视。
第五，借款人与目标企业的资产与经营的合法性以及商业风险也需要引起重视，并应成为尽职调查中的一项重要内容。
第六，银行也应当关注和了解并购方除其提供的并购贷款外的收购资金的来源。如果其他资金主要来自于经营性的现金流则不会有重大的法律风险。而如果来自于其他融资途径的就要重点关注其中的风险问题。
第七，来自于法律文本的风险。法律文本的作用将是全面性的和总括性的，所有的法律、财务和管理等安排最终都会体现到法律文件中，而法律文件体系的完备性以及其内容是否详尽、适当和有效将直接影响到银行在并购贷款中的风险与责任。
法律与合规风险主要从主体资格、交易合法性、资金来源限制、担保合法性、还款控制合法性、权利保障、证监会合格审查、重组审核审查、其他合规性等方面确定。包括并购双方是否具备并购交易主体资格；并购交易是否按照相关规定已经获得批准；法律法规对并购交易的资金来源是否有限制性规定；担保是否合法有效并履行必要的法定程序；商业银行对还款现金流的控制是否合法；贷款人权利能否获得有效的法律保障；是否获得证监会的批准；是否获得重组审核的批准；与并购有关的其他方面的合规性。
3、整合风险
整合风险是指由于并购双方由于整合经验的欠缺或者并购整合技能不佳导致重组整合不力，不能发挥彼此双方的优势，造成管理成本和营销成本等上升的风险。
如果一个公司仅仅完成了资本整合，而没有完成人力资源和文化的整合，只能说是刚刚起步。根据贝恩管理咨询公司关于并购失败的调查研究，80%左右的国际并购失败案例直接或间接源于企业并购之后的整合，而只有20%左右的失败案例出现在并购的前期交易阶段。
整合风险主要包括发展战略整合、组织整合、资产整合、业务整合、人力资源及文化整合。
4、经营和财务风险
经营和财务风险是指并购后企业在各项经营和财务活动中由于各种难以预料和无法控制的因素，使企业在一定时期、一定范围内所获得的最终财务成果与预期的经营目标发生偏差，从而形成的使企业蒙受经济损失的可能性。
经营和财务风险主要从产业市场前景、竞争地位、企业成长性、企业家能力、企业发展战略、公司的组织，控制和激励、公司治理、技术竞争力、现金流稳定性、估值风险、股利分配、并购工具、利率变动等方面确定。包括行业的发展是否能保持稳定增长趋势；并购双方在行业中是否趋于优势地位；并购双方的市场份额能否稳定增长；并购双方的领导者是否具备企业家的能力；并购双方的未来发展战略是否符合企业的发展；并购双方的组织结构、激励机制等是否合理；并购双方的治理是否有效；并购双方的技术竞争力是否得到运用；并购双方未来现金流是否稳定或趋于稳定；并购定价高于目标企业价值的风险；并购双方的股利政策对还款来源造成的影响；并购中使用的固定收益工具及其对贷款来源造成的影响；汇率和利率等因素变动对并购贷款还款来源造成的影响。
（三）评价指标体系
结合上述的风险，具体评价指标如表1所示。
三、构建评价模型
本文使用基于主成分分析法的人工神经网络方法对商业银行并购贷款风险进行评价，通过主成分分析法对原始数据降维，然后再用这些个数较少的新输入变量作为人工神经网络的输入进行模拟预测。由于主成分之间是相互独立的，所以由各主成分组成的输入空间不存在自相关性，从而有效地简化人工神经网络在高维时难以寻找网络中心的问题，提高了预测精度。
（一）主成分分析法
主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）也称为主分量分析，是一种通过降维来简化数据结构的方法：如何把多个变量（指标）化为少数几个综合变量（综合指标），而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息。
主成分分析法是霍特林于1933年首先提出来的。主成分分析法的原理是降维思想，把众多变量转化为少数几个综合指标，综合指标保留了原始变量的主要信息，彼此间又不相关，能使复杂的问题简单化，便于抓住主要特征进行分析。它是通过适当数学变换，使新变量主成分成为原变量的线性组合，并选取在总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种特殊的特征提取方法。
（二）人工神经网络
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）正是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
人工神经元是生物神经元的模拟与抽象，是构成人工神经网络的基本单元，因此构造一个人工神经网络系统，首先要构造人工神经元模型。一个具有n个输入分量的单个人工神经元模型，如图1所示。
它有三个基本要素：一是一组连接（对应于神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。二是一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和。三是一个非线性激活函数，起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内（一般限制在（0，l）或（-1，+l）之间）。
此外还有一个偏差，即阙值θ
以上作用可分别以数学式表达出来：
o=f（net-θ）
其中net为神经元的输入总和，相当于生物神经元的膜电位；o为神经元的输出；wi表示第i个输入神经元到该神经元的连接权值；Pi表示第i个输入神经元的输入分量；θ为神经元的偏差，即阙值；f（~）为激活函数，表示神经元输入一输出关系。
激活函数（Activationtransferfunction）是一个神经元及网络的核心，决定着网络的功能。其基本作用是：控制输入对输出的激活作用；对输入输出进行函数转换；将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输出。不同的人工神经网络模型，神经元的激活函数也不相同。
（三）并购贷款风险评价模型
神经网络具有非线性分类功能，在多因素影响中具有显著的效果，在本文中并购贷款风险影响因素有36个，因素多且因素之间存在交叉，相互影响；另外由于并购贷款风险因素较多，网络训练时间长，准确性降低，容易陷入局部最优而不是全局最优。为此本文引入主成分分析法，利用其分析统计功能，对影响因素降维，从而来评价并购贷款风险。具体模型如图2所示。
参考文献：
1、中国银监会.商业银行并购贷款风险管理指引.银监发[2008]84号,2008.12
2、(美)哈威尔・E・杰克逊,小爱德华・L・西蒙斯;吴志攀等译.金融监管[M].中国政法大学出版社,2009.
3、王志生,陈武.我国银行保险发展瓶颈的经济学分析[J].科技创业月刊,2004(12).
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网络贷款范文6
关键词：NAT 无纸化办公 精细控制
中图分类号：TN91 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）03（b）-0028-01
1 办公网络现状
目前，企业的办公网络大多局限于本地办公，跨地区管理难度较大；且仍有部门采用传统的“纸质”办公方式，不仅办公效率低下、管理不便，办公纸张也需大量使用，不符合国家提倡的无纸化办公要求；同时，大部分部门还存在办公预留线路资源枯竭现象，若新增办公业务不但需要新增重新铺设办公线路，还需要增加办公终端，带来办公成本骤增，造成不必要的资源浪费。因此，为适应企业高速发展的潜在要求，办公业务无疑成为发展中的重要环节，其处理成本、处理效率以及安全性，直接影响业务的进行与开展。
2 《宽带网络下的办公接入》的优势
《宽带网络下的办公接入》的应用，首先，适应企业现代化的发展要求，节能减排、推进无纸化办公，降低办公成本，提高办公效率；其次，依托完备的宽带网络，节约办公网络建设成本，打破办公网络的区域局限性，实现办公业务的跨区域管理；再次，保证办公信息的机密性，实现办公用户的精确管理，提高办公业务的安全性。
3 技术原理
《宽带网络下的办公接入》的技术原理按照业务数据的处理步骤及信号流程，主要由办公业务的信号源、办公业务的接入及处理以及各局点用户的接入三部分组成。其中，各区域用户的接入采用宽带用户的接入方式，如图1所示。
办公接入的用户可以是普通用户、集团用户或者FTTx下的宽带用户，不改变其原有的接入方式，也不对其原有宽带业务造成影响。
《宽带网络下的办公接入》技术原理示意图（如图2）。
（1）办公业务信号源通过三层专线连接至办公业务防火墙，且尽量保证专线IP地址数量可以满足办公接入用户数的连接数需求。
（2）办公业务防火墙通过NAT地址转换，将办公网络IP地址转换为WAN下用户的IP地址，实现WAN下用户IP可以访问办公业务的服务器地址，并使用ACL控制限定办公用户的IP地址，并非所有宽带IP地址均可访问，同时，开启防火墙的防病毒攻击，进一步确保办公业务的稳定与安全。
（3）办公用户接入方式如图1。
其中，ACL控制使用高级ACL（即ACL number：3000-3999）对办公业务使用的协议端口进行控制，便于对接入的合法用户IP进行更为灵活的控制，并辅以流量策略traffic policy保证办公业务的带宽需要，不受宽带业务影响，使得办公业务网络顺畅，达到办公业务的Qos要求。
4 应用要求
由于此应用依托于宽带网络，因此对于网络本身有如下要求。
（1）、宽带网络已覆盖至办公室内，且宽带网络局端可添加防火墙。
（2）、办公网络服务器端IP不与宽带网络中使用IP重复。
（3）、办公终端使用IP地址为宽带网络用户IP地址。
（4）、用户汇聚网络设备上须配置办公网络服务器端设备路由（路由条目配置应精细）。
5 结语
目前，《宽带网络下的办公接入》已经投入到实际应用当中，办公业务稳定顺畅，未发现故障及网络波动情况。由于接入用户不需要改动原有宽带用户接入线路，可实现一台PC的多业务接入，各业务间稳定安全隔离性好，能够保证办公业务带宽需求，办公业务顺畅便捷，且节约办公管理成本，切实达到节约高效的办公要求，实为办公接入的最佳性价比之选！
参考文献
[1]王浩.面向全业务的山西省运城地区宽带接入网规划[D].北京邮电大学，2012.
