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2018年中国信贷资产证券化行业分析报告-市场深度调研与发展前景预测

2018年中国信贷资产证券化行业分析报告-市场深度调研与发展前景预测

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        随着我国经济的不断发展、人们生活水平的不断提高,人们的消费观念和消费水平也有了很大的转变与提升。在这个契机下,信贷资产证券化行业也得到了快速发展,2016年我国信贷资产证券化行业的市场规模达到**亿元,2017年市场规模为**亿元,同比增长了**%,从这两年的市场规模发展来看,信贷资产证券化行业正处于快速发展之中,预计2018年将保持**的增速,达到**亿元。

2012-2017年行业市场规模情况
资料来源:观研天下数据中心整理(具体数据详见报告正文)

        从信贷资产证券化行业企业区域分布情况来看,信贷资产证券化行业内企业区域格局明显,其中华东地区占比**%,华南地区占比**%,华中地区占比**%,华北地区占比**%,西部地区占比**%,东北地区占比**%。

2017年我国行业企业区域格局
资料来源:观研天下数据中心整理(具体数据详见报告正文)

        观研天下发布的《2018年中国信贷资产证券化行业分析报告-市场深度调研与发展前景预测》内容严谨、数据翔实,更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,以及我中心对本行业的实地调研,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。

        它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势,洞悉行业竞争格局,规避经营和投资风险,制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构,拥有资深的专家团队,多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告,客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业,并得到了客户的广泛认可。

        本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法,对行业进行全面的内外部环境分析,同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析,预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。

【报告大纲】

第一章资产证券化基本概况
一、资产证券化的基本概况
(一)资产证券化简介
(二)资产证券化的原理
(三)资产证券化的特征
(四)资产证券化融资模式
二、资产证券化意义与目的
(一)宏观意义
(二)微观目的
三、资产证券化实施程序
(一)信贷资产证券化的基本过程
(二)信贷资产证券化的交易结构
四、操作原理

第二章2018年世界资产证券化市场深度研究
一、世界资产证券化环境条件预测
二、世界资产证券化现状透析
三、世界资产证券化模式研究
(一)美国模式
(二)欧洲模式
(三)澳大利亚模式

第三章2018-2024年中国资产证券化市场环境条件及影响预测
一、中国宏观经济环境条件及对资产证券化市场影响预测
(一)中国宏观经济指标预测
(二)对资产证券化市场影响预测
(三)前景经济动态
二、中国资产证券化市场政策环境条件预测
(一)资产证券化政策支持
(二)中国金融市场政策监管
(三)中国货币政策
(四)信贷资产证券化税收政策出台

第四章2018年中国资产证券化深度剖析
一、中国资产证券化市场现状综述
(一)中国资产证券化市场特征及景气度预测
(二)中国资产证券化模式
(三)我国资产证券化的运作方案
二、中国资产证券化的问题与政策意见

第五章信贷资产证券化在商业银行的应用
一、商业银行信贷资产证券化进展情况
二、商业银行信贷资产证券化案例比较预测
(一)国开行、建设银行信贷资产证券化业务案例预测
(二)国开行、建设银行信贷资产证券化业务比较预测

第六章信贷资产证券化的业务运作及流程
一、信贷资产证券化的基本运作流程
二、信贷资产证券化的基础资产分类
(一)中小公司--贷款证券化
(二)地方政府融资平台企业--贷款证券化
(三)汽车--贷款证券化
(四)其它信贷资产证券化
三、信贷资产证券化的市场要求预测
(一)参与主体要求
(二)会计处理要求
(三)资本计提要求
(四)信息披露要求
四、信贷资产证券化的信用评级预测
(一)信用评级预测
(二)双评级制度预测
(三)投资者付费模式
五、信贷资产证券化的信用增级预测
(一)信用增级的方法
(二)内部信用增级与外部信用增级比较预测

第七章信贷资产证券化的风险及防范措施
一、信贷资产证券化的风险剖析
(一)系统性风险
(二)非系统性风险
二、信贷资产证券化风险的防范措施
(一)审慎选择基础资产
(二)完善信用评级制度
(三)严格SPV的设立及规范其营销

第八章商业银行信贷资产证券化进展状况
一、信贷资产证券化对商业银行进展意义重大
(一)提高商业银行的经营水平
(二)商业银行的管理模式向现代公司化管理过渡
(三)便于商业银行信贷资产的风险转移
(四)增强商业银行资产的流动性
(五)改善商业银行的资本充足率
(六)调整商业银行的收入结构
(七)利于商业银行降低不良--贷款率
二、商业银行信贷资产证券化业务的进展方向
(一)商业银行充当发起机构
(二)商业银行充当--贷款fuwu及保管机构
(三)商业银行充当承销机构

部分图表目录:
图表:2016-2018年中国GDP总量及增长状况图
图表:2018年中国月度CPI、PPI指数动态图
图表:2016-2018年我国城镇居民可支配收入增长状况图
图表:2016-2018年我国农村居民人均纯收入增长状况图
图表:1978-2018中国城乡居民恩格尔系数动态图
图表:2016-2018年我国全社会固定投资额动态图(2018年不含农户)
图表:2016-2018年我国财政收入支出动态图 单位:亿元
图表:2016-2018年中国社会消费品零售总额增长状况图
图表:2016-2018年我国货物进出口总额动态图
图表:2016-2018年中国货物进口总额和出口总额动态图

图表详见正文(GYZQPT)

研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……

数据来源

报告统计数据主要来自国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;
其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。

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