内容简介
学科专业: 土木工程建造与管理
授予学位: 博士
学位授予单位: 东南大学
学位年度: 2009
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中国引入工程担保制度近十余年,作为工程担保的主流模式——美式担保,由专业工程担保公司为担保主体,采用高额有条件担保模式的优点,更为业主和投资者所接受。但在实际工程担保操作实务过程中,由于担保公司授信承保风险控制体系的不完善,导致承发包双方在获取担保时,存在手续复杂、取得费用高等缺点,迫使承发包双方大多采用银行开具的低额保函,困扰着专业工程担保公司承保业务的发展和美式担保模式的推广。本文深入分析和总结国内外工程担保的发展和现况,尝试使用信用经济学、信息经济学、博弈论等理论以及人工神经网络、遗传算法和结构方程等方法,对我国工程担保授信进行研究。 本文首先对工程担保的保证方式,工程担保与银行信用证的差异,工程担保授信资格审查内容和授信流程等工程担保内涵进行探讨。在此基础上采用不完全信息动态博弈理论对担保公司给承包商授信前后,担保公司和承包商最有利行为策略和各自的收益进行分析,找出两者之间的均衡。从而发现承包商和担保公司选择各自的最有利策略的原因和效果,为担保公司授信和承包商申请担保提供理论基础。 本文通过对国内外工程担保、银行授信和信用评价等方面的文献进行详细的综述,在综合分析美国担保公司授信评判、银行授信评判和中国建筑企业信用及履约能力评判的基础上,设计相关的调查问卷,采用专家调查法和因子分析法筛选出中国工程担保公司授信承保评判的因素,构建相应的指标体系并设定相应的评价标准,以便于量化工程担保公司对承包商的授信评判。 在授信评判指标体系的基础上,采用人工神经网络技术构建工程担保公司授信评判模型,并利用遗传算法对模型进行优化。通过采集样本数据训练和检验构建模型的精确度和准确性,从而减少担保公司在承包商授信评判上的工作量,也降低评判结果依赖专业承保人的风险偏好和专业评判经验。在综合银行授信额度和工程担保授信额度影响参数的基础上,利用结构方程选择相关的授信额度影响参数并对现有授信额度测算方法进行检验,进而提出更为合理的非线性回归授信额度测算模型,在保证给予承包商授信额度满足其承揽业务需要的同时,也降低工程担保公司赔付后无法追偿而导致损失的风险。通过采用实际案例数据,对本文构建的担保公司授信评判模型和授信额度测算模型进行了案例分析和实证研究,以检验模型的实用性。 为完善担保公司承保模式,本文对担保保费的收取,应对业主索赔的处理方式,赔付后为降低赔付损失而采取的反担保和代为追偿,以及帮助承包商防范违约风险等授信管理的重点内容进行了探讨,并就建筑市场的发展趋势对工程担保业提出的新挑战进行分析,为担保公司规避授信风险提供参考。另外从担保公司授信管理的角度,给出了承包商提高授信应当注意的重点和相关的建议,以帮助承包商合理提高授信。
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