我国金融控股公司的风险管理现状及对策分析

随着经济环境的日益市场化和国际竞争的压力,我国的金融机构已经越来越重视风险管理,同国际上发达国家的风险管理水平相比,我国金融控股公司的风险管理在以下几个方面还有待提高。为防范我国金融控股公司所面临的风险,我们必须建设内部控制制度,健全风险管理组织架构、理顺风险管理流程以及树立全面风险管理理念,从而采取有效的控制手段和措施,及时防范和化解风险。     

金融危机后有关金融监管改革的理论综述

金融危机对世界经济的发展起到了巨大的破坏作用,并且金融危机的杀伤力和波及范围非常广,尤其是对欧美西方资本主义国家伤害,所以各大金融机构在金融危机后都会受到重创,因此必须要加强金融监管改革,才能有效地降低金融危机的影响。所以,面对金融危机,世界各国都要对自身的金融监管水平进行批评和反思,并加强对金融监管的重视和认识,才能为回复全球的经济发展奠定基础。本文主要通过对金融危机后的金融危机监管改革进行简要分析,探讨世界各国金融监管的改革要点和改革趋势。     

谈中央金融机构财政监管机制

专员办作为财政部的派出机构．如何构建科学、有效的金融监管机制,这是我们在深化和优化财政监管工作中所面临的一个理论性深、实践性强、紧迫性高的重大课题,近两年来．在财政部和办党组的正确领导下．通过实践和探索,我们对中央金融机构的财政监管机制．形成了一些基本认识．     

保险公司与银行之间股权并购的相关问题

上世纪末,因金融机构内部风险控制机制不完善,金融监管体制和监管水平远未达到混业监管的要求,我国金融业开始实行＂分业经营、分业管理＂制度。     

一个次贷危机生成的概念模型及其对风险管理体系建设的启示

本文首先构建了一个次贷危机生成的概念模型，然后通过研究发现：在充斥着大量不确定性而高度复杂的现代金融市场上，从单个金融机构角度看ABS技术可以优化风险分担结构，但从总体上来看却是一个“负和博弈”。进而在模型基础上，我们提出建设我国风险管理体系的三点政策建议：明确风险管理哲学，培育良好的金融生态；建立的多层次金融风险管理和监管框架；以及持续倡导风险管理文化。     

金融危机环境下的金融风险管理

风险管理是金融机构主要的任务之一，如何有效地评估其面临的风险，成为金融机构首先要解决的问题。特别是在金融危机的形势下，金融机构如何有效的进行风险管理就显得尤为重要了。本文试就金融危机中的风险管理及分析程序，做一简单的介绍。     

从美国次贷危机看政府的经济管理职能

在席卷全世界的美国次贷危机中,美国政府在危机前后的一系列措施,为我国金融风险的防范与监管提供了许多值得借鉴的经验和警示。本文分析表明,基于美国次贷危机中政府经济职能的发挥,为我国提供的借鉴具体表现在：促进我国加强信贷风险的管理,完善有关证券化风险的防范法律制度;并且在加强市场化监管,完善金融机构破产法律制度以及加强监管成本意识,完善金融监管协调机制;加强金融监管的国际合作方面提供许多宝贵的经验。     

国际监管的新框架与加入WTO后中国金融监管的变革

金融全球化趋势使传统的金融监管方式陷入严重的困境.为了保证金融体系的稳定,西方国家开始纷纷构建金融监管的新框架,从金融监管的内容、方式、技术、模式、范围等方面进行了调整.面对加入WTO后给金融监管带来的新挑战,我国必须借鉴西方国家的经验,对现有监管体系进行变革,实施动态金融监管,以最大限度地防范与化解金融风险.     

我国影子银行体系的监管与治理

影子银行存在的风险涉及我国金融体系的安全运行,值得关注。影子银行,是指游离于银行监管体系之外、可能引发系统性风险和监管套利等问题的信用中介体系,主要包括投资银行、对冲基金、货币市场基金、债券、保险公司、结构性投资工具(SIV)等非银行金融机构。在西方国家,影子银行经过数十年的发展历程,已具备相当的规模,成为西方国家金融体系中不可或缺的一部分。我国的金融体系始终以传统国有商业银行为主体,其他类型的金融机构主要是金融运行中的辅助和补充,而且由于我国对金融机构的业务范围、准入条件等     

利率市场化进程中的利率风险管理研究

随着经济的不断发展,利率市场化进程中的利率风险不断提高。利率市场化作为国内金融体制改革中的一个主要环节,为现代金融机构带来许多新的机遇,但同时,又为国内的一些金融机构带来了许多的挑战。本文就是主要针对利率市场化进程中的利率风险管理相关问题的研究,希望在日后的利率风险管理工作上有一定的帮助。     

集团公司战略风险管理的理论探讨

本文对集团公司战略管理过程中产生战略风险的机制从公司整体运行的角度进行研究,提出了公司战略风险管理的系统化理论模型,并从公司的环境、资源、能力和公司主题战略四个方面分析了战略风险产生的风险机理。并提出了环境和资源对公司战略主题目标的实现的影响及产生风险的机制。     

工程项目全过程风险管理模式探讨

本文在分析工程项目风险管理研究现状的基础上,从全过程管理角度,提出工程项目全过程风险管理模式:全过程风险管理机构的设置、全过程风险管理计划的制定、工程项目定义与决策阶段、设计与计划阶段、实施与控制阶段、竣工验收阶段四个阶段的风险管理。为项目业主和承包商更好的进行风险管理提供参考。     

重大工程项目风险管理中的综合集成方法

随着我国计划经济体制向市场经济体制的逐步过渡,重大工程项目所面临的风险越来越大,加强对重大工程项目风险管理的理论研究和实际应用就显得非常重要。本文对重大工程项目中风险的特点进行了剖析,提出了以综合集成方法为指导对重大工程项目进行全寿命动态风险管理的观点,并对如何制订和实施项目风险管理计划作了具体分析。     

Managing Enterprise Risks of Technological Systems: An Exploratory Empirical Analysis of Vulnerability Characteristics as Drivers of Exploit Publication*

Enterprises experience opportunistic exploits targeted at vulnerable technology. Vulnerabilities in software‐based applications, service systems, enterprise platforms, and supply chains are discovered and disclosed on an alarmingly regular basis. A necessary enterprise risk management task concerns identifying and patching vulnerabilities. Yet it is a costly affair to develop and deploy patches to alleviate risk and prevent damage from exploit attacks. Given the limited resources available, technology producers and users must identify priorities for such tasks. When not overlooked, vulnerability‐patching tasks often are prioritized based on vulnerability disclosure dates, thus vulnerabilities disclosed earlier usually have patches developed and deployed earlier. We suggest priorities also should focus on time‐dependent likelihoods of exploits getting published. We analyze data on software exploits to identify factors associated with the duration between a vulnerability discovery date and the date when an exploit is publicly available, a time window for patching before exploit attack levels may escalate. Actively prioritizing vulnerability patching based on likelihoods of exploit publication may help lessen losses due to exploit attacks. Technology managers might apply the insights to better estimate relative risk levels, and better prioritize protection efforts toward vulnerabilities having higher risk of earlier exploitation.     

基于SVM的建设项目风险识别方法研究

支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性和分类精确性。在项目风险管理中,风险识别是很重要的一个步骤,如果风险不能被识别,那么我们就不能对风险进行转移、控制或管理。针对该问题,本文提出了一种新的风险识别方法-支持向量机,利用该方法对项目风险识别进行了研究,并取得了很好的识别效果。     

Role of Random Capacity Risk and the Retailer in Decentralized Supply Chains with Competing Suppliers

This research considers a supply chain under the following conditions: (i) two heterogeneous suppliers are in competition, (ii) supply capacity is random and pricing is endogenous, (iii) consumer demand, with and without an intermediate retailer, is price dependent. Specifically, we examine how uncertainty in supply capacity affects optimal ordering and pricing decisions, supplier and retailer profits, and the incentives to reduce such uncertainty. When two suppliers sell through a monopolistic retailer, supply uncertainty not only affects the retailer's diversification strategy for replenishment, but also changes the suppliers’ wholesale price competition and the incentive for reducing capacity uncertainty. In this dual‐sourcing model, we show that the benefit of reducing capacity uncertainty depends on the cost heterogeneity between the suppliers. In addition, we show that a supplier does not necessarily benefit from capacity variability reduction. We contrast this incentive misalignment with findings from the single‐supplier case and a supplier‐duopoly case where both suppliers sell directly to market without the monopolistic retailer. In the latter single‐supplier and duopoly cases, we prove that the unreliable supplier always benefits from reducing capacity variability. These results highlight the role of the retailer's diversification strategy in distorting a supplier's incentive for reducing capacity uncertainty under supplier price competition.     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

A Multicriteria Outranking Modeling Approach for Credit Rating

Rating models are widely used by credit institutions to obtain estimates for the probabilities of default for their clients (firms, organizations, individuals) and to assess the risk of credit portfolios. Several statistical and data mining methods are used to develop such models. In this article, the potential of an outranking multicriteria decision‐aiding approach is explored. An evolutionary algorithm is used to fit a credit rating model on the basis of the ELimination Et Choix Traduisant la REalité trichotomique method. The methodology is applied to a large sample of Greek firms. The results indicate that outranking models are well suited to credit rating, providing good classification results and useful insight on the relative importance of the evaluation criteria.     

基于现代风险管理理念的团体保险销售服务创新研究

传统的销售理念已经不再适应快速发展的中国寿险市场,因而迫切需要转换寿险销售的指导思想和服务理念。本文认为,在团体保险销售中引入了现代风险管理理念与服务范式,利用现代风险管理理念与服务范式对团体保险业务的传统销售服务方式进行修正,进而实现团体保险销售从传统的简单推销向风险管理服务的转变,促进寿险公司团体保险业务服务水平的提升,是目前我国团体保险发展的必然选择。     

Supplier Selection Behavior Under Uncertainty: Contextual and Cognitive Effects on Risk Perception and Choice

Buyers often make supplier selection decisions under conditions of uncertainty. Although the analytical aspects of supplier selection are well developed, the psychological aspects are less so. This article uses supply chain management and behavioral decision theories to propose that attributes of the purchasing situation (category difficulty, category importance, and contingent pay) affect cognition that, in turn, affects a supply manager's choice. We conducted a supplier selection behavioral experiment with practicing managers to test the model's hypotheses. When the context involves an important or difficult sourcing category, higher risk perceptions exist that increase preference for a supplier with more certain outcomes, even when that choice has a lower expected payoff. However, the presence of contingent pay decreases risk perceptions through higher perceived supplier control. We also find that a manager's risk propensity increases preferences for a supplier with less certain outcomes regardless of perceived risk. Our model and results provide a theoretical framework for further study into the cognitive aspects of supplier selection behavior and provide insight into biases that influence practicing supply chain managers.