CDO定价影响要素的蒙特卡洛模拟研究

CDO是目前国内外非常关注的也是定价很复杂的一类信用衍生产品,其定价的关键就是违约概率和违约相关性的估计。文章在Merton扩展模型的基础上,采用蒙特卡洛方法,并结合copula函数来生成具有相关性的违约时间分布,然后计算出各个违约时点,进而求出标的资产组合的违约损失。在此基础上分别计算收益面和损失面的期望值,最终对各种要素对CDO定价的影响进行分析与比较。     

KMV模型在中国互联网金融中的信用风险测算研究

随着互联网金融风潮的兴起,各大金融机构和电商都在积极抢占市场。现阶段中国互联网金融的核心是金融规则和对风险的控制,尤其是对信用风险的控制更是有待探索的难点问题。本文采用真实的金融市场数据,模拟了应用信用风险度量（KMV）模型测算公司信用风险状况的全过程,分别求出样本公司资产价值波动率σA、违约距离（DD）和预期违约率（EDF）。通过对测算结果的检验与分析研究,证明了将KMV模型应用于互联网金融中对企业信用风险的评估,在现实中拥有一定的可行性,并为将来研究如何形成规范化、流程化的线上信用风险评估体系打下基础。     

CDO定价和风险度量的因子方法框架及模型评述

债权担保证券（CDO）作为一种重要的金融创新产品，因其在信用风险管理和丰富投资品种方面的优势而获得了广泛运用。在CDO市场发展的近20年历史中，有大量文献研究CDO产品的定价和风险度量，提出了各种各样的模型，但没有一种模型或方法成为理论界和实务界共同接受的标准模型，更缺乏一个统一框架来分析这些模型。因子方法因其计算效率、包容性和开放性而成为最佳选择。在因子方法框架下，分析并比较了现有主要的CDO定价模型和风险度量方法，并提出进一步扩展的方向。     

上市公司信用风险度量的一种新方法——KMV

本文介绍了KMV公司运用期权定价理论开发的基于股票价格的信用风险评价模型,就美国安然公司破产案将KMV模型计算出的预期违约率与标准普尔公司对安然公司的信用评级进行了比较,并讨论运用KMV模型分析我国上市公司信用风险的优缺点和运用前景.     

中国商业银行信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,信用风险的度量模型有专家判断法、信用评分法、神经网络分析法以及现代违约概率模型等。通过比较分析LOGIT模型和KMV模型,选取了能够体现公司盈利能力、营运能力、资本结构、偿债能力、成长能力和现金流量的28个指标,运用逐步回归方法建立LOGIT模型,发现该模型能够提前一年较好地预测出公司的违约情况。在分析KMV模型时,通过GARCH-M模型计算出企业股权价值波动率,并运用上市公司数据得出样本公司的股权价值和违约点,从而计算出样本公司的资产价值和资产价值波动率,最后得出KMV模型的判别结果。上述分析表明我国商业银行应以LOGIT模型作为判别模型,以KMV模型作为追踪模型,将LOGIT模型与KMV模型相结合来判断贷款企业的信用风险水平。     

次级债务担保凭证的风险特征研究——基于企业债券的视角

对结构性金融工具的研究顺应我国建设国际金融中心的趋势.本文根据抵押资产的种类和证券化的深度分别对结构性金融工具进行分类,分析了它的基本运作理念和正面效用,阐明了次级债务担保凭证在结构性金融工具中的重要地位以及研究其风险特征所具有的现实意义.本文以企业债券作为对比基准,研究债务担保凭证在次级债危机中表现出的有别于传统金融产品的风险特征.在所有风险特征之中,由次级债务担保凭证杠杆评级所产生的结构性风险最为严重,本文运用柯布拉模型进一步阐明次级债务担保凭证结构性风险突出的原因.虽然次级债务担保凭证和企业债券具有众多截然不同的风险特征,但是信用评级机构在次级债危机爆发前仍然以同一信用基准来表述两者的信用风险水平,本文分析了该行为对于投资者的误导性.最后,根据研究结果对我国结构性金融工具的纵向发展提出相应的建议.     

银行间市场中信用事件风险传染分析———基于银行主体信用评级变化的风险传染建模研究

银行间市场由于银行主体之间通过信用借贷,形成了一种复杂的信用关系网。当银行间市场受到宏观经济或突发性事件影响时,银行主体的信用评级可能会产生移动,即单个银行的信用评级可能升高或降低,甚至信用破产,进而引发信用风险在银行间市场的扩散和传染。因此,有必要对基于银行主体信用评级变动所产生的风险传染的路径和强度进行深入研究。本文构建了用于分析银行间市场中信用评级变化的带自激过程的强度模型,并根据稀疏相关性理论,给出了具有评级变化相关性的两个银行的联合信用安全概率。     

信用风险度量之结构型模型和简化型模型的比较与融合

结构型模型认为违约是内生的,公司资产价值的变动是引起违约的唯一不确定性因素,但是,在该模型下,违约是可以预期的,不存在短期信用风险,这与实证结论不符。简化型模型克服了结构型模型与实证结论不符的缺点,但违约被假定为遵循一个外生的泊松过程,没有对违约进行明确的定义。在这两个模型的基础上,学术界提出了跳——扩散模型和不完全信息模型,对结构型模型和简化型模型进行融合。跳——扩散模型在传统的结构型模型中引入了资产价值的跳跃过程,并用简化型模型中的泊松过程来表示;不完全信息模型假定投资者获得的信息是不完全的,因此短期信用风险存在,并在传统的结构型模型中引入简化型模型中的违约强度。     

农业信用担保业务供给意愿及其概率预测

金融机构供给农业信用担保业务意愿的高低将直接影响农业信用担保体系的构建和完善。基于宁夏西吉和江苏阜宁金融机构187个客户经理的调研数据，通过Oprobit模型实证研究金融机构供给农业信用担保业务的意愿及其影响因素，并进一步预测金融机构开展该业务的概率。结果表明：（1）63.64%的客户经理愿意积极供给农业信用担保业务。（2）担保机构业务规模、内部控制、风险防范和农地规模化程度、农业资产价值、被担保人信用水平以及业务操作流程规范程度、政策扶持和担保体系完善程度等因素与客户经理供给意愿正向相关，这一结果在用Bioprobit模型和CMP方法检验后依然稳健。（3）给定其他变量，各解释变量取特定值时，客户经理供给农业信用担保业务意愿的概率呈"倒U型"，且两地客户经理的供给意愿概率存在一定差异。据此，建议完善农业信用担保业务政策，加大政府财政资金投入；重视农户异质性和地方金融环境差异，因地制宜地开展农业信用担保业务。     

KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的适用性研究

KMV模型是运用现代期权定价理论建立起来的违约预测模型。通过实证结果的比较发现，违约距离这一指标运用到我国上市公司信用风险的度量之中具有比较理想的判断效果，这也在某种程度上说明了KMV模型对我国上市公司信用风险度量的准确性及合理性，它能够较好地反应出上市公司真实的信用风险状况。     

公司资本结构对信用风险的影响

公司资本结构是影响贷款信用风险的基本因素,系统研究两者的关系对提高信用风险管理水平具有重要意义。首先在期权理论的基础上,建立了基于资本结构的信用风险度量模型。然后,从贷款违约概率和公司道德风险的角度,得出以下两个主要结论:①违约概率和公司资产负债率成正比;②在估计不会破产的情况下,公司进行资产置换(assetsubstitution)的动机随负债水平的提高而增强。最后,揭示了这些发现对银行信用风险管理的现实意义。     

上市公司的信用结构分析

分析了上市公司信用的特殊性,认为除涉及到商业信用和银行信用,还包括股东对公司投资形成的证券信用,通过对上市公司信用的构成、特性以及它们之间相互关系的深入分析,提出应从信用结构整体和信用链的角度系统考虑上市公司信用风险。     

KMV和Apriori算法在上市公司信用风险传染中的应用

运用KMV模型计算违约距离,作为度量我国上市公司信用风险的指标,并利用Apriori算法挖掘上市公司之间的信用风险传染.结果表明关联规则挖掘能直观有效地描述上市公司之间的信用风险传染,产生强关硖规则的上市公司之间信用风险传染较为明显.     

中国上市公司动态违约概率研究——基于KMV模型的实证检验

为测算中国上市公司的违约概率,在KMV模型的框架下,分别以我国A股市场上非ST上市公司和ST上市公司的数据作为样本,采用GARCH方法计算得出上市公司股价的隐含波动率,进而利用期权定价公式得到动态化的违约距离和违约概率的理论值,并通过对计算结果和理论假设的实证检验得出国际金融危机对中国上市公司信用风险有显著影响的结论,同时也发现KMV模型的理论假设存在不符合中国实际情况的若干现象,最后提出进一步研究的方向。     

个人住房信贷风险度量——基于生存分析方法

我国商业银行信贷记录数据存在历史短、数据多为删失数据等特点,传统统计模型很难对该类数据进行拟合分析.引入医学领域及精算领域使用的生存分析方法,建立个人住房抵押贷款违约风险度量的混合生存模型,并搜集某商业银行历史数据进行实例分析.实例分析的数值模拟表明:所构建模型可以对借款人未来各时点发生违约的概率进行预测和度量,研究结论有助于商业银行准确把握借款人可能违约分布,从而及时有效地管理该类信贷风险.     

随机负债条件下基于连续扩散过程的信用违约互换定价问题

在参考实体公司的资产价值和负债都服从几何布朗运动的假定下,考虑资产价值与负债的相关风险,并采用风险中性定价方法,建立了一个基于连续扩散过程的信用违约互换定价模型.利用Fortet方法估计出了违约概率,据此进一步给出了信用违约互换的定价公式.