非极端回收不良贷款的回收率预测研究

本文依托Loss Metric数据库,对非极端回收不良贷款的回收率预测模型进行了研究。文章通过对非极端回收不良贷款的回收率进行Beta-正态变换和Logit变换,结合影响不良贷款回收率的众多因素,进行了从简单到复杂、从单笔贷款债务人到多笔贷款债务人的逐级建模,并剖析了影响回收率的各个因素。实证结果表明,单笔贷款债务人的回收率模型可作为多笔贷款债务人回收率预测的基准;从单笔贷款债务人模型中可以更直观的分析各个不同的变量对回收率的影响。     

我国R&D强度的影响因素——基于局部调整模型的实证检验

采用1991～2007年时间序列数据实证研究了影响我国R&D强度的因素。首先从理论上分析了影响R&D强度的5个因素:企业因素、政策因素、公共R&D部门、投资因素、经济因素;根据数据的可获得性设计了企业R&D经费投入强度、企业R&D人员投入强度、行业结构、政府直接R&D补贴、知识产权保护、公共研发部门R&D支出的力度、固定资产投资、人力资本投资、人均GDP、GDP增长率、外贸依存度、外商直接投资12个变量。以局部调整模型为基础设计了实证模型,通过分析实证结果,发现企业R&D经费投入强度、行业结构、知识产权保护和固定资产投资等因素对R&D强度具有显著的正向影响。     

GDP的多元回归模型分析

本文从国民经济核算支出法的角度，挑选出影响我国国内生产总值的六个因素并细化柯布—道格拉斯生产函数中的资本和劳动两个因素建立计量模型，将其线性化后通过一系列统计和计量检验拟合出比较好的GDP模型，并用1990—2009年我国的统计数据进行实证分析。然后结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而提出相应的建议。     

实施建筑节能标准的宏观经济和环境影响测算模型研究

本文首先对实施建筑节能标准的主要经济和环境影响方面进行系统分析,然后对投入产出局部闭模型进行了改进,并结合数量经济和静态比较的方法,创建了实施建筑节能标准的宏观经济和环境影响测算模型。该模型可以从6个主要方面详细测算实施建筑节能标准对各个产业部门的直接经济影响、直接环境影响、完全经济影响和对GDP的总影响。模型测算结果表明,建筑节能的节能和减排效果显著,同时对GDP有小幅的拉动作用,随着建筑节能标准实施率的增加,它对GDP的拉动强度呈先增后减的趋势。最后根据对测算结果的分析,提出推广实施建筑节能标准的具体方法建议。     

时变参数模型的最优滚动窗宽选择标准及应用

宏观经济领域中存在严重的结构突变性,模型估计量的优劣对估计样本规模是敏感的。本文针对时变参数模型,建立了滚动窗宽选择标准,通过最小化估计量的近似二次损失函数及最大化各子样本估计量间的曼哈顿距离选择窗宽大小,权衡了模型估计量的准确性和时变性两个相悖目标。蒙特卡罗模拟实验表明,本文所提出的方法在各种结构突变情形下均适用,能够应用于线性关系和非线性关系的时变参数模型中,且均具有稳健性。将该方法应用于我国金融网络的结构突变识别过程,显著改善了传统窗宽选择方法的结果。     

基于小波-高阶矩模型的投资组合策略——以国际原油市场为例

考虑到投资者异质性特征,将极大重叠离散小波变换方法与高阶矩投资组合框架相结合,提出小波-高阶矩投资组合模型,在此基础上提出频域视角下的高频尺度集成方案和时-频域视角下的全尺度集成方案,并遴选出合适的风险偏好特征改进模型,最后进行稳定性检验。基于国际原油市场数据,样本外检验结果表明：相较于对照组,大部分的小波-高阶矩投资组合策略均取得了更优的投资效果,其中集成部分表现最佳,且高频尺度集成方案侧重于提升收益,而全尺度集成方案侧重于降低波动;通过选择合适偏好高阶矩风险的特征,将会明显改善原始小波-高阶矩投资组合策略,且对两个集成方案改良效果最显著;稳健性检验证实了以上结论。     

中国股市是宏观经济的晴雨表吗?——基于马氏域变模型的研究

本文运用马氏域变向量自回归模型研究我国宏观经济因素变动对股市的影响。宏观因素选取了工业增加值、消费、出口、通胀率、广义货币增速、利率以及人民币兑美元的实际汇率以反映实体经济增长和货币政策变动。本文首先利用马氏域变模型对所选变量不同时期所处状态进行识别,进而分析了各宏观经济变量周期与股市周期之间的关系;在此基础上,对各序列绝对离差建立马氏域变向量自回归模型,并利用其冲击响应函数研究各宏观经济因素波动对我国股市的影响。研究发现,A股收益率和各宏观经济变量变动都具有明显的非线性;在大多数时间里实体经济变动和股市波动保持了较好的协同性,股市周期略领先于实体经济周期;M2的快速增长往往伴随着股市的大幅上涨,但股市大幅上涨阶段并不与M2的快速增长相伴;利率调节对股市周期有显著的负向影响;通货膨胀对股市收益率影响显著;实际汇率变化周期与股市收益率周期相协同。     

基于时间序列模型下河南人均GDP的预测分析

以河南省1978-2013年的人均GDP统计数据为样本,通过序列平稳化处理,消除伪回归,在单位根检验的基础上通过模型识别选择了合适的模型,建立了河南省人均GDP的时间序列方程,以此对河南未来人均GDP进行了预测分析。研究表明,河南未来人均GDP仍处于较快增长阶段,但增速呈放缓趋势;河南在未来一段时间内仍将处于脱离"中等收入陷阱"阶段的经济发展关键期,距离世界银行公布的一万美元的中高端收入标准尚待时日。     

宏观压力测试下商业银行零售信贷产品PD模型预测研究

通过将宏观经济指标与商业银行零售信贷产品住房按揭PD构建宏观变量预测模型，得到预测显著的GDP、CPI、HPI等三个宏观经济指标，再观察其不同滞后阶数组合VAR模型的AICC值，最终选取宏观经济因子高阶项构建回归方程和进行压力测试。研究结果发现：从施压时点开始，不同压力情景下PD均开始缓慢增长趋势，其中重度情景下PD增幅最大。说明使用宏观经济因子的阶乘能更好捕捉上述特征，PD预测模型能准确描述风险传导过程，此举可有效帮助商业银行加强零售信贷领域风险管理。     

基于随机方差扩大模型的对中国宏观经济统计数据的结构变化分析

本文从经济系统的角度运用随机方差扩大模型对我国36个宏观经济时间序列趋势成分的结构变化特征进行了全面的分析,发现了数据结构变化的特点和规律.研究结论表明:趋势成分和序列本身具有类似的结构变化特征,但是结构变化的范围、幅度却存在显著性差异;我国宏观经济统计数据结构变化的主要特征受到相应序列的趋势成分、波动成分的组合方式及其构成比例的深刻影响;大部分结构变化点的出现或多或少都是以聚集成堆的形式出现的,它们之间存在深刻的内在联系,结构变化点的出现大多数与各种历史因素以及外部冲击有关;大部分发生结构变化原始序列与其趋势成分的波动性特征出现了显著差异,而结构变化点修正后序列及其趋势成分的波动幅度与范围极其相似.     

大规模同质不良资产组合回收率定价研究

处置不良资产是我国金融业改革和发展的重要问题,大规模批量处置不良贷款是处置不良资产的首选方法之一.不良贷款组合的回收率分布,是不良贷款组合定价的基础.针对不良贷款回收率的双峰分布特性,将不良贷款分为低峰回收贷款和高峰回收贷款,证明了不良贷款组合的回收率收敛于低峰回收率和高峰回收率的条件期望之和.基于信用风险结构模型,进一步证明了高峰回收率条件期望的正态逆变换与低峰回收比率的正态逆变换之间存在线性关系.由于对低峰回收贷款易于判断,很容易估计低峰回收比率,因而可以通过线性回归估计出高峰回收率条件期望,这样就给出了不良贷款组合的整体回收率估计模型.基于这一模型,还给出了估计不良贷款回收率的分位数的计算方法,该方法实际上是VaR方法的推广.     

法律环境对银行不良贷款回收的影响机制研究

不良贷款回收是商业银行服务实体经济、提高资产质量的重要环节。部分企业由于法律意识薄弱，违约后受到的惩罚力度低，故意逃废债，加剧了不良贷款的风险累积。可见地区法律环境在不良贷款的回收中起着重要作用。本文基于某全国性商业银行的企业不良贷款回收数据，运用中介效应检验模型，研究了法律环境对不良贷款回收的影响机制和路径。结果发现，法律环境对不良贷款的回收有显著正向影响。对规模较大的企业，法律保护的作用显著；对规模较小的企业，法律执行的作用显著。法律保护通过贷前约束机制作用于回收率，抵押和担保的中介路径效应显著；法律执行通过贷后监管机制作用于回收率，失信被执行人的中介路径效应显著。银行在业务中要考虑地区法律环境制定相应的贷款审批和回收要求，政府需要从法律保护和法律执行两方面营造更好的法律环境，从而提高不良贷款回收率。     

Conformance and performance roles of bank boards: The connection between non-performing loans and non-performing directorships

This study evaluates how non-performing loans and different types of board turnover—which we link to performing directorship (natural turnover) and non-performing directorship (forced turnover)—impact the economic performance (ROA) of banks. The proposed model and hypotheses, based on the conformance and performance roles of boards, are tested on a rich sample that includes all banking firms operating in Costa Rica between 2000 and 2012. The results indicate that the negative effect of non-performing loans on ROA is significantly greater in banks with non-performing directorship associated with high rates of unexpected changes in the board. The findings of the study highlight that the competence of boards matters. The results also give evidence of the importance of balancing financial and non-financial goals if superior governance and economic performance are the objectives pursued by organisations.     

中小企业财务结构与债务融资——基于浙江的实证研究

本文以浙江省中小企业为研究对象,主要讨论三方面内容:(1)全面分析中小企业财务结构与融资特征,并与大企业作比较,得出部分中小企业在偿债能力、营运能力和盈利能力等方面均不逊色于大企业;(2)从微观角度,对中小企业主要债务融资作实证分析,识别影响中小企业债务融资的显著因素。同时根据回归结果证实中小企业主要债务融资的成本比较优势依次为:银行贷款、商业信用和非正规融资;(3)利用Kruskal-Wallis非参数检验方法判定行业因素对中小企业债务融资具有显著差异,而宏观经济周期变化对其影响却不显著。本文结论的另一重要性在于,填补主流文献仅从金融机构或政府金融体制建设等方面寻求破解中小企业融资难的答案,从企业自身经营和财务管理角度解释中小企业融资难的原因。     

中国影子银行违约风险和防范机制研究——来自上市公司委托贷款数据的经验证据

本文运用中国上市公司披露的委托贷款公告数据，实证研究了影子银行的违约风险及其防范机制。数据显示，我国委托贷款的整体违约率为10.09%，远高于同期银行业金融机构的不良贷款率。进一步研究发现，与影子银行风险受信息因素影响的直觉一致，抵押条款和借贷距离会显著影响委托贷款违约率：其一，从抵押视角来看，抵押条款和贷款违约率显著正相关，这表明，为了防范事后的道德风险问题，贷款者会要求借款者提供抵押；其二，从借贷距离视角看，与近距离借贷（或同省借贷）相比，远距离借贷（或异省借贷）的违约风险相对较高，这揭示出，借贷距离越远，贷款者越难对借款者进行甄别和监督，从而推高了借款企业的违约概率。本文研究不仅为我国委托贷款这一影子银行机制的风险状况提供了直接的经验证据，而且对影子银行参与者如何有效防范风险和相关政府部门加强监管具有重要的借鉴意义。     

基于变执行价格认沽期权的不良贷款定价研究

我国不良贷款的成因、质量和市场环境具有相当的特殊性和复杂性,因此不良贷款的转移定价一直是我国资产管理公司所关心的难点问题.本文在传统的信用贷款和抵押贷款欧式期权违约定价模型基础上,针对我国大量存在的资不抵债但负债企业需持续经营的不良贷款,提出了一种不再限定特定违约时刻,且执行价格随时间变化的不良贷款美式期权违约定价模型,该模型给出了利用企业价值、无风险利率、企业的风险、还款期限、本金摊销方式和贷款余额等因素确定不良贷款价值的方法.编制了数值计算程序,计算了一个评估案例,对不良贷款价值的利率敏感性进行了讨论.     

FIRM DEFAULT AND AGGREGATE FLUCTUATIONS

This paper studies the relationship between macroeconomic fluctuations and corporate defaults while conditioning on industry affiliation and an extensive set of firm‐specific factors. By using a panel data set for virtually all incorporated Swedish businesses over 1990–2009, a period which includes a full‐scale banking crisis, we find strong evidence for a substantial and stable impact from aggregate fluctuations on business defaults. A standard logit model with financial ratios augmented with macroeconomic factors can account surprisingly well for the outburst in business defaults during the banking crisis, as well as the subsequent fluctuations in default frequencies. Moreover, the effects of macroeconomic variables differ across industries in an economically intuitive way. Out‐of‐sample evaluations show that our approach is superior to models that exclude macro information and standard well‐fitting time‐series models. Our analysis shows that firm‐specific factors are useful in ranking firms’ relative riskiness, but that macroeconomic factors are necessary to understand fluctuations in the absolute risk level.     

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现：股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。     

A Comprehensive Model for Managing Credit Risk on Home Mortgage Portfolios*

Managing credit risk in financial institutions requires the ability to forecast aggregate losses on existing loans, predict the length of time that loans will be on the books before prepayment or default, analyze the expected performance of particular segments in the existing portfolio, and project payment patterns of new loans. Described in this paper are tools created for these functions in a large California financial institution. A forecasting model with Markovian structure and nonstationary transition probabilities is used to model the life of a mortgage. Logistic and regression models are used to estimate severity of losses. These models are integrated into a system that allows analysts and managers to depict the expected performance of individual loans and portfolio segments under different economic scenarios. With this information, analysts and managers can establish appropriate loss reserves, suggest pricing differentials to compensate for risk, and make strategic lending decisions.