现代信用风险模型的研究现状及发展趋势

信用风险量化与管理是国际银行业的永恒话题。金融危机的不断爆发促使信用风险模型和管理技术不断地更新完善。本文通过研究国内外信用风险管理技术的发展趋势和经验教训,认为KMV信用风险管理模型可以作为我国商业银行风险管理的发展方向。     

国内商业银行贷陕款信用风险管理模型建立初探

本文分析了国内商业银行建立贷款信用风险管理模型的迫切性以及实施障碍,并提出现阶段,国内商业银行可以建立CreditRisk+类型的贷款信用风险管理模型以为过渡,逐步发展以符合新巴塞尔资本协议的要求.     

现代信用风险计量模型的比较分析

现代信用风险计量模型是银行信用风险量化管理和动态管理的主要工具,本文主要对有国际影响力的四个信用风险计量模型进行了简要介绍,并比较分析了各自的特点。     

运用KMV模型研究宏观经济波动对上市公司信用风险的影响

本文以信用风险计量和KMV模型作为主要研究对象,通过研究信用风险计量模型和信用风险管理的有关理论,阐述在经济危机情况下,如何基于KMV模型对上市公司信用风险的变动进行识别,并分析企业信用风险与宏观经济波动关系。     

基于Matlab计算的KMV模型在商业银行信用风险管理中的应用

信用风险管理水平是我国商业银行与外资银行当前的主要差距所在,如何更好地提高我国商业银行的信用风险管理水平就成为提高我国商业银行综合竞争力的关键所在。本文首先描述了目前我国商业银行的信用风险管理状况和存在的问题,并阐述了相关的国内外研究结果。通过对KMV模型与Credit Metrics模型进行比较,选择KMV模型对我国商业银行信用风险进行度量,并在KMV模型中应用Matlab微分方程数值解函数对我国上市公司的信用风险进行实证计算。最后,提出完善我国商业银行信用风险管理与度量的初步构想和建议,并且提出利用信用风险度量模型确定的信用风险等级来计算风险带来的溢价和升水,以确定不同贷款的贷款证券化的证券发行利率,从而加快贷款证券化的步伐,减少风险带来的损失,最终达到降低银行信用风险的目的。     

信用风险评估模型与方法最新研究进展

信用风险是银行业面对的基本风险之一，如何有效地管理信用风险是银行风险管理者尤为关注的问题。本文从信息集的角度综述了信用风险管理的基本理论和方法，总结了信用风险评估模型发展的前沿问题，介绍了信用衍生产品的研究成果及其应用，并对信用风险研究中存在的难点展开了讨论。     

跳跃-扩散条件下信用风险相关性度量的变结构Copula模型

针对现有研究大多只考虑扩散条件的不足,构建了跳跃-扩散条件下信用风险相关性度量的变结构Copula模型。运用1991~2010年中国上市公司的数据构建了行业信用风险指数,运用双指数跳跃扩散模型来识别行业信用风险的跳跃扩散点,发现在样本期,共同因素与行业特质因素引发了行业信用风险的多次跳跃。在识别跳跃点的基础上,构建了变结构Copula模型,该模型能较准确地描述信用风险相关性的变化,各行业之间的信用风险相关系数在0.5以上,并且上市公司信用风险的变化呈现出"一损俱损"的特征,而"一荣俱荣"的特征并不明显。构建的模型及实证结论将有助于理解信用风险相关或传染,从而为信贷组合管理和风险管理提供更多的方法与经验。     

房地产上市公司信用风险的期权定价模型研究

房地产行业作为具有较高信用风险的行业,急需建立与风险管理相配套的信用风险度量体系,而目前我国这一体系的发展严重滞后。因此,在我国房地产业进行信用风险度量研究,建立配套的信用风险管理体系,既能够为金融机构风险管理提供科学依据,也可以为开发商规避风险提供有效参考,提高金融机构和开发商信用风险管理和预测能力,促进我国房地产业平稳健康发展。近年来,国际上一些主要金融机构陆续开发了各种信用风险管理模型,其中,穆迪公司开     

随机违约强度下的信用风险期限结构研究

构造了信用风险期限结构的框架性模型,属于强度模型流派.并讨论了两因子模型的例子,给出了可违约债券的价格解析表示式,最后分析了信用风险衍生产品的定价问题.     

基于差分进化自动聚类的信用风险评价模型研究

随着风险评价的日益复杂化, 多维度、多时序等不规则的样本数据增加了评估的难度。本文建立信用风险评价的差分进化自动聚类模型, 并将其应用到我国上市公司信用风险评价中。该模型不要求事先知道分类的数据, 相反, 通过群体智能去寻找最优的分区。通过数据仿真, 并与遗传算法、决策树、BP神经网络模型进行信用风险评价的实证对比研究, 结果表明, 该模型能够非常准确的找到数据对应的分区, 大大提高了信用评估的准确性, 降低了风险成本, 对信用风险的管理和控制具有很高的利用价值。