混合泊松违约强度下信用资产组合风险度量

基于共同风险因子的相依关系转换为不同资产的违约示性函数的相依关系来刻画的思想,利用参数为Gamma分布线性组合的Poisson分布来描述不同资产的违约示性函数的相依关系,建立基于混合泊松分布的信用资产组合多因子的风险度量模型,并引入重要抽样技术到模型进行有效数值模拟计算,拓宽和丰富信用资产组合风险度量模型.进一步地,结合中国金融市场四个产业的数据把混合泊松分布应用到实证研究中.在模型的构建过程中,首先运用经典的结构模型和期权定价公式估计单个债务人的动态违约概率;再利用单资产动态违约概率得到混合泊松模型下每个资产的动态泊松强度;接着结合共同风险因子的值求得资产不同的因子载荷系数,该因子载荷系数反映了不同资产间的相依结构程度;最后,把重要抽样技术发展到混合泊松模型中,对由不同产业组成的信用资产组合的损失分布进行有效Monte Carlo模拟.模拟结果表明该算法比普通Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

基于银行贷款组合风险的经济资本计量模型

本文运用保险精算思想，建立了经济资本计量模型，并阐述了经济资本计量模型在银行确定贷款组合风险中的应用。本模型对经济资本计量模型作了三点改进。其创新与特色一是对贷款组合的风险暴露数进行分段，在每一频段上分别确定风险暴露数分布，进而可以更准确的描述各笔贷款的风险暴露数。二是在确定风险暴露数分布时，用Г分布替代了传统的正态分布，解决了贷款违约的风险暴露数分布的厚尾问题，进而解决了大宗贷款违约的风险度量问题。三是确定违约频率时，用负二项分布来代替传统的泊松分布，解决了违约频率的方差通常要大于其均值的分布拟合问题。这样，改进后的经济资本计量模型在实务中可以更加贴切的度量银行贷款组合的风险。     

信用违约互换的定价方法研究

信用违约互换常见的交易结构是信用保护买方定期支付费用给交易对手,以便在合约期内参照资产发生信用事件导致其价值损失时,交易对手赔付信用保护买方参照资产的价值损失部分。在这种交易结构下,对信用违约互换的定价是要确定其互换溢价即信用保护买方支付保费所依据的费率,一般为年费率。本文对信用违约互换的定价是基于结构模型和简约模型。     

基于违约区分程度最大权重的信用评级模型

信用评级方程是信用评级模型的核心,权重是影响信用评级方程评价准确度的重要因素,合理的权重对于信用评级至关重要.通过以违约与非违约客户信用得分单位离散度的平均距离最大为目标函数,构建非线性规划模型的思路,反推各指标的最优权重组合.通过PR曲线方法对信用评级模型的合理性进行检验,并对1 231个小企业贷款进行了信用评级.通过构建信用评级方程S=S(W)的权重向量W与违约与否的两类客户平均信用得分的距离D之间的函数关系,以违约与否的两类客户平均信用得分距离D最大为目标建立非线性规划,反推一组最优权重W.保证了信用评级方程的评级结果,能够最大限度地区分违约与非违约客户.改变了现有研究的权重向量与整体违约鉴别能力无关的弊端.非财务指标相对于财务指标在小企业评级中更重要,权重高达58%,非财务指标中"城市居民人均可支配收入"指标的权重最大,为14.7%.通过PR曲线方法验证了其合理性.研究表明,"基于违约状态区分程度最大权重的小企业信用评级模型",对客户违约与否的区分精度,优于现有研究的同类经典模型.     

基于违约损失控制的商业银行多期资产组合动态优化模型

将银行资产组合的单位收益所承担风险损失和风险价值作为银行各项资产组合收益最大化约束,运用逆向递推原理和非线性规划方法,建立了基于违约损失控制的多期资产组合动态优化模型.运用逆向递推原理在考虑下一区段优化配置结果的前提下,控制本区段单位收益所承担的下偏矩风险.反映了不同区段的单位收益所承担的风险对贷款总体效果的相互影响,在考虑单个区间贷款最优的过程中,优化配给所有区段的贷款配给.用单位收益的风险损失下偏矩来控制违约风险损失,改变了流行研究用方差表述风险而导致的组合风险刻画不准的现象.     

信用风险中的违约相关性及其特征分析

信用资产之间的违约相关性对组合风险有重要影响,正确的认识和把握违约相关性,已成为有效管理信用风险的重要前提.本文首先介绍了违约相关性产生的原理,在此基础上对违约相关性的特征进行分析,并得出了对实际的风险管理工作有指导意义的结论.     

多银行贷款池的组合违约风险研究

资产组合的违约风险是决定其定价的重要因素.根据多银行贷款池这样一类特殊的资产组合的契约特征,可将其组合违约风险的影响因素分解为:1)宏观的系统风险因素;2)各贷款银行的风险因素;3)各债项的异质风险因素.在此基础上,构建了反映这类贷款池的违约风险和相关性结构的多因素模型,并在条件独立性假设和多元正态分布假设下,得到了该贷款池的违约行为随机特征.数值分析表明,多元正态分布的因素模型能够比较清楚地刻画所研究的多银行贷款池的组合违约风险.     

基于违约鉴别能力组合赋权的小企业信用评级——基于小型工业企业样本数据的实证分析

信用评级是衡量债务违约的可能性,因此评级体系要有违约风险识别能力,能够将违约客户和非违约客户显著地区分开.通过逼近理想点的思路,构建多目标规划模型求解最优的组合权重,并对中国某区域性商业银行1 814笔小型工业企业贷款进行实证分析.本文的创新与特色一是以非违约企业的数据到正理想点的距离代数和最小为第一个目标函数,以违约企业的数据到负理想点的距离代数和最小为第二个目标函数,构建多目标非线性规划模型进行组合赋权,在满足了“非违约企业的评价得分越高、违约企业的评价得分越低”要求的目标下得到最优的组合赋权的权重系数,使赋权结果保证了评级模型能够将违约企业与非违约企业最大地区分开.改变了现有研究的组合赋权脱离评价目的的弊端,改变了现有研究中违约与非违约企业的评价得分存在大量重叠、对两类企业的区分能力低的弊端.二是通过检验“违约企业的信用得分是否显著小于非违约企业的信用得分”的J-T非参数检验,验证信用评价模型的合理性.改变现有研究忽略对信用评价模型的合理性进行验证的弊端.三是经过实证,发现本研究建立的组合赋权模型的违约鉴别能力(Z=5.546)要高于现有研究的两种常用组合赋权模型、即基于方差最大的组合赋权(Z=4.298)和基于偏差最小的组合赋权(Z=5.182)     

测算商业银行贷款违约概率的贷款违约表法探讨

结合我国商业银行贷款5级分类的实施,在回顾、分析国外商业银行违约贷款测算模型演变的基础上,首次提出用贷款违约表法测算我国商业银行贷款的违约概率.该测算方法建立在客户的信用等级基础上,能适时测算贷款的违约概率,有利于我国商业银行合理地测算贷款组合的预期损失和非预期损失.     

现代信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文通过实证比较分析发现,现代信用风险度量模型对银行贷款的违约率、贷款损失和损失率的预测结果的差异性较大;但信用监测模型和信用风险附加法所预测的经济资本配置比例不仅符合巴塞尔协议对银行贷款经济资本的要求,也略大于实际应该配置的比例,实证表明了它们对度量我国商业银行贷款组合的信用风险具有较好的适用性.此外,本文也充分验证了借款人信用等级的不同,银行贷款经济资本配置的比例会有显著性的差异.