遗传神经网络在商业银行信用风险评估中的应用

商业银行在社会经济的发展中发挥着重要作用,因此如何准确的评估其信用风险,并据此建立信用风险防范体系具有重要的理论和现实意义.本文将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,建立起GA-BP模型,模型利用遗传算法来修改神经网络的连接权值和阈值,构建进化型的神经网络模型.并通过实证研究表明遗传神经网络技术在识别信用风险方面有较高的正确率,应用于商业银行信用风险评估领域有良好的发展前景.     

信用风险模型与我国商业银行信用风险管理

信用风险是商业银行面临的主要风险,为适应国际化竞争的需要,必须加强信用风险管理,采用先进的风险识别、量化、评估模型。我国商业银行应创造条件采用以IRB为基础的ERM模型。为此,需要建立与完善真实、全面的银行内部信用评级体系,并跟踪建立连续的信用历史数据库。要注重风险缓释技术的应用,积极发展衍生工具以分散和控制信用风险。建立银行统一的风险管理信息数据库和管理信息系统,并借鉴国外经验重新塑造我国商业银行信用风险管理组织体系。     

信用风险约束下的银行最佳贷款结构研究

信用风险是商业银行面临的首要风险,在<巴塞尔新资本协议>的框架下探讨信用风险约束下的银行最佳贷款结构,目的在于银行经营的盈利性和稳健性的有机结合.关于银行业绩的考核指标有很多.本文选择RAROC的原因是,它把商业银行对利润的追求和对风险的管理要求在一个指标里有机地统一起来,体现了商业银行通过存贷业务进行风险经营的本质.并根据RAROC的基本原理,建立了信用风险约束下贷款结构的最优化模型,运用库恩一塔克条件求出不同条件下的结果,提出我国国有银行积极经营和稳健经营协调统一的建议.     

中国商业银行的效率研究——SFA方法分析

本文运用随机成本边界模型测算了从 1 995年到 2 0 0 0年国内 8家商业银行的X -低效率 ,并且从微观层面对影响银行X -低效率的因素进行了具体分析 ,认为自有资本比例、所有权结构安排 (国有 /非国有变量 )、利息收入占总营业收入的比重是其中比较重要的三个因素 ,因此 ,国内商业银行可以通过这几个变量的优化来提高银行的效率。     

商业银行网点设置研究——基于Hotelling模型

商业银行网点选址问题关系到商业银行的市场发展与利润状况.在Hotelling模型的基础上,分别构建两阶段博弈模型,来研究影响商业银行网点选址的关键因素,结果发现:当边际成本相同时,银行网点的设置是银行间合作竞争共同作用的结果,经济的外部性越强,银行越倾向于将网点集聚开设;当边际成本不同时,处于成本劣势的企业倾向于将营业网点分散化,而具备成本优势的企业则更愿将不同银行网点集聚,选址结果与成本优势的大小相关.     

我国住房抵押贷款信用风险因素分析

个人住房抵押贷款市场的迅速扩张,得益于房地产贷款是建立在房地产抵押担保的基础之上,房地产抵押为住房抵押贷款提供了充分的保障;其次房地产信贷的利润和质量相对于其他贷款要高。然而,随着个人住房贷款余额的不断增长,商业银行的信用风险也在不断累积。利用银行违约率微观数据并采用Logit模型对我国住房抵押贷款信用风险的影响因素进行分析,个体学历变量、年收入变量、购买房屋总价等因素对贷款人违约率具有很大的影响。相应的政策建议:尽快建立和完善个人信用管理评估体系;大力提高我国商业银行个人住房抵押贷款风险管理水平;稳步推进个人住房抵押贷款证券化改革等。     

我国商业银行信用风险识别模型及其实证研究

信用风险的度量和管理是商业银行经营管理的核心,在当前在我国商业银行尚不具备条件直接利用先进信用风险度量技术的前提下,研究和开发信用风险识别技术对防范和化解银行信用风险具有重要意义。目前国内相关研究还主要集中在对国外信用风险模型的介绍上,受数据所限,已有的实证研究也主要是从上市公司财务预警角度进行的。本文尝试构造信用风险线性判别模型和Logit识别模型,并利用收集到的在我国某商业银行有贷款的上市公司客户的财务信息和违约数据对模型进行实证检验,检验结果表明Logit模型是较为理想的中国商业银行信用风险识别模型。     

上市区域性股份制商业银行信用风险预警模型

信用风险特别是信贷风险,是我国上市区域性股份制商业银行当前面临的主要风险。因此,如何构建恰当的信用风险模型来预测信用风险的大小从而避免这类风险的发生,对于我国上市区域性股份制商业银行来说,这就显得尤为重要。     

我国商业银行存款利率影响因素的实证分析

存款业务是商业银行的主要业务之一,据统计,我国商业银行吸收的存款占银行全部资金来源的80%左右.而影响存款的最直接也最重要的因素便是存款利率.文章基于利率市场化的大背景,通过收集2000~2015年存款利率及其影响因素的数据,运用Eviews软件,进一步对商业银行存款利率的影响因素进行实证分析,并根据分析结果,对新形势下的商业银行经营提出建议.     

我国商业银行运营效率的实证分析

随着商业银行间竞争的加剧,效率成为银行核心竞争力的重要体现.本文运用非参数数据包络分析方法(DEA)建立了评价银行效率的指标体系,实证分析了我国商业银行的总体效率、纯技术效率、规模效率和规模收益及其影响因素.研究表明,我国国有商业银行的总体效率要普遍低于股份制商业银行,存在规模报酬递减的现象,而多数股份制商业银行处于规模报酬递增的阶段;我国商业银行的总体效率较低,而规模效率低下是导致总体效率低下的主要原因,总体效率较低的商业银行都存在投入过剩的现象.     

上市商业银行汇率风险影响因素

文章以上市商业银行为研究对象,建立一个汇率风险影响因素模型,并采用逐步回归分析方法考察不同产权性质的上市商业银行汇率风险影响因素的差异性.研究结果表明,银行规模、资本结构、风险控制能力、流动性、银行产权性质、年末效应和双重上市效应是中国上市商业银行汇率风险共同影响因素;国有商业银行的汇率风险关键影响因素是银行规模、资本结构和流动性;其它股份制商业银行的汇率风险决定性影响因素是银行规模.     

中国上市银行估值研究

本文借鉴传统上市公司估值模型,结合商业银行的盈利模式与风险模式,引入EVA估值模型以及托宾Q模型,并在此基础上创建了Q-EVA估值模型.结合商业银行经营的独特性,对传统EVA模型进行调整,从参数选择、计算模式方面进行了优化.通过对基于Q投资策略在我国上市银行的实证研究,得出“Q模型”对上市银行投资的强指导性.结合“EVA模型”与“Q模型”,对上市银行投资策略选择提供了新的方法,通过实证证明该方法具有较强的可操作性.     

商业银行操作性风险与信用风险:理论框架和经验数据

在利率市场化条件下,商业银行在利率定价权力和定价难度加大的同时,其竞争程度加大,这种定价权力、定价难度和竞争程度的增加,都会影响商业银行的经营行为及借款企业的借款行为,进而影响商业银行操作性风险,这种操作性风险的变化,会传导到商业银行贷款信用风险,导致信用风险的增加。以不良贷款率作为商业银行贷款信用风险的衡量指标,以商业银行净利润解释变量的残差来衡量商业银行操作性风险,以中国上市银行2005～2015年的数据验证了商业银行操作性风险与信用风险的显著正相关关系。所以,商业银行控制操作性风险是控制其信用风险的重要基础之一。     

商业银行贷款组合均值——CVaR优化模型研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,而其中贷款组合风险是银行业信用风险管理的重点,因此如何控制贷款组合风险成为银行信用风险管理的主要组成部分。本文以商业银行对各类企业违约损失率的CVaR最小化为目标函数,以银行各项资产组合收益函数的期望作为对收益的约束,建立了商业银行违约损失控制的均值-CVaR优化模型,并利用蒙特卡洛模拟方法研究了该模型的效果。结果表明采用均值-CVaR模型可以更加真实地反映商业银行贷款组合风险,有利于商业银行合理优化地配置资产组合。     

利率市场化背景下存贷利差对商业银行盈利能力影响的实证分析——以上市银行为例

在分析利率市场化进程中存贷利差的变动对我国商业银行盈利能力影响的基础上,以我国16家上市银行为例,选取净资产收益率和存贷净利差为指标,运用双对数模型对商业银行的利差与盈利能力进行实证分析。研究发现,虽然利差收窄,但对商业银行的盈利能力影响不大,主要原因是银行实际利差远高于基准利差。但随着利率市场化进程的不断加快,商业银行应该如何应对利差收窄对其盈利能力的影响仍值得我们探讨。最后根据实证结果,对商业银行应对利差收窄提出了相关政策建议,商业银行应抓住利率市场化这一良好机遇从而进一步提高盈利水平。     

商业银行组织结构再造及效率评价研究

商业银行的组织结构对其经营效率、业务创新能力等具有重大作用.对于我国商业银行来说,特别是原来的国有商业银行,刚刚完成股份制改造和资本市场的上市运作,虽然在公司治理方面有了极大的完善,但是基于运营层面的组织结构还需要进一步调整和改进.我国商业银行现在的组织结构不合理影响其经营效率和效果,运用DEA方法,对商业银行在组织结构再造过程中分支行的效率情况进行了实证分析和比较得出:我国商业银行在总分行制的管理模式下,应从投入与产出效率的角度,对机构调整和银行的盈利及效率等因素重新考量,按效益最大化原则进行组织结构调整.     

金融科技发展对商业银行风险防控的影响——基于中国176家商业银行的实证分析

商业银行是中国金融最重要的组成部分,其风险防控对维护我国金融体系的稳定性具有举足轻重的作用。在当前数字经济的背景下,深入研究金融科技发展对商业银行风险的影响效应及其作用机制,对促进商业银行数字化转型、完善风险监管政策、防范整体金融风险具有重要的理论和现实意义。基于2010—2020年176家商业银行的非平衡面板数据,运用Python网络爬虫技术构建商业银行金融科技指数,实证分析金融科技发展对我国商业银行个体风险与系统性风险的影响。研究表明,金融科技既能显著降低商业银行自身个体风险,又能抑制系统性风险。此外,金融科技对商业银行风险的影响存在异质性,金融科技发展降低了非系统重要性银行的系统性风险,增加了系统重要性银行系统性风险。机制分析发现,金融科技对银行个体风险的影响通过杠杆率渠道和风险承担渠道产生作用,而对银行系统性风险的影响仅通过杠杆率渠道传导,风险承担渠道机制的作用效果不显著。     

试析影响乡村社区人际信任程度的因素--以旧沟、赵家沟为例

文章以旧沟、赵家沟实地调查为基础,从社会、社区、个体三个维度探求影响乡村社区人际信任程度的因素,并构建了一个"三位一体"的解释模型,超越了从社会、个体两个层面对信任与否进行解析的研究.     

范围经济效应与商业银行的风险防范

多元化的经营目标已经成为现代商业银行的重要特征,探索开拓业务范围的经济效益对研究银行业组织理论具有指导意义。基于多产出类型的超越对数成本函数模型并结合随机前沿方法,对中国商业银行2008—2015年的范围经济效应进行测算,并检验范围经济效应与银行资产报酬率和信用风险的相关关系,在控制了内生性问题后可以发现,尽管范围经济效应提高了银行的资产报酬率,但也会加剧银行的信用风险,且对信用风险的影响更强。这个结论得到了一系列稳健性检验结果的支撑。范围经济对风险的作用受到经营规模、流动性水平等因素的影响,小型银行追求范围经济效应会大幅提升自身的信用风险,而大型银行则能够小幅减缓风险水平;流动性水平越高,追求范围经济对风险的影响越低。     

我国商业银行X效率实证研究

通过对四大国有商业银行与其他股份制商业银行计算结果的比较, 可以发现,我国商业银行X效率整体水平较低的关键,在于其规模效率和配置效率水平较低.实证分析结果显示,产权结构、中间业务、贷款质量、资本充足率等因素对四大国有商业银行X效率值有较大影响.为此,须进一步加强商业银行的赢利能力和融资能力,以不断提高我国商业银行的经营效率.