信用风险中违约概率的测算模型研究——兼论我国商业银行基于巴塞尔新协议的内部评级法

巴塞尔新协议鼓励商业银行在内部评级法下对重要信用风险因素进行评估测算。其中,关于重要风险因素违约概率的测算,西方国家目前主要有三种模型。我国在运用时,在利用借款人信息和导致违约的因素方面比较欠缺。基于此,如果合理运用贝叶斯估计模型和逻辑斯蒂回归模型对违约概率进行预测,可以有效解决这个问题。     

我国商业银行信用风险管理对策研究

信用风险管理是针对交易对手、借款人或债券发行人的违约可能性进行管理.我们应借鉴国际银行业信用风险管理经验,针对当前国内商业银行信用风险管理存在的问题,完善银行内部控制机制,开发信用风险计算模型,健全信用管理和评级机构,创新信用风险管理工具,完善有关信用风险管理的法律体系.     

基于加权硬投票融合模型的互联网消费金融借款人违约风险预测

首先分析了互联网消费金融违约风险的特征,运用信息经济学研究互联网消费金融借款人违约风险的形成机制,构建了借款人信用风险评价指标体系。然后构建集XGBoost、LightGBM和CatBoost的二分类加权硬投票融合模型,用于预测借款人违约风险。通过实证检验比较不同分类器训练下的预测结果发现：融合模型的预测精准度优于单一模型XGBoost、LightGBM和CatBoost;基于特征重要性排序结果,发现影响贷款者违约的关键因素主要包括贷款利率、年收入、公共事业差评数记录、循环信贷余额等。最后提出了加强借款人违约风险管理的建议。     

女性借款人对降低网贷市场违约风险有积极效应吗?——来自“拍拍贷”的实证研究

近年来,网贷市场中违约的"黑天鹅"事件频发,在一定程度上影响着经济社会的健康发展。在我国,女性借款人已经成为P2P网络借贷市场中的活跃群体。那么,网贷市场违约风险与性别之间是否具有相关性?为探求这一关系,选取了中国"拍拍贷"网站的真实交易数据为研究样本,采用了Probit模型实证分析P2P网络借贷市场借款人的性别差异,以探究女性借款人是否发挥了积极效应。研究结果表明,女性借款人的违约风险更低,其借款成功率更高;"劣质"(低信用)男性借款人借款成功率更低,易于被挤出网贷市场。进一步,在区分信用等级和认证数量后进行研究,发现女性借款人的积极效应只在高信用借款群体中显著,不同认证数量群体中性别差异不显著。上述结论经过稳健性检验仍成立,表明随着女性借款人在网络借贷市场中比例的提升,市场违约风险将显著降低,即女性借款人的参与对于抑制网贷市场违约行为有积极效应。     

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。     

画中有意:网络借贷与人物头像

以网络借贷平台人人贷的交易数据为研究样本,将借款人头像依据内容划分为系统默认头像和非默认头像,其中非默认头像包括人物头像和非人物头像,进而探讨头像内容对投资偏好和违约风险的影响,可以发现:借款人使用女性人物头像与非人物头像,因受到投资人偏好的影响而拥有较高的融资可能性和融资进度;使用男性人物头像,其融资可能性与融资进度较低。而按照借款人性别分样本分析发现,男性借款人使用女性人物头像并不会增加融资可能性和融资进度,而女性借款人选择男性人物头像则会显著降低融资可能性和融资进度。此外,使用男性人物头像的借款人违约可能性与违约程度较高,而使用女性人物头像的借款人违约风险与基准组无显著差异。因此,借款人选择头像需慎重,投资人辨别内容需仔细,平台校验信息需尽责。     

违约风险下的长寿债券定价研究

长寿风险给社会各领域带来严峻挑战,而长寿债券是对冲长寿风险的重要金融工具之一.结合我国人口生存特征,采用带跳的Feller过程刻画死亡率的随机波动.运用Longstaff利率模型对长寿债券进行贴现,构建存在违约风险下的债券定价模型来对长寿债券进行定价,同时对定价模型中的参数进行敏感度分析.     

基于决策树法的我国商业银行信用风险评估模型研究

结合我国商业银行的实际,基于数据挖掘中决策树C4.5算法的分析框架建立了商业银行的信用风险评估模型,通过此模型可以根据贷款企业的财务指标,得出企业是否违约的分类。此分类将对商业银行信用风险控制工作具有很好的指导意义。还通过案例进行了实际的风险评估分析。     

中小上市公司违约特征判别及预测

本文运用多元统计分析方法,通过对所选取的中小上市公司数据进行聚类分析和判别分析,建立违约模型.实证分析得出的判别函数较为简洁直观,能对新的企业数据进行违约特征的判别,并可知此种判别方法的判别误差及错判概率.     

违约率评估的经济计量方法：理论、模型与实证研究

违约率的评估与测度是巴塞尔新资本协议内部评级法的关键内容。因此，如何准确、有效地计量违约率是商业银行信用风险管理的核心问题。文章从违约与违约率的概念出发，对国内外学术界违约率评估的主流方法——经济计量方法进行了探讨，对其理论基础，模型构建以及实证研究进行了梳理、评价和比较分析。     

基于宏观经济因子冲击的商业银行流动性压力测试研究

本文构建的流动性压力测试模型探讨了宏观经济因子冲击导致的流动性挤兑问题.通过运用KMV模型计算压力情景下商业银行违约率的变化,进而量化商业银行违约率与活期存款流失之间的关系.本文以我国上市银行为样本进行了流动性压力测试,实证分析结果表明我国银行体系存在较为明显的流动性期限错配现象,一些商业银行面临较大的短期流动性压力.我国银行业按《巴塞尔协议Ⅲ》口径统计的高流动性资产储备充裕,因此,银行业应对流动性挤兑的能力较强.     

我国上市企业基于KMV模型的实证研究

KMV模型是由Black Scholes和Merton于1993年提出的基于期权定价理论的信用风险度量模型。通过利用KMV模型对我国上市企业进行分析,计算得出十家ST公司和十家同行业相似规模的非ST公司的违约距离,根据计算结果得出ST公司的违约距离小于非ST公司,因而ST公司的金融风险更大,另一方面也证明了KMV模型对我国金融市场研究的现实意义。此外,除ST与非ST公司的违约距离不同之外,不同产业、不同企业规模之间的违约距离也存在差异,产业因素的违约距离更大,因此产业因素对我国上市公司金融风险的影响更大,而企业规模因素对风险的影响则较小。     

基于改进Credit Metrics模型的商业银行信用风险度量及实证研究

信用风险是我国商业银行面临的主要风险.随着美国金融危机的蔓延,各国银行业已意识到加强信用风险监管的必要性.研究信用风险特征,建立合适的度量模型准确地度量我国商业银行的信用风险,是降低信用风险的必然要求,而Credit Metrics模型以其擅长度量非交易性资产的信用风险而著称.作者首先对Credit Metrics模型加以改进,使用我国的信用评级转移矩阵,其次考虑宏观经济和企业本身的非系统性风险,重新调整信用评级转移矩阵.最后以某家银行为基础,使用Credit Met-rics模型进行实证研究,同时对于模型中的部分参数进行修正并对模型加以改进,从而完善CreditMetrics模型在我国商业银行业的应用.     

风险投资项目违约赔偿半连续式收益评估模型简

为了有效地解决投资项目违约风险问题,建立了风险型投资项目的违约赔偿半连续式收益评估模型.该模型不仅考虑了投资方预计项目收益,而且还考虑了对方违约时对其所造成的损失而进行赔偿所获取的收益,进而弥补了传统方法中忽略违约赔偿收益的不足,为投资者评估项目总收益提供了理论依据,减少了决策的盲目性,提高了决策的正确性.最后,用实例验证了该模型的正确性和有效性.     

基于Logistic模型的供应链金融信用风险实证研究——以农业类上市公司为例

供应链金融是传统商业银行授信模式的转变,带来了各参与主体共赢的局面。如何评价并控制其信用风险是供应链金融业务能够得以稳健发展的基础。在供应链金融信用风险理论基础上,对于农业类企业在供应链金融中的风险进行探讨,建立Logistic模型来度量农业类企业在供应链金融中的风险,以用来判别农业类企业的违约情况,为银行是否对融资企业给予信贷提供新的理论思路。     

违约风险型金融工具估值的主流理论及最新进展

阐述了国际上为两类主要的违约风险型金融工具(违约风险型证券和违约风险型互换)进行估值的主流理论,对M erton模型、结构形式模型和简化形式模型进行了比较,分析了各自的优势与不足,介绍了该领域的最新进展,指出了现有估值模型的缺陷所在。     

金融风险计量中的LGD模型在我国研究情况综述

商业银行违约概率的测度和评估已被巴塞尔新资本协议内部评级法列为关键内容而日益受到重视。基于此,本文通过文献回顾,从理论分析和实证研究两个维度对我国当前违约损失率的研究现状进行总结,并以此得出目前国内在此领域研究分析中存在的不足,同时也提出了相关的发展建议,希望借此可以为我国未来违约损失率的研究提供一些思考。     

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。     

我国个人住房贷款风险原因分析

我国个人住房贷款业务自开办以来取得了迅猛发展.但是,由于信用环境等多方面因素的影响,商业银行个人住房贷款业务存在巨大风险.本文从借款人、开发商、宏观层面多个角度对个人住房贷款风险进行了分析.     

基于AHP的商业银行客户满意度模糊综合评价

建立商业银行客户满意度综合评判模型使客户满意这一定性描述量化,用数据来表明客户满意程度,使银行能够清楚自身客户的满意情况,防止客户流失.具体过程为:建立商业银行客户满意度指标体系并确定相应评语集,运用层次分析法确定各指标权重,应用模糊数学的理论进行模糊合成得出最终评判结果并对其进行综合评价.以对安徽省工商银行的客户满意度调查为例,实证分析证明了该模型的有效性与可操作性,能够合理准确地评价商业银行的客户满意状况,可广泛应用于银行、证券、保险等金融领域.