商业信用与企业财务管理

现代经济是信用经济,商业信用的有效利用是企业赢得市场占有、获得竞争优势的重要手段.然而,商业信用在提高企业市场占有的同时,也带来了管理成本、坏账成本的增加,对企业的财务管理有着全方位的影响.本文在全面分析商业信用特点的基础上,提出基于商业信用的财务风险管理和投资策略,丰富和发展了传统的财务管理方法.     

信用衍生产品交易对银行业经营状况的影响——基于中国上市银行面板数据的分析

在降低信用风险承担水平的同时提高盈利能力是各国商业银行重点关注的内容。2010年中国推出信用风险缓释工具,为商业银行的信用风险管理提供了新思路。基于中国上市银行面板数据,采用回归分析法研究信用衍生产品交易对银行业经营状况的影响。研究表明,银行参与信用衍生产品交易能够在降低不良贷款率的同时提高净资产收益率,从而改善经营状况。     

信用风险管理新工具-信用衍生产品

信用衍生产品是20世纪90年代发展起来的用于信用风险管理的崭新工具,在过去几年中已成为国际金融市场上金融创新的一大热点.按照国际互换和衍生产品协会(ISDA)的定义,信用衍生产品是用来分离和转移信用风险的各种工具和技术的统称.它实质上是通过将信用风险从其他风险类型中剥离出来,以一定代价转嫁给其他的投资机构,尤其是那些专门从事这种信用风险管理的公司,或那些对某类产业很了解而更有能力处理这类产业信用风险的专业机构,从而最终达到降低自身对信用风险的暴露水平.因此信用衍生产品能够使得信用风险以一种更具流动性和可交易性的形式显现出来,在提高收益组合和表现高度结构化的风险组合方面有重大应用;同时它深化了避险和投资市场,搞活了信贷市场.     

金融衍生产品交易对系统风险的影响

在引入边际风险补偿和影响影子两个基本概念的基础上,本文对金融衍生产品的交易是增加了金融体系系统性风险还是降低了系统风险展开讨论。我们的结论是:金融衍生产品的交易对于金融体系来说是一种负反馈机制,金融衍生产品的交易能够降低金融体系的系统风险。     

现代信用风险管理模型发展研究

随着公司破产事件发生越来越频繁,金融机构对其面临的信用风险加强了管理。文章根据信用风险计量的三个层次,比较全面的分析了每个层次中当前国际上最流行的信用风险评估模型,阐述了这些模型的基本操作原理和优缺点,最后分析了信用风险模型发展存在的问题和难点。     

基于VaR方法的市场风险和信用风险的度量

市场风险和信用风险是金融机构所面临的最主要的两类风险。在金融市场迅猛发展的今天,对两类风险的度量和管理成为了金融机构面对的重大挑战之一。VaR模型最初用来度量市场风险,它以严谨的概率统计理论作为依托,将市场风险高度概括为一个数字。之后,VaR方法被引入到信用风险管理中,其中CreditMetrics模型是一个典型例子。文章最后对综合度量市场风险和信用风险进行了初步探讨。     

现代信用风险研究综述

现代信用风险模型主要分为结构法模型和简约法模型。这两类模型各有特点,但总体上是围绕着违约时间、违约概率、违约债券定价、违约的可预测性等问题展开,两类模型各自的特点也都缘于对这些关键问题的不同假定或处理方法。传统的结构法模型和简约法模型都是基于完全信息条件下的信用风险模型。近年来一些学者放松了关于完全信息的假定,建立了非完全信息的信用风险模型,使信用风险的评估和预测更加接近现实。     

谈信用交易中的信用管理

提及赊销,企业管理者几乎是谈虎色变,这也是时下多数企业在经营管理中难以解决赊销问题的一个真实写照。即:一方面,在买方市场条件下,信用交易(赊销)已成为企业获得客户的必要手段和方式;另一方面,巨大的信用风险又往往使企业背负大量的应收帐款的包袱,造成资金紧张,严重者产生     

风险值法在金融机构信用风险管理中的运用

一、现代信用风险的主要特点长期以来 ,金融机构承担的信用风险主要被视方信贷风险 ,而信用暴露则等于债权的账面价值加上累积利息。但是 ,随着衍生产品交易的不断发展 ,信用风险变得日益复杂、量大 ,不仅透明度大大降低 ,而且也比传统的信贷风险更加难以测定。主要原因有三个方面 :第一 ,由于衍生工具交易中经常涉及到名义本金。而在银行贷款中 ,贷款的账面价值至少会让银行知道其将承担的最大损失。然后银行可以利用其对名义金额的违约概率和返回率的估计来计算出可能发生的损失额。但在衍生产品交易中 ,合约的价值与其信用暴露之间往往没…     

基于Copula方法的信用利差与市场风险相关性度量

文章以沪深300指数作为市场风险的代表,以不同等级不同期限的企业债券信用利差作为信用风险的代表,分析了信用风险与市场风险的相关性,然后采用Copula方法研究信用利差与市场风险的相依结构.实证结果表明:信用利差与市场风险存在一定的正相关,其相依结构可以用Frank Copula函数较好地来刻画.     

电子商务信用风险评估模型

准确评估电子商务信用风险,有助于企业提高风险监控预警能力,促进健康持续发展.文章构建了基于灰色关联分析和最小二乘支持向量回归(LSSVR)的电子商务信用风评估模型.首先,引入灰色关联分析提取电子商务信用风险重要影响指标;其次,应用LSSVR建立电子商务信用风险评估模型,并利用粒子群优化算法选择LSSVR模型参数;最后,利用实际样本数据进行实证分析,并根据评估结果提出相应的应对策略.     

我国短期融资券市场的信用风险分析

本文对我国短期融资券市场的现状进行了定性和定量的分析,采用虚拟变量回归方法检验不同待偿期限短期融资券的信用价差的差异性,建立短期融资券信用价差期限结构,发现短期融资券的信用价差曲线是向上倾斜的。进而,统计分析现有各个待偿期限的短期融资券的信用价差分布,认为短期融资券市场蕴藏较大的信用风险。     

国有商业银行信用风险与核心竞争力

我国在加入WTO之后,国内商业银行面临严峻的挑战,同时外资银行自身实力和混业经营模式对国内银行的冲击,新巴塞尔协议对风险管理要求的提高以及银行作为一个特殊的行业政府监管力度的加强,都对信用风险管理提出了更高的要求.所以,我国国有商业银行必须加强信用风险管理,跟上世界商业银行发展的步伐.     

信用风险管理中的多目标决策方法

0引言信用风险是债务人在债务到期时,无法还本付息而使投资者遭受损失的风险。近年来,信用风险管理受到国际银行业的高度重视。随着20世纪90年代Credit M etrics[1]等新一代信用风险模型的出现,国际大型商业银行对信用风险动态管理的研究取得了重大进展。从目前的实践看,运用现     

知识共享对供应链信用风险传染的影响研究

将企业间知识共享这一因素引入供应链上下游企业博弈过程,在完全信息条件下研究三级供应链中零售商分别与分销商、制造商进行知识共享时知识共享量与企业信用风险水平和供应链信用风险传染强度之间的关系,并结合算例进行了数值分析.基于Stackelberg博弈模型的研究结果表明,供应链上的知识共享有助于降低供应链成员企业的信用风险;进行知识共享的企业间信用风险传染强度随着知识共享量的增加而增大;企业进行知识共享比不进行知识共享时受到其它企业信用风险传染的影响大.     

信用风险压力测试方法与应用研究

分析了信用风险压力测试的重要性和一般过程,针对我国银行业数据缺乏的现状提出了基于LOGIT回归的测试方法,并通过收集我国宏观经济数据和金融机构的数据,利用该方法进行了应用研究,结果表明该方法可以为我国银行业信用风险管理提供有益的参考,结论部分指出了该方法存在的不足,提出了有关建议。     

信用衍生产品在风险管理中的应用

一、现代信用风险的几个特征 信用风险有其传统意义和现代意义上的区别,传统意义上的信用风险是指借款人不能按期还本付息而给贷款人造成损失的风险,造成的损失一般被理解为只有当违约实际发生时才会产生,因此,信用风险又称为违约风险;现代意义的风险是指包括由交易对手直接违约和交易对手违约可能性变化而给投资组合造成损失的风险,区别于传统意义的信用风险,现代意义的信用风险采取盯市的方法,从现代组合投资理论的角度出发,投资者的投资组合不仅会因交易对手的直接违约而损失,而且会因交易对手履约可能性的变化影响组合投资损失的大小,所以现代意义上的信用风险应包括交易对手直接违约和交易对手违约可能性变化两个方面,这样因信用水平的下降或者履约能力的变化而使投资组合中资产价格下降进而造成损失的风险,显然它也是一种市场风险,因此现代意义上的信用风险与市场风险有重叠的部分.     

商业信用风险下需求依赖于库存量的供应链商业信用期决策

文章在以往商业信用销售模式下供应链管理问题的研究中,引入了商业信用风险的影响,探讨商业信用风险影响下供应链的决策及协调问题.首先,构建了商业信用风险影响下,分散供应链中供应商领导的Stackelberg博弈模型,并分析该决策情景下成员的最优决策问题;其次,探讨了商业信用风险影响下,集中决策供应链中成员的最优决策;再次,探讨了现金折扣机制对供应链中成员利润分配的影响.最后,通过数值分析验证了有关结论.     

论信用卡的信用风险及措施

一、信用卡风险形成的原因信用卡风险,主要是指有造成资金损失的危险程度.从理论上讲,信用卡业务在营运过程中,因受主客观因素的影响,必然或多或少地存在着造成资金损失的可能性.这是绝对的,也是无法避免的.信用卡的资金损失度只能是减少,而要避免是不可能的.（一）外部原因1.透支持卡人（公司或个人）信用差.用假身份证等骗领信用卡作案者往往利用银行信用卡机构急于发卡占有市场以及资信审查方式单一等情况,利用假身份证、假营业执照、假担保等方式,骗取银行信用卡,利用信用卡诈骗资金,一但银行发现便逃之夭夭.由于所提供的资料是虚假的,银行和司法机关侦查难度很大,这部分因诈骗而失去的资金往往难以追回.     

基于KMV模型的我国农业银行信用风险管理实证研究

文章在充分考虑我国农业银行贷款对象的基础上,选取三十家沪、深上市公司作为研究样本,运用KMV模型度量了上市公司的预期违约率。研究表明,KMV模型总体上能够较好地评估上市公司的信用风险水平,因而适用于我国农业银行的信用风险管理。