基于信用风险度的商业银行风险评估模型研究

本文依据商业银行信用风险的内涵,结合信用风险的不确定性和相对性特征,提出以"信用风险度"作为系统的输出,并针对传统模式识别评估方法的不足,构建了基于补偿模糊神经网络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类评估模式、提供更为全面的信贷决策支持奠定了基础.实证结果表明,该模型是一种较为有效的评估方法.     

商业银行信用风险分析综述

商业银行信用风险管理中信用风险分析是重要一环．本文对自30年代以来信用风险分析的主要方法进行综述,包括传统的统计方法,如判别分析法,Logistic回归等,基于现代计算技术,人工智能的方法,如专家系统,神经网络．最后对信用风险分析方法的发展进行展望．     

煤炭行业信用风险评估——基于供应链金融业务

商业银行供应链金融业务近几年来发展迅速,已经变成商业银行流动资金贷款业务增长最快的领域之一。它主要针对的是处在整个供应链格局中的中小企业,而信用风险是影响整个贷款业务的最重要因素。本文基于煤炭行业的特殊性,建立煤炭行业信用风险评估指标体系。本文将群决策理论与三角模糊数应用到对煤炭行业信用风险评价问题中, 并举例验证模型的适用性。这个模型为商业银行对SME中的中小企业的信用评价提供了简便的方法。     

商业银行信用风险研究

随着商业银行经营中信用风险的不断增多,信用风险管理已经成为商业银行风险管理工作中的重中之重。本文分析了信用风险产生的原因,总结了信用风险的特征,分析了我国商业银行信用风险管理中存在的问题,并且最终提出了完善我国商业银行信用风险管理的对策。     

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。     

现代信用风险度量模型的比较分析

信用风险是商业银行面临的最为主要的风险之一,而信用风险度量方法显得尤为重要,本文对商业银行现代信用风险度量的几种代表性模型进行了介绍、比较和分析。     

供应链金融视角下的中小企业信用风险评估研究——基于SVM与BP神经网络的比较研究

近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心企业资信情况及供应链关系情况,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型;并通过与用BP神经网络算法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,结果表明在小样本下基于SVM的信用风险评估模型更具有效性和优越性,同时证实了供应链金融视角下的中小企业信用风险评估指标体系能够更准确地判断中小融资企业的信用状况,有助于缓解中小企业融资困境。     

组合预测在商业银行信用风险评估中的应用

本文运用组合预测思想,提出了一种将统计方法与神经网络技术相结合的组合预测方法,并应用于商业银行的信用风险评估中。实证结果表明新方法的预测精度高于任何一种单独的方法     

商业银行加强信用风险控制探析

信用风险是商业银行所面临的基本风险,也是最主要的金融风险。本文就商业银行、特别是我国商业银行信用风险控制进行探析。     

股权结构、上市状况和风险——来自中国商业银行的经验研究

运用我国94家商业银行2001-2009年的数据,通过多元回归模型和方差分析研究商业银行股权结构、上市状况和风险的关系.研究发现:首先,外资商业银行比国有商业银行具有更好的资产质量、更低的信用风险以及更高的资本充足率,城市商业银行比国有商业银行具有更低的信用风险,股份制商业银行比国有商业银行具有更低的信用风险以及更低的资本充足率;其次,银行上市不仅提高商业银行的资产质量和资本充足率,同时降低了商业银行的信用风险;最后,研究还发现股权结构和风险的关系在上市银行和未上市银行存在显著差异,随后方差分析显示这是由于上市状况对股权结构和风险的关系存在显著的调节作用造成的.研究结论为我国商业银行改革提供一定的理论借鉴意义.     

巴塞尔协议Ⅲ下的农村商业银行信用风险管理研究

随着经济全球化的发展及我国金融业对外资的开放程度不断提高,我国传统的农村商业银行信用风险管理方式已经不能满足当前形势的需要,亟需提高其风险管理能力以实现持续发展。而新巴塞尔协议的实施给我国的农村商业银行信用风险管理带来了机遇,本文以新巴塞尔协议关于商业银行信用风险为核心思想,探讨我国农村商业银行的信用风险发展状况以及新巴塞尔协议对信用风险管理的影响,从而提出完善我国农村商业银行信用风险管理的对策。     

美日商业银行信用风险管理的实践分析与经验启示

本文通过对市场经济发达的美国和日本商业银行信用风险管理的实践进行介绍，着重论述了美国商业银行规避信用风险手段的多样性；日本政府在处置不良贷款上的创新性。并通过总结分析，结合我国的现实国情，获得经验启示：政府的过度干预和保护是商业银行信用风险管理产生的重要原因；完善信用风险管理体系是减小和化解信用风险的关键；积极处置不良资产是完善信用风险管理的必要条件；严格的行业监管是商业银行安全经营的重要保障。     

公司治理视角下的农村商业银行信用风险管理研究

本文主要从公司治理的角度对我国农村商业银行信用风险管理进行研究,基于农村商业银行公司治理体制的特殊性,并参考已有的文献,对农村商业银行信用风险的管理提出一些改进的意见。     

我国商业银行信用风险管理的探讨

我国商业银行信用风险管理存在的问题主要有对银行信用风险管理的认识不足,没有完善建立科学的信用风险管理体系,商业银行信息系统需要完善。完善我国商业银行信用风险管理,要完善商业银行信用风险管理体系与管理流程,运用科学的客户信用评级方法,加强队伍建设,树立良好的信用文化,培养高素质的员工。     

基于模糊神经网络的小微企业信用评级研究

当前小微企业贷款需求日益增加,建立行之有效的小微企业信用评级模型已成为学术界和实务界关注的焦点.本文在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于模糊神经网络开展小微企业信用评级的研究步骤,以某农村商业银行小微企业信贷微观数据为实证样本,分别进行小型企业和微型企业信用评级检测.实证结果表明,模糊神经网络模型在小微企业信用评级研究中具有较BP神经网络模型更高的检测精度.模型能够实现评级主观性与客观性结合,可对数据进行定性调节和批量处理,且具有明确的计算过程和决策规则,故适用于信用评级研究且具有稳健性.     

浅析我国商业银行信用风险成因及对策

正在肆虐全球的金融风暴使我们不得不重视商业银行传统但危害最大的风险---信用风险。本文以国内商业银行为例,分析了我国商业银行信用风险形成的原因,并给出了解决问题的措施和对策。     

新巴塞尔协议下我国商业银行信用风险管理对策研究

2004年6月,巴塞尔委员会正式公布了《新巴塞尔资本协议》,新协议以资本充足率、相关部门的监督检查和市场约束为三大支柱,成为国际银行遵守的标准同时,有力地推动了全球商业银行实现全面风险管理的发展。因此,分析我国商业银行信用风险管理的现状及不足,并探讨新巴塞尔协议下我国商业银行信用风险管理的对策,就成为一个具有现实意义的课题。     

阜新市商业银行信用风险管理研究

信用风险是商业银行所面临的主要风险之一,就潜在损失的程度而言,信用风险是商业银行的首要风险,因此,如何提高信用风险管理水平是我国银行业面临的重大课题。     

数字金融对商业银行信用风险影响分析

数字金融是将互联网、大数据等技术与金融产品和服务相结合,对传统金融业务进行数字化改造而形成的一种全新的金融形态。随着数字金融的发展,商业银行的经营模式和经营行为发生了变革,对商业银行的信用风险也产生了一定的影响。本文基于数字金融的发展趋势,探讨数字金融对商业银行信用风险的影响。     

在美国次贷危机背景下看我国商业银行信用风险

信用风险是银行业最主要、也是最重要的风险，如何完善对信用风险的管理，是我国当前商业银行面临的一项重大课题。此次由美国开始的次贷危机，进一步引发了我们对我国商业银行信用风险的思考。