基于贝叶斯方法的信用评级模型构建与违约概率估计

以贝叶斯方法为基础构建了信用评级和违约概率模型,指出金融机构利用已有评级信息提高债务人信用风险评估准确性的途径,并以单个债务人违约概率度量方法和Merton理论为基础,考虑异质性导致的宏观经济冲击对债务人的不同影响,度量资产组合违约风险。利用相关数据对贝叶斯模型应用给出例证,结果表明贝叶斯方法具有更为灵活的框架和较好的预测能力。     

基于MCMC模拟的贝叶斯 AR-GJR-GARCH 模型及其应用

AR-GJR-GARCH模型是一种误差项为GJR-GARCH形式的自回归模型,该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis-Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟,然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。     

带有有序变量的结构方程模型中的模型选择

文章着重研究了带有有序分类变量的结构方程模型的模型选择问题,并将一个基于贝叶斯准则的统计量称为测度,应用到此类模型中进行模型选择。通过实例分析说明了上述方法的应用,并给出了根据贝叶斯因子进行模型选择的结果。     

基于MCMC模拟的贝叶斯分层信用风险评估模型

缺少违约数据与债务人异质性是度量信用风险时面临的重要问题。贝叶斯模型中分层先验信息和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟方法的应用可以有效缓解数据缺失和测量误差问题,并能对债务人异质性进行评价和比较,从而避免低估风险。针对银行数据的模型拟合与模型诊断均展现了分层估计的适应性和灵活性,相关方法简洁清晰,利于国内风险分析人员采用。同时,涵盖宏观经济协变量的贝叶斯分层模型可以用于更加复杂的风险分析。     

贝叶斯空间计量模型综述:理论及其应用

贝叶斯空间计量模型是一门将贝叶斯统计方法与空间计量模型相结合产生的新兴研究方法学科。在回顾已有文献的基础上,以贝叶斯空间计量模型的理论基础与实证应用的最新进展为主线,对贝叶斯空间计量模型进行分类,并对每个类别的模型理论方法、模型应用及模型选择理论做出系统性总结和展望,旨在为理论工作者提供这种前沿模型的理论参考,为实证分析研究者提供利用该模型解决实际问题的思路方法。     

贝叶斯非参数回归模型及非参数似不相关回归模型的应用

文章用贝叶斯方法分析非参数回归（NR）及非参数似不相关回归（NSUR）模型,并用计算代价较小的MCMC算法一焦点抽样算法一实现模型估计。经模拟证明文章的方法及算法效果较理想后,对北京和上海农村居民生活消费支出与收入之间结构进行了分析,效果均比LSE方法好。     

贝叶斯网络模型在商业银行操作风险管理中的应用

操作风险是指由不完善或有问题的内部程序人员及系统或外部事件所造成损失的风险。本文采用广泛应用于工学领域的贝叶斯网络模型对商业银行的操作风险进行研究,尝试性地提出了运用这一模型管理商业银行操作风险的框架,并对其进行了评价。     

半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用

极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失.在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值.该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图.实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性.     

大数据背景下贝叶斯模型平均的理论突破与应用前景

大数据统计分析过程中常面临模型比较和选择的不确定性问题。贝叶斯模型平均(BMA)方法可以通过先验和后验概率度量模型不确定性,并利用后验概率对模型的结果进行加权平均,最终得到更稳健的估计结果。在回顾贝叶斯模型平均发展历程的基础上,介绍贝叶斯模型平均的基本原理,综述其在一些难点问题上的理论进展,并介绍大数据背景下贝叶斯模型平均的应用前景。贝叶斯模型平均与复杂数据分析方法相结合,可能成为大数据研究的新思路。     

我国商业银行信用违约概率的测度

文章结合中国商业银行的特点,选取了某市商业银行的460家贷款企业样本,结合贷款五级分类制度,通过构建Logit模型和数学统计方法来进行理论和实证研究,最终测算出企业的违约概率.结果表明,样本被正确判别的比率为77.4%,此模型具备了较好的测度能力和实证效果.     

商业银行外部评级和资本市场评价比较研究

银行风险是当前中国面临的最主要的金融风险。为了准确评价银行的风险,首先介绍了两种最主要的方法——外部评级法和资本市场评价模型,再用默顿和KMV的相关理论计算了资本市场评价模型中最主要的参数d2,并用聚类的方法将d2分类后和外部评级法的结果进行比较,结果表明,市场评价模型的客观性和公正性较好,外部评级法的稳定性较好,两种方法各有优劣,可以互相借鉴。     

商业银行信用风险分析的主要技术

 加入WTO以后，国内商业银行面临着严峻的考验。大量的信贷资产质量低下，贷款不良率仍然很高。从1999年开始，国家对四大国有商业银行不良资产实行了剥离政策。但即便如此，中国建设银行、中国商业银行和中国银行不良贷款率仍比人民银行规定的15%的控制水平要高。剥离不良资产后，信贷资产质量仍然较差。这说明政策性的剥离不良资产措施只能解决不良资产的存在问题。要从本质上改善信贷资产的质量，商业银行就必须从自身的信贷风险管理的角度来采取强有力的措施。本文综述了国内外商业银行信用风险管理的技术，旨在为商业银行信用风险管理的研究提供借鉴。     

基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好.本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计.蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法.最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法.     

基于GCRM模型的信用经济资本测度和贷款定价研究

GCRM模型与ASRF模型相比,能给出与经济资本测度目标相一致的资本数量,而现有文献对GCRM模型的到期收益率没有给出明确的刻画,本文则通过假设资产的到期收益率与其信用经济资本相关,得出了基于GCRM模型的信用经济资本测度和贷款定价方法,它能够刻画借款者的违约概率、违约损失率,以及商业银行的风险偏好（目标支付概率）和资本融资成本对经济资本和贷款定价的影响,为商业银行相关领域的决策提供了参考。     

影子银行信用扩张的非对称传导效应研究——基于NARDL模型的研究

影子银行的信用扩张模式与传统银行信贷不同,蕴含更大的不确定性特征。在对中国与美国的影子银行信用扩张机制进行了比较后,运用NARDL模型对中国影子银行信用扩张的非对称传导进行了实证检验。结果发现:中国"通道式"影子银行业务对社会信贷的扩张与收缩存在短期和长期的非对称传导效应,不利于信用扩张的长期良性循环,需要对其进行规范化的合理引导,降低其引致风险发生的可能性。     

我国时变风险溢价潜变量模型研究

一、引言资产定价的理论和实证研究一直是金融学研究的核心问题。从单期单因子的经典CAPM模型(Sharpe(1964)、Linter(1965)、Mossin(1966)和Black(1972),到引入消费、储蓄以及投资机会集(investment opportunity set)的ICAPM(Merton1973),以及对ICAPM进行修正的基于消费的资产定价模型CCAPM(Breeden,1979)等,理论研究的基本思路是在某一优化目标下探寻资产收益率的决定因素。实证方面,Fama和MacBeth(1973)提出的“两步骤”估计方法广泛的应用于各种资产定价模型,资产定价的实证研究在取得长足发展的同时也暴露了资产定价理论的…     

基于动态因子模型的金融风险指数构建

文章重点研究金融风险指数的构建方法,选取宏观维度、银行与货币维度、泡沫维度、外部冲击维度、债务维度等17个指标,运用动态因子模型方法构建2004-2015年的金融风险指数,并利用局部加权回归思想,引入高斯核函数改进指标权重估计,与常用的正向客观赋权法SF赋权法、熵赋权法、CRITIC赋权法对比.研究结果表明:改进后的权重估计方法拟合精度提高50％以上,动态因子模型方法构建的金融风险指数比正向客观赋权法灵敏度高,更科学更合理.     

Bonus—Malus模型在银行贷款机制中的应用

将Bonus—MalLis模型应用到银行贷款业务,通过调整银行的Bonus-MalLis贷款利率来减少贷款欺诈行为。主要是建立借款人的银行个人信用体系,通过借款人上阶段的还款利率和表现决定其下阶段还款利率,这样就提供了一种与完全审计机制不同的奖惩机制。在一些简单假设下可证明Bonus—Malus利率将会消除所有欺诈行为,而非仅仅减少欺诈行为。     

中国商业银行内部欺诈风险度量研究

作为巴塞尔新资本协议规定的七种操作风险损失类型之一,内部欺诈问题是中国商业银行的一个重大风险来源。以部分国内商业银行内部欺诈数据为样本,针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,借助广义Pareto分布（GPD）和对数正态分布对内部欺诈建立了一个风险度量模型,然后通过对尾部分布何时服从GPD进行检验,得到了精确的门限值,最后利用所建立的分布模型对内部欺诈类操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了估计,说明了中国商业银行防范内部欺诈风险的重要性。