中国区域农业投入产出的测算

文章利用全国30个省区1978-2013年的农业生产数据,借助于超越对数函数构建随机前沿模型,估算中国各省区农业生产各要素的产出弹性,发现有偏技术进步和化肥是现阶段各省区农业增长的主要来源;由于各省区存在着空间异质性,农业增长的依赖具有一定的差异.因此,中国农业经济增长不仅仅要依赖于先进技术的开发,还应加强熟练运用已有技术;农业发展应采取分区域、分省区、差异型梯度式政策.     

信用风险的GLMMs建模分析

如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点和热点问题.本文使用广义线性混合模型对信用风险进行建模分析,将影响违约概率的可观测因素和不可观测因素分别用固定效应和随机效应表示,根据需要随机效应可扩展为多个因子.研究表明,模型具有较好的延展性,宏观经济变量作为可观测变量无法全部解释违约率的异质性,随机效应可以更好地捕捉违约率的异质性,行业因素对违约概率的影响比宏观经济变量显著.     

中国商业银行信用风险的评估

本文利用DEA方法评估我国商业银行信用风险管理的相对有效性。通过CCR模型和Bilateral模型评价和比较我国国有商业银行和股份制商业银行的信用风险程度。     

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。     

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.     

基于ISM模型的地方政府信用风险因素分析

地方政府信用的局部缺失已经制约了市场经济的发展。文章从分析地方政府信用风险因素出发,通过建立解释结构模型对地方政府信用风险因素进行了识别和因果关系判断,以辨明风险要素之间的关系,确定风险管理的关键点和方向;并根据对模型的分析提出了一些建议。     

信用风险定价模型的偏微分方程框架

文章证明了在风险中性概率测度下,具有违约风险资产价格的贴现过程是一个鞅过程;并分别得到了常数利率和随机利率情况下结构化模型和简约化模型对具有违约风险金融资产的定价方程。     

上市公司信用风险的度量

文章根据通达信概念板块的分类,在11个经济区中分别选取3个行业组成研究样本,应用修正的TGARCH-KMV模型度量不同经济区、不同行业上市公司的信用风险.研究结果表明:在经济区比较上,东部沿海地区上市公司的信用水平最佳,中部次之,西部最劣.其中,位于环渤海经济区的上市公司信用风险最小,而地处成渝特区的企业信用风险最高;在行业比较上,资产规模最大的房地产业,其上市公司信用风险最小,医药制造业次之,而高科技的信息技术企业信用风险最大.同时,利用因子分析法阐述影响上市公司行业信用风险的财务因子及其对应政策.     

信用风险的非线性二重组合判别模型

随着金融全球化的不断发展,商业银行业务不断扩大,其伴随的由于信贷业务而产生的信用风险影响巨大,引起了学术界和金融机构的广泛关注。大量的量化信用风险的模型被开发出来。文章在通过对现在广泛研究的多元判别模型、KMV模型和神经网络模型进行分析的基础上,总结出现有的信用风险量化模型特点,提出了非线性二重组合判别方法对企业的违约风险进行判定的方法,并对该模型的算法进行了分析。最后,通过上市公司的数据对模型违约可能进行了实证分析并得出结果。     

财产保险公司代理人信用风险的度量

随着新巴塞尔资本协议的出台,如何对保险公司信用风险进行度量开始成为业界关注的问题.为了量化信用风险,实现更好的风险管理,稳定公司的偿付水平,文章对财产保险公司的信用风险进行了分析,并借鉴银行信用风险管理模型Credit risk+对代理人信用风险进行了实证分析,得出了公司抵御该风险所需要的经济资本量.     

商业银行信用风险测度的死亡率模型

商业银行传统的信用风险分析方法主要是以信贷专家分析和主观判断为主,存在许多缺陷,难以量化商业银行信用风险.文章尝试运用寿险精算中的死亡率模型测度商业银行客户违约率,分析客户信用等级与违约率之间的数量关系特征,并以此为依据测算贷款的预期违约损失,揭示商业银行信用风险发生的数量规律.根据某商业银行的样本数据对商业银行信用风险死亡率模型进行了实证分析.     

商业银行法人客户信用风险甄别的定量研究

针对商业银行法人客户信用风险甄别问题,采用距离判别法,利用40家上市企业连续两年的财务数据建立了甄别模型,并用该模型对上市公司进行甄别,并将甄别结果与真实情况进行比较,模型对高风险企业的甄别正确率1999—2000年分别为82．5％和90％。与现有的基于神经网络甄别方法比较,此方法效果明显优于后者。     

基于贝叶斯方法的信用风险损失分布研究

现代商业银行进行经济资本配置时,采用的损失分布函数都存在严重的失真问题。运用贝叶斯方法,充分利用各种信息对正态分布形式的信用损失分布进行了修正,得到信用风险损失分布的优化模型,结果表明：修正后的信用风险损失分布具有较高的精度,从而为商业银行经济资本管理提供了一种很实用的管理工具。     

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。     

基于贷款前后的商业银行信用风险控制的博弈分析

文章探讨进行逆向选择问题的对道德风险的监督和问题的预防,而且通过数学模型对逆向选择的产生机制进行了证明,建立了以抵押品比率为信号的信号传递模型来解决商业银行和贷款企业之间的信息隐藏行为.建立了商业银行与企业之间的道德风险监督模型,运用最优化理论进行求解,并从理论上提出了银行对企业进行监督检查的最优概率.     

信用风险管理与信用衍生产品

本文首先介绍了信用风险管理的传统方法和度量手段及影响,然后指出其不足之处并引出信用衍生产品.信用衍生产品主要通过将信用风险从其他风险中剥离出来,转嫁其他机构以达到降低自身的风险的暴露水平,然后在系统地分析各种主要的信用衍生产品的基本原理之上,分析了利用信用衍生产品管理信用风险并说明了意义所在,最后对如何在中国金融市场上应用它提出了几点建议.     

信用风险的分析与度量

随着金融创新的信用衍生品的迅速发展,信用风险量化管理已成为金融风险管理领域最为活跃的一个方面。文章从信用风险特点入手,借助博弈和信息经济学的思想,运用统计方法并比较几种新的技术模型,为优化银行信用监管服务提出了若干建议。     

上市公司资产规模对公司信用风险的影响

借用KMV信用风险度量模型,利用我国上市公司2000-2003股票价格的时间序列数据,对我国上市公司的违约频率进行了实证分析.     

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。     

金融机构信用风险度量模型的发展与比较

信用风险是金融机构面临的诸多风险中最重要的风险之一,如何量化和控制信用风险一直是金融研究的热点问题.文章对金融机构信用风险度量模型的发展进行了概括,在对传统、现代两类信用风险度量模型的构建理论进行比较研究的基础上,分析了它们各自的特征和适用性,并讨论了信用风险度量模型在我国金融机构信用风险管理中的应用.