商业银行信用风险评估预测模型研究

依据商业银行信用风险的内涵,指出信用风险评估应当充分考虑信贷资金安全系数的不 确定性和信用风险的相对性特征,并以“信用风险度”作为系统的输出,构建了基于人工神经网 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.     

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。     

上市公司信用风险评价研究

本文构造了上市公司信用风险评价的Logit模型,并结合T检验和主成分分析法对模型进行了实证分析.结果表明Logit模型具有非常可信的识别、预测及推广能力,是上市公司信用评估的有效工具.     

基于因子分析的我国中小企业贷款信用风险评价研究

本文针对中小企业发展中所面临的贷款难问题,在对客户资料进行初步筛选后,建立了中小企业贷款信用风险评价指标体系,运用多元统计方法中的因子分析法对样本企业进行信用评估,得出适合我国中小企业的贷款信用风险评价模型,从而为中小企业融资和商业银行评价授信企业提供更为简洁和有效的依据。     

基于模糊聚类的高新技术企业信用风险评估方法研究

本文针对高新技术企业的特点,应用粗糙集理论和模糊聚类方法,集成了一种信用风险评估方法。首先构建了高新技术企业信用风险评估指标体系,再应用粗糙集约简方法生成约简的指标集,继而运用模糊聚类方法对企业信用风险进行评估。在使用模糊ISO-DATA聚类算法时,加入"引路样本",这种改进的算法提高了评估的客观性。     

信用风险评估模型与方法最新研究进展

信用风险是银行业面对的基本风险之一，如何有效地管理信用风险是银行风险管理者尤为关注的问题。本文从信息集的角度综述了信用风险管理的基本理论和方法，总结了信用风险评估模型发展的前沿问题，介绍了信用衍生产品的研究成果及其应用，并对信用风险研究中存在的难点展开了讨论。     

运用概率神经网络进行企业信用风险评估

企业的信用风险评估主要是通过基于会计指标的信用特征推出该企业的信用风险,然而企业的会计指标与信用风险之间往往表现出非线性的特征,这为信用风险建模带来极大困难,神经网络较适于描述这种指标间的非线性特征.本文主要通过概率神经网络在评估企业信用风险中的表现以及和其他方法的比较,阐述这种方法的重要作用,最后给出概率神经网络在国内上市公司的实证结果.     

跳跃-扩散条件下信用风险相关性度量的变结构Copula模型

针对现有研究大多只考虑扩散条件的不足,构建了跳跃-扩散条件下信用风险相关性度量的变结构Copula模型。运用1991~2010年中国上市公司的数据构建了行业信用风险指数,运用双指数跳跃扩散模型来识别行业信用风险的跳跃扩散点,发现在样本期,共同因素与行业特质因素引发了行业信用风险的多次跳跃。在识别跳跃点的基础上,构建了变结构Copula模型,该模型能较准确地描述信用风险相关性的变化,各行业之间的信用风险相关系数在0.5以上,并且上市公司信用风险的变化呈现出"一损俱损"的特征,而"一荣俱荣"的特征并不明显。构建的模型及实证结论将有助于理解信用风险相关或传染,从而为信贷组合管理和风险管理提供更多的方法与经验。     

电子商务信用管理的支持向量机应用

电子商务的发展始终伴随着信用风险,而客户信用评估是电子商务的重要组成部分,本文分析了电子商务的信用风险,并利用支持向量机技术(SVM)对客户信用进行分类,本方法具有较好的预测能力。     

基于多元判别分析的电子商务信用风险研究

电子商务的发展始终伴随着信用风险,而客户信用评估是电子商务的重要组成部分,本文分析了电子商务的信用风险,并利用多元判别分析技术(MDA)对客户信用进行分类,实证分析结果表明,本方法具有较好的预测能力。     

风险相关性下的信用风险、市场风险和操作风险集成度量

商业银行各种风险之间相关性的存在,对其整体风险的度量产生重要影响。本文针对商业银行的信用风险、市场风险和操作风险这三类主要风险,在考虑相关性基础上给出了风险集成过程,通过copula函数和蒙特卡洛模拟方法计算了商业银行的整体风险,同时研究了风险分散化效应和在不同copula函数下整体风险的变化情况。最后以主流文献中的数据做了实证分析,结果显示本文提出方法能够很好的描述风险损失之间的相关性,同时在能够抵御相同风险的情况下考虑相关性下的在险值与简单相加得到的在险值相比要小,这能为银行业提高资金利用率提供了一定的理论和方法依据。     

基于信用风险久期免疫的资产负债管理优化模型

用信用风险溢酬修正现金流的贴现率,构造了基于信用风险久期免疫条件;以组合收益最大为目标函数,建立了基于信用风险久期免疫的资产负债组合优化模型。本模型通过建立信用风险久期的免疫条件匹配银行的资产与负债,回避了利率风险和信用风险对银行所有者权益的影响;通过用反映违约风险的贴现率表述信用久期函数,揭示了信用风险对久期的影响;通过看跌期权公式建立了贴现率与违约风险的函数关系,揭示了违约风险对贴现率的影响。     

基于差分进化自动聚类的信用风险评价模型研究

随着风险评价的日益复杂化, 多维度、多时序等不规则的样本数据增加了评估的难度。本文建立信用风险评价的差分进化自动聚类模型, 并将其应用到我国上市公司信用风险评价中。该模型不要求事先知道分类的数据, 相反, 通过群体智能去寻找最优的分区。通过数据仿真, 并与遗传算法、决策树、BP神经网络模型进行信用风险评价的实证对比研究, 结果表明, 该模型能够非常准确的找到数据对应的分区, 大大提高了信用评估的准确性, 降低了风险成本, 对信用风险的管理和控制具有很高的利用价值。     

认知差异对商业银行信贷配给的影响效应分析

探讨如何缓解商业银行的信贷配给,尽最大可能满足企业特别是小企业的贷款需求是一个具有很强的现实意义的研究课题。本文在以往学者的研究基础上,将银行和企业对投资项目的风险认知差异引入模型分析,研究了风险认知差异程度和信贷配给两者之间的相关性,并基于此进行仿真模拟。结果显示,信贷配给会随着局中人风险认知差异程度的扩大而恶化,因此降低银行和企业在风险项目上的认知差异可以有效的缓解信贷配给的难题,并基于此提出了如何加大对小企业贷款的相关政策建议。     

信贷风险管理系统的开发实践

信贷风险管理一直是金融界关注的焦点,而对处于新兴市场和转轨型经济环境下的我国商业银行而言,这个问题尤为重要。本文分析了如何利用计算机辅助进行信贷风险的管理,提出了具体的思路和方案。     

基于联合风险的商业银行贷款定价研究

当前的贷款定价研究主要针对信用风险,对信用风险和市场风险的联合风险的研究较少。因此从信用风险与市场风险的联合风险角度进行贷款定价的研究,目前还是较新的课题。本文对此进行了探索性研究,构建了基于联合风险的贷款定价模型,并得到了有意义的研究结果:不同的项目贷款,若其市场风险与信用风险的关联程度不一,即使其它指标一致,银行也应对它们执行不同的贷款利率,这个结果对实践有很好的指导意义。     

基于非预期损失的赊销风险控制研究

本文针对企业赊销风险及其控制方法进行研究,提出了企业经风险调整后的赊销收益(Risk-Adjusted Return on Credit Sale,RARCS)的概念及其计算方法;进而得到企业为防备由赊销风险引发的非预期损失(Unexpected Loss,UL)应备留的赊销风险资本(Capital at Cedit Sale Risk,CCSR),并建立了经风险调整后的赊销风险资本收益模型(CS-RROC)。在本文的研究中,由于考虑了赊销非预期损失,使企业赊销收益与其所承受的风险相匹配。最后给出示例。     

基于风险损失最小化的供应链赊销决策模型

在产品价格可变动的情况下,将赊销方的赊销合同描述为三元组函数,分析了当存在信用高和信用低2种不同的赊销客户时,赊销方由于信息不对称无法准确判断客户信用水平而造成了赊销货款的损失。根据以上损失,从赊销损失最小化的角度,建立了存在拖欠概率影响下的赊销决策模型,并给出了其Kuhn-Tucker条件。同时,对存在担保和不存在担保2种情况下的赊销情况给出了相应的赊销决策机制,并分析了在该机制下赊销额度、赊销价格和第三方担保对赊销风险的影响。     

基于混合整数规划法的企业信用风险评估研究

运用混合整数规划法构建企业信用风险评估模型,并将其应用于我国商业银行信用风险评估中。该模型具有非参数检验特性,不需要样本数据服从正态分布和等协方差,并通过两阶段的分类过程对企业信用状况进行判别。研究结果表明,混合整数规划法有较强的预测贷款企业信用风险的能力。