建立科学的贷款定价和风险溢价机制

市场是最有效率的资源配置方式。这一点已经成为共识。上世纪90年代后期。我国金融当局开始致力于推动中国利率市场化进程,改革投融资秩序。目前．我国利率市场化重心已经从货币市场、债券市场逐步转移到信贷市场中来。2004年10月29日央行放开贷款利率上限．贷款定价以及风险溢价问题受到人们的日益关注。     

对我国商业银行贷款定价研究

贷款如何合理定价是银行长期以来颇感困扰的问题.定价过高,会驱使客户从事高风险的经济活动以应付过于沉重的债务负担,或是抑制客户的借款需求,使之转向其他银行或通过公开市场直接筹资;定价过低,银行无法实现盈利目标,甚至不能补偿银行付出的成本和承担的风险.     

浅析商业银行贷款定价模型

浅析商业银行贷款定价模型,提出适合中国商业银行贷款定价的模型。     

我国商业银行贷款定价问题研究

贷款定价是我国商业银行面临的一个重要问题。随着我国利率市场化改革的加快,商业银行人民币贷款定价的自主权将逐渐扩大。因此,如何贷款定价,成为我国商业银行迫切的问题。     

基于债务展期的担保风险定价理论及应用

由于破产将带来一系列的社会负面影响，从社会影响的宏观层面来说，公司一般不会轻易破产。在这样的情形下，对于担保方而言，通过对被担保方实施一定期限的债务展期可能是明智的。通过把存款保险的风险定价思路引入信用担保的风险定价领域，构建了债务单阶段展期的风险定价模型，给出了单阶段展期模型的定价方法，发展与深化了信用担保的风险定价理论与方法，并给出了应用实例及实证分析。     

商业银行法人优质客户贷款定价问题探讨

指出法人优质客户贷款定价应考虑的几个因素,分析了优质客户贷款定价的几个方法及选择依据,并给出法人优质客户贷款定价实施客户盈利分析法的几个建议.     

我国住房抵押贷款证券定价方法研究

美国次贷危机已经为我国的资产证券化业务敲响警钟。证券化在给金融机构带来流动性的同时,也带来了风险管理和控制的困难。因此,住房抵押贷款证券化的机制设计和风险管理非常重要,而对这些证券化产品的合理定价是风险管理的前提,也是整个证券化过程的核心技术。本文研究了住房抵押贷款证券化的模式和风险,在综述国外定价研究方法的基础上,提出了我国住房抵押贷款支持证券定价的方法和建议。     

基于提前偿付风险的住房抵押贷款证券化(MBS)产品定价探讨

在住房抵押贷款证券化(MBS)过程中,定价是住房抵押贷款支撑证券(MBS)发行与交易的关键.对MBS定价问题进行研究,具有重大理论和现实意义.本文MBs提前偿付风险模型是建立在考虑抵押利率和房屋价格变化的基础上,提出了运用蒙特卡罗模拟对MBS进行定价的方法,并运用案例进行了模拟定价.     

中国股市总流动性与资产定价关系实证研究

我们建立了一个包含市场风险和两种流动性风险的三因素资产定价模型,研究中国股市总的市场流动性风险是否在资产定价中得到了反映,其中流动性风险包括用协方差度量的市场收益对总流动性的敏感性风险和用方差度量的总流动性的波动性风险。研究结果表明,中国股市不仅存在显著的市场风险溢价,而且存在显著的流动性风险溢价,而流动性风险中市场收益对总流动性的敏感性风险对资产定价的影响更为显著。     

中小企业贷款定价机制研究

本文从全成本角度分析了商业银行中小企业贷款定价行为,指出在其他成本不变的情况下,银行可以在风险成本与贷款利率之间求得平衡,进而说明存贷款利差过大会造成银行缺乏叙做中小企业贷款积极性;提出商业银行应建立适用于中小企业的信用评级指标体系,更加准确计算风险成本,从而更好的指导营销、授信审批、成本核算、贷款定价等业务流程。     

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.     

基于文本先验信息的贷款信用风险评估模型

本文利用现有信用风险研究所蕴含的信息,构建了一个新的贷款信用风险评估模型—PIPL。该模型先通过文本挖掘技术对现有研究进行文本信息搜集,得到关于信用风险指标的先验词频以体现指标的重要性,再通过惩罚变量选择法将先验词频量化为先验因变量,最后基于先验因变量和原始数据构建模型,并通过弹性网筛选风险指标。模拟分析显示PIPL模型能自动识别先验信息的质量,当先验信息质量高时,它赋予先验信息较高的权重,从而改进了指标选择和分类效果,当先验信息质量较低时,它能自动降低先验因变量在模型中的权重,表现出稳健的分类效果。实证分析从知网挖掘123篇文献获取文本信息,并以P2P网贷数据为例,发现PIPL模型通过先验信息提高了分类的准确性,并表现出了良好的稳健性。     

基于变执行价格认沽期权的不良贷款定价研究

我国不良贷款的成因、质量和市场环境具有相当的特殊性和复杂性,因此不良贷款的转移定价一直是我国资产管理公司所关心的难点问题.本文在传统的信用贷款和抵押贷款欧式期权违约定价模型基础上,针对我国大量存在的资不抵债但负债企业需持续经营的不良贷款,提出了一种不再限定特定违约时刻,且执行价格随时间变化的不良贷款美式期权违约定价模型,该模型给出了利用企业价值、无风险利率、企业的风险、还款期限、本金摊销方式和贷款余额等因素确定不良贷款价值的方法.编制了数值计算程序,计算了一个评估案例,对不良贷款价值的利率敏感性进行了讨论.     

基于copula函数族的信用违约互换组合定价模型

copula函数的出现解决了相关性结构不易刻画的难题,也为构建多元联合分布函数提供了切实可行的方法。在分析了不同copula函数的特点基础上并结合信用风险模型,本文建立了信用违约互换组合(Basket CreditDefault Swap)定价模型,并且给出了具体的计算步骤。本文揭示了信用违约互换组合为解决我国当前商业银行的不良贷款和流动性过剩问题提供了一个有效机制,模拟验证的结果显示模型的可实现性。     

基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型

极端风险对于银行资产配置至关重要,尤其是次贷危机之后尾部风险以惨重的代价引起了金融机构的重视,传统条件风险价值CVaR、风险价值VaR不能有效度量尾部极端风险,因此本文基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟构建了贷款组合优化配置模型,同时控制尾部极端风险和信用风险。本文一是通过损失-X_i越大、其风险权重φ_i也就越大的思路,构建幂风险谱PSR （Power Spectral Risk）最小的目标函数对极端风险进行控制,即弥补了CVaR同等看待尾部风险、忽略风险较大的损失应予以更大权重的不足,也同时弥补了VaR仅提供某一置信水平下资产损失的最大值、无法反映一旦超过这一数值的可能损失的弊端。二是通过蒙特卡洛模拟信用等级迁移引起贷款收益的变化情景,并以信用等级迁移后贷款组合损失越大、则风险厌恶权重越大的思路构建幂风险谱PSR最小为目标函数,以贷款组合的收益大于目标收益为约束,构建贷款优化配置模型,改变了现有研究贷款配置时没有同时控制信用风险和尾部风险的不足。对比分析结果表明：本文模型能够实现更高的收益风险比,即在单位幂风险谱PSR下能够实现较高的收益。     

基于流动性风险的资本资产定价模型

在现有的资产定价理论基础上,研究了考虑流动性风险因素的风险资产定价问题。首先在无套利下对流动性风险进行定价,得到流动性风险的市场价格,进而给出了无风险资产和风险资产的有效前沿。再从风险构成的角度给出了流动性风险的测度和市场价格,推导出两种形式的基于流动性风险的资本资产定价模型(以相对量表示风险的LBCAPM和以绝对量表示风险的LBCAPM)并揭示了资产期望回报的形成过程。最后,介绍了定价模型的应用前景。     

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。     

沪市知情交易概率(PIN)特征与风险定价能力

本文以EKOP模型为基础,研究了沪市股票知情交易概率的特征,并检验了知情交易概率的风险定价能力。结果显示,在我国股票市场上,知情交易概率作为定价因子是有解释力的,但是知情交易概率对收益产生的却是负效应。这一结果不仅与理论上信息不对称需要风险补偿相反,而且与美国市场上的实证结果也相反。本文结合案例分析,提出该实证结果出现的原因在于我国股市所特有的庄家与散户博弈的赢利模式。此外,本文的实证结果也不同于之前对我国市场的研究,产生差异的原因在于模型估计方法、回归方法和样本区间的不同。