基于ART2模型的信用风险评估

自适应共振模型是为了能够分类任意次序模拟输入模式而设计的,它可以按任意精度对输入的模拟观察矢量进行分类,较好地解决了前稳定性和灵活性问题,同时能够避免对网络先前所学的学习模式修改。本文将ART2模型应用于信用风险评估,通过实证比较研究,结果显示应用自适应共振模型进行信用风险评估在精度和准确性上,都优于其他神经网络模型和统计方法。     

我国中小企业信用风险评估实证研究

经过多轮征询专家意见,建立评估中小企业信用风险的非财务指标体系,从行业环境、企业经营管理水平、经营者经验与素质、信用品质四方面评估。以主成分分析法得到财务指标体系,包括负债现金流保障度,资产负债率,盈利能力,营运能力,流动性,贷款保障度6个主成分。以Logistic回归模型为基础建立的评估模型,分别评估非财务指标信息和财务指标信息后,加权相加两方面结果得到综合评估结果。实证检验证明,该模型的评估正确率达到96%,显著高于只包含某一方面信息的评估模型。     

基于Logistic的P2P网贷借款人信用风险评估研究

从P2P平台信用风险角度出发,以借款人风险控制为研究目标,构建借款人信用评价指标体系,并利用美国P2P网络借贷平台Prosper上的数据建立基于Logistic回归的借款人信用风险评价模型。实证分析表明:是否有房产、贷款创立时长、借款利率对借款人信用风险有着比较大的影响,而借款金额、信用评级、借款期限、借款用途对借款人信用风险没有特别明显的影响。     

商业银行信用风险评估的考克思模型

为探讨Cox模型在中国商业银行信用风险评估中的应用问题,借助生存分析中的Cox模型构建样本公司的信用风险评估及预测模型,在商业银行信用风险评估模型中,Cox模型具有可以使用时间序列、无需样本配对、连续预测和高鲁棒性的特点,并采用中国上市公司的财务报表数据,通过2001年到2004年数据实证研究表明,该模型可以较好地对信用风险进行评估。     

亚洲信用衍生品市场的发展及制约因素分析

信用衍生品是在国际金融市场正新兴的一种信用风险管理工具,信用衍生品可以改变传统的信用风险管理机制使信用风险走向市场,减少风险集中度。但亚洲目前由于存在缺乏信用信息,金融法规不健全,缺乏债务交易的二级市场等问题,限制了信用衍生品市场的发展,随着这些问题的解决,信用衍生品市场在亚洲必定能迅速发展以促进亚洲的金融发展。     

基于BP神经网络的农户小额信贷信用风险评估研究

利用2009年杨凌区三家农村信用社的实地调研资料进行了农户小额信贷信用风险评估的实证研究,对指标变量分别进行正态性检验、差异性检验和多重共线性检验,利用MATLAB7.0软件建立了8—14—1结构的BP神经网络农户信用风险评估模型。模型对训练集样本的总体判别正确率为100%,对测试集样本违约类农户的预测正确率达90%,总体正确率达84.09%。准确度较高,能够为农村信用社识别农户信用风险提供较好的依据。     

中国资本外逃的分析与防范

全面分析了由于体制上、政策上和管理上的诸多原因,造成了我国国有资本大量外逃的问题,并提出了一系列防范资本外逃的对策和办法。     

融资租赁与企业风险防范

由于融资租赁具有融资、营销、资产管理等功能,企业可以利用其解决目前面临的诸如融资渠道少、营销模式落后、资产闲置等问题。同时必须注意防范由此带来的风险,才能达到利用融资租赁的目的。承租企业需要关注信用风险、技术风险、决策风险、金融风险和意外事故风险;供应商则考虑法律环境风险、信用风险和设备回购处置风险。     

我国国有银行信用风险特性及其防范

当前,我国国有银行的信用风险特性主要体现在由于我国产权制度的不合理以及金融体制改革的严重滞后而形成的制度性风险上。因此,要建立国有银行的信用风险防范机制,必须从制度性风险的生成机制入手,通过产权制度创新和深化金融体制改革来予以化解。     

基于BP神经网络组和DS证据理论的信用风险评估算法

结合BP神经网络和DS证据理论,将其有效地结合应用于商业银行的信用评估中。该方法通过对信用风险的输入数据特征进行分类,建立BP网络组,对网络组的输出,建立对于各类信用度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现信用风险的最终决策。通过实际案例,验证了算法的可行性和有效性。     

我国上市区域性股份制商业银行的信用风险预警模型及实证研究

信用风险特别是信贷风险,是我国上市区域性股份制商业银行当前面临的主要风险。因此,如何构建恰当的信用风险模型来预测信用风险的大小从而避免这类风险的发生,对我国上市区域性股份制商业银行来说就显得尤为重要。信用风险预警模型将影响信用风险的多种因素通过所考察的指标自身的变化来反映,考察的因素较为全面,模拟较为准确,这对于商业银行的信贷风险管理具有一定的应用价值。     

对当代信用风险度量技术序列模型的对比与评价

信用风险是银行等金融机构所面临的主要风险,信用风险管理则作为金融界及其监管机构的重点工作,且在长期管理实践中形成了一系列专门的度量技术模型。其中,在国际上比较著名,在信用风险管理实践中广泛应用的包括KMV、CreditMetrics、CreditPortfolioView和CreditRisk＋等四个模型。由于从理论基础、构建思想、模型假设和计量框架等方面均有相似和不同乏处,因此在实际运用中,不仅要体现风险管理的针对性,而且要满足风险度量的可行性,也是风险量化的技术标准与制度标准相结合原则的要求。     

银行信贷风险的防范与化解

随着经济全球化的发展和加入WTO的需要,我国经济建设和社会各项事业均需与国际接轨,我国银行信贷资产质量不佳也日益受到人们的广泛关注。本文在系统阐述了银行信贷资产现状的基础上,从银行外部和内部挖掘了信贷风险产生的深层次原因,并据此提出了防范和化解银行信贷风险的对策。     

商业银行信用风险评估模型比较研究

信用风险评估是商业银行信用风险管理的首要工作和关键环节,信用风险的量化和模型化是现今信用风险研究的主要趋势,随着对信用风险评估模型领域的探索研究不断地深入,建立适合我国国情的商业银行信用风险评估模型刻不容缓.通过对西方商业银行信用风险评估模型的比较研究,指出其特征和优缺点,以期为我国商业银行信用风险评估模型的建立提供借鉴和参考.     

也谈信用证欺诈与风险防范

信用证作为一种依赖于银行信用的重要的结算方式已广泛应用于国际贸易中,但是由于信用证采取的是纯粹的单据交易的方式,为一些不法分子提供了可乘之机。信用证欺诈已逐渐成为严重影响当代国际贸易的一种非暴力犯罪。通过分析信用证欺诈在国际贸易实务中的主要表现形式,并根据近年来信用证欺诈呈现的新特点,探讨性提出信用证的各主要当事人进行欺诈防范的相关措施。     

外贸信用风险的成因与防范

在以“信用”为核心发展要素的外贸领域,如何在积极进行对外经济往来的同时有效地进行外贸信用风险管理,是外贸企业必须面对的一个现实问题。通过分析引发外贸信用风险的根源,从而提出了外贸企业进行信用风险防范与管理的具体策略。     

信用风险评价模型进展及其对我国农村信用社适用性研究

本文回顾和介评了 2 0年来特别是近年来信用风险评价方法及模型进展 ,包括传统的主观分析法、信用评分系统、期限结构模型、死亡率模型、 RAROC模型以及新近推出的所谓内部模型如 Credit- VAR、Ceadit Risk+等。最后 ,简要分析了国际上流行的信用评价方法对我国农村信用社的适用性     

VaR方法在银行信用风险防范中的应用

本文讨论了VaR方法在银行配置风险资本中的应用,分别基于贷款价值服从不同分布的情况进行讨论并给出算例.在我国国有商业银行风险防范意识淡薄,防范水平低下的今天,先进的风险度量技术对增强我国商业银行的竞争力有十分重要的意义.     

沃尔评分体系在对企业财务风险评估中的应用

许多财务管理人员对于沃尔评分体系存在误解,认为沃尔评分系统得出的结论不可靠。沃尔评分系统其实是对企业＂信用＂进行正确评估的最佳体系。在实际工作中应注重应用沃尔评分体系,在行业对比的同时,加强对企业自身历年评分值纵向比对、分析,以通过正确分析来评估、防范企业财务风险。     

基于改进蚁群算法的商业银行信用风险评估方法

对原蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,并首次将蚁群算法应用于商业银行的信用风险评估问题,取得满意的结果。通过将计算结果与回归分类算法、判别分析和遗传规则进行比较,表明应用该算法解决商业信用风险问题更加有效。