中国信贷市场的配适性分析

为了研究中国信贷市场供求配适性状况,以及造成中国信贷投放总量错配的主要因素,文章利用1997-2009年2季度中国信贷市场季度数据,采用最大似然方法估计信贷供求非均衡模型参数,实证结果表明：（1）信贷供给小于信贷需求为32个季度,信贷供给大于信贷需求为15个季度,其中1997-2001年以及2005-2007年存在严重的供小于求现象;而2002-2004年及2008年3季度以来存在信贷供大于求现象,其中2009年第1季度信贷超额供给占观察到的实际信贷量的比例为18.37%;（2）中国信贷市场上银行信贷能力是影响信贷供给的重要变量,信贷能力越高,社会上的贷款就越多,而2009年来的信贷大幅投放已经超过了银行的实际信贷能力。     

新疆地区农村正规金融与非正规金融供需影响因素研究

基于新疆农户家庭微观调研数据,构建四元Probit联立方程模型,并运用GHK模拟估计法对农村正规金融和非正规金融供需影响因素进行了有效识别,估计出影响因素对两类农村金融供给和需求的影响效应,发现农村正规金融机构和非正规金融组织存在显著的互补关系,并对估计结果进行了稳健性检验,结果表明模型估计结果稳健。研究发现:(1)对农村正规金融需求而言,户主受教育水平、家庭生产性固定资产总值等的影响为负,户主是否汉族、是否拥有技能等的影响为正;(2)对农村正规金融供给而言,居住地距农村正规金融机构距离的影响为负,非农收入比重、家庭纯收入等的影响为正;(3)对农村非正规金融需求而言,家中劳动力人数和生产经营投资的影响为负,户主是否汉族、家庭生活消费支出等的影响为正;(4)对农村非正规金融供给而言,是否处于南疆的影响为负,家庭纯收入、家庭获取礼金和获赠所得总额等的影响为正。     

我国微小企业融资困境的消解:信贷配给视角下的选择

信贷市场上严重的信贷配给现象是微小企业融资活动中的典型特征,如何消除信贷配给现象是解决微小企业融资难问题的基本思路和基本出路.文章运用信贷配给理论对微小企业融资难问题进行了较为系统的探讨,提出了解决微小企业融资困境的三类基拳对策,即贷款需求曲线左(下)移对策、贷款供给曲线右(上)移对策和利率曲线自由移动对策.     

农户环境友好型农业生产行为研究——以使用环保农药为例

以安徽省269个农户为研究对象,运用Heckman选择模型对农户关于农业生态环境退化的认知及采纳环境友好型生产行为进行实证分析。实证结果显示:户主文化程度、户主为村干部、社会资本、与村民交流、农业信息的获取、参加环境友好型农业生产培训六因素显著促进了农户对农业生态环境退化的认知;显著正向影响农户从事环境友好型农业生产行为的因素有户主文化程度、户主为村干部、家庭人均收入及参加环境友好型农业生产培训,而户主年龄与到乡镇的距离则呈现负向作用。     

信贷配给与农业经济区域差异——基于平滑转换回归模型的实证分析

利用中国1978-2012年31个省市的数据,在分析农业信贷配给的地区差异变迁基础上,运用平滑转换回归模型,实证剖析了农业信贷配给地区差异对农业经济区域差异的影响机制。结果发现:中国农业信贷配给程度的地区差异呈扩大态势,农村金融制度变迁是其诱因;农业信贷配给对农业经济地区差异影响的区制转换速度较慢;农业信贷配给的地区差异对农业经济的地区差异具有非线性的正向作用。     

完全金融抑制下农户的信贷需求及其福利损失的实证分析

文章以湖北省蒲团乡信用社创建的“瓜圻模式”覆盖下的266个农户为研究样本,运用最小二乘回归分析了样本数据的信贷需求特征,并用基于模糊聚类匹配的平均处理效应模型测算了在完全金融抑制情况下农户的信贷福利损失。研究表明：水面面积、生产经营支出、家庭总资产对贷款需求具有显著的正向影响,这说明农户贷款主要用于生产或者扩大生产规模;在完全金融抑制下,农户平均纯收入损失为7465元,占户均纯收入的21．87％,即每100元资金缺口将导致21．29元的福利损失。因此,应继续加大农户信贷资金投放。     

金融科技、企业融资与信贷资源配置效率

中国利率扭曲、信贷市场不完善，导致信贷资源配置效率较低。其突出的表现为民营企业和中小企业面临信贷配给问题，而国有企业和大企业由于其国有背景和规模优势，获取信贷较为容易。近几年金融科技迅速发展，一方面科技公司涉入金融领域开始从事金融业务，另一方面，银行开始应用金融科技以提高贷款技术。金融科技催生的新兴金融产品和服务模式有助于增加对民营企业和中小企业的信贷供给，减少了信贷市场存在的“所有制歧视”和“规模歧视”,有可能提高了信贷资源配置效率。基于2011—2020年省级层面数据，探讨金融科技发展对信贷资源配置效率的影响及其理论机理。研究结果表明，金融科技发展能够显著提升信贷资源配置效率。机制分析表明，金融科技发展提高了金融机构搜集信息和处理信息的能力，有效降低银企信息不对称，缓解民营企业和中小企业融资困难，进而提高信贷资源配置效率。异质性分析表明，金融科技发展提高信贷资源配置效率的作用仅在政府调控程度高的地区、金融抑制程度低的地区和中西部地区显著。本研究从理论上丰富了信贷资源配置效率影响因素的研究，拓展了金融科技经济后果的研究，为推进金融科技发展以提高信贷资源配置效率提供了理论基础、经验证据...     

农户秸秆处置行为及其影响因素研究——以江苏省盐城市264个农户调查数据为例

作物秸秆是重要的生物质资源,具有不可忽略的经济价值,但随着农村生活水平和生产方式的变化,焚烧秸秆现象愈演愈烈。利用实地调查数据,实证分析了农户秸秆处置方式选择的影响因素。研究结果表明：农户露天焚烧秸秆行为主要受户主是否村干部、家庭收入水平、种植规模、耕地离家远近、政府督察力度、秸秆还田补贴政策是否落实到位和附近有无秸秆收购点等因素共同决定;户主年龄、户主受教育程度和家庭外出务工人数对农户秸秆处置方式选择不存在显著性影响。     

新疆边远地区贫困农户土地流转决策及其福利水平差异分析

近年来,伴随着中国农村改革的不断深入,农村土地承包经营权流转制度的健全和完善,土地流转决策在边远贫困地区扶贫开发工作中的作用越来越重要。使用2017年中国典型集中连片深度贫困地区新疆南疆三地州地区农户家庭的微观调研数据,识别和分析了影响贫困农户土地转入、土地转出两种流转决策的主要因素,贫困农户土地转入、土地转出两种流转决策福利效果及两种流转决策福利效果影响的差异。研究发现:贫困农户户主年龄、上年年末生产性固定资产原值等变量对贫困农户的土地流转决策有显著的正向影响,贫困农户从之前的参与土地转出改变为不参与任何土地流转决策,到最后倾向于参与土地转入;贫困农户户主受教育水平、上年非农收入所占比重、上年家庭成员外出务工时间等变量对贫困农户的土地流转决策有显著的负向影响,贫困农户从之前的参与土地转入改变为不参与土地流转进而倾向于参与土地转出;转入土地、转出土地两种流转决策对贫困农户家庭纯收入、生活消费支出以及农业经营投资均产生显著的影响。     

农村信贷配给下的中小企业投资与产出的动态模型

文章通过一个两期动态模型,分析了我国农村信贷配给对农村中小企业投资和产出的影响,并与信息完全时的情况做了对比.研究表明:若农村中小企业的固定资本投资信贷受到配给,信息是否完全对行业的平均价格、平均产出和平均投资无影响;若农村中小企业的经营性资本信贷受到配给,会使得行业的平均价格上升,行业平均投资规模扩大,企业的产出减少;若农村中小企业的固定资本投资信贷和经营性资本信贷均受到配给,行业的平均产出和平均投资不受信息不完全的影响,行业的平均价格由于不完全信息而高于完全信息时的情况.     

Bayeslan Credit Ratings

In this contribution we aim at improving ordinal variable selection in the context of causal models for credit risk estimation. In this regard, we propose an approach that provides a formal inferential tool to compare the explanatory power of each covariate and, therefore, to select an effective model for classification purposes. Our proposed model is Bayesian nonparametric thus keeps the amount of model specification to a minimum. We consider the case in which information from the covariates is at the ordinal level. A noticeable instance of this regards the situation in which ordinal variables result from rankings of companies that are to be evaluated according to different macro and micro economic aspects, leading to ordinal covariates that correspond to various ratings, that entail different magnitudes of the probability of default. For each given covariate, we suggest to partition the statistical units in as many groups as the number of observed levels of the covariate. We then assume individual defaults to be homogeneous within each group and heterogeneous across groups. Our aim is to compare and, therefore select, the partition structures resulting from the consideration of different explanatory covariates. The metric we choose for variable comparison is the calculation of the posterior probability of each partition. The application of our proposal to a European credit risk database shows that it performs well, leading to a coherent and clear method for variable averaging of the estimated default probabilities.     

Market-Based Credit Ratings

We present a methodology for rating in real-time the creditworthiness of public companies in the U.S. from the prices of traded assets. Our approach uses asset pricing data to impute a term structure of risk neutral survival functions or default probabilities. Firms are then clustered into ratings categories based on their survival functions using a functional clustering algorithm. This allows all public firms whose assets are traded to be directly rated by market participants. For firms whose assets are not traded, we show how they can be indirectly rated by matching them to firms that are traded based on observable characteristics. We also show how the resulting ratings can be used to construct loss distributions for portfolios of bonds. Finally, we compare our ratings to Standard & Poors and find that, over the period 2005 to 2011, our ratings lead theirs for firms that ultimately default.     

基于信用溢价的融资租赁企业信用风险的测度

依靠KMV模型的理论基础与Merton提出的内生信用溢价公式,在违约距离的基础上衍生出信用溢价;通过承租人企业二级市场股价表现与财务等相关信息得出资产价值波动与违约距离,进而使用信用溢价指标来衡量承租人产生的信用风险,并收集融资租赁行业主要上市公司数据,对模型的有效性进行实证研究。信用溢价指标作为分析企业债信用风险的计量方法,在融资租赁行业信用风险研究中可以起到借鉴作用。     

中国统计的诚信

有这样一个故事,谈到了“诚信”的问题:有一个年轻人跋涉在漫长的人生路上,到了一个渡口的时候,他已经拥有了“健康”、“诚信”、“机敏”、“才学”、“财富”、“荣誉”等几个背囊。渡船开出时风平浪静,说不清过了多久,风起浪涌,大船上下颠簸,险象环生。艄公说:“船小负载重,客官须丢弃一个背囊方可度难关。”看年轻人哪一个都舍不得丢,艄公又说:“有弃有取,有失有得。”年轻人思索一会儿,把“诚信”抛进了水里。     

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。     

基于LS-SVM的信用评价方法

一、引言随着我国经济的快速发展,消费信贷不断升温,住房按揭、汽车贷款、教育贷款、信用卡等各种个人消费贷款的规模迅速扩大。一方面,各商业银行把发展零售业务作为未来发展战略的重要组成部分,另一方面,由于目前国内商业银行对零售业务的风险管理水平较低,管理手段与方法均较落后,用于信用评价的样本数据少、维数高,缺乏一套有效的个人信用评价系统,从而阻碍了个人消费信贷业务的进一步开展[1],使得商业银行的信用评价及风险管理成为学术界和金融实业界广泛关注的问题之一。个人信用评价问题本质上是一个模式识别问题,一般将客户按是否能…     

Credit risk assessment with Bayesian model averaging

Many credit risk models are based on the selection of a single logistic regression model, on which to base parameter estimation. When many competing models are available, and without enough guidance from economical theory, model averaging represents an appealing alternative to the selection of single models. Despite model averaging approaches have been present in statistics for many years, only recently they are starting to receive attention in economics and finance applications. This contribution shows how Bayesian model averaging can be applied to credit risk estimation, a research area that has received a great deal of attention recently, especially in the light of the global financial crisis of the last few years and the correlated attempts to regulate international finance. The paper considers the use of logistic regression models under the Bayesian Model Averaging paradigm. We argue that Bayesian model averaging is not only more correct from a theoretical viewpoint, but also slightly superior, in terms of predictive performance, with respect to single selected models.     

Bivariate Semi-Markov Process for Counterparty Credit Risk

We consider the problem of constructing an appropriate multivariate model to study counterparty credit risk in the credit rating migration problem. For this financial problem different multivariate Markov chain models were proposed. However, the Markovian assumption may be inappropriate for the study of the dynamics of credit ratings, which typically show non Markovian-like behavior. In this article, we develop a semi-Markov approach to study the counterparty credit risk by defining a new multivariate semi-Markov chain model. Methods are given for computing the transition probabilities, reliability functions and the price of a risky Credit Default Swap.