贷款违约概率测算方法:违约比例模型

文章依据生存分析统计方法中的比例危险法,提出了违约比例模型来测算商业银行公司类贷款的违约概率,并采用我国某商业银行数据进行了实证分析。分析结果表明,该模型能够准确测算商业银行公司类贷款的违约概率,以便商业银行提取普通准备金和配置经济资本。     

我国商业银行贷款定价影响因素的实证检验

文章运用2002~2010年我国13家全国性商业银行9年的面板数据,用平均贷款利率作为因变量,用资金成本、违约风险水平、银行相对规模、资本充足率、贷款集中度、银企信息不对称程度作为自变量,分别运用混合数据OLS模型、固定效应模型和随机效应模型实证检验了我国商业银行的贷款定价影响因素,发现除资金成本、违约风险水平与我国商业银行的贷款定价水平具有显著正相关关系,而其它自变量对贷款定价的影响都不显著。     

信用风险、融资担保和动态保费估值

基于市场化信息和风险中性的概念,度量了有担保贷款的边际违约概率和累积违约概率,确定了贷款担保风险的精算现值,根据市场信用价差的变化给出了动态保费每期的调整幅度,并利用数值模拟进行了担保费率的比较静态分析,最后根据实际的担保数据给出了动态保费的实证检验.结果显示,实际的违约支付非常接近于动态保费的估值,证明动态保费估值模型是一个简单、可行和实用的定价模型.     

交易对手违约风险的信用违约互换定价

本文在约化模型的框架内考虑了含交易对于违约风险的信用违约互换的定价。在参照资产违约强度与利率相关、信用保护买卖双方违约强度受到参照资产违约影响的情形下,给出了信用违约互换的定价公式。     

回收率与违约率负相关下的信用违约互换定价研究

现有关于信用违约互换的定价模型中,大都假设回收率与违约概率相互独立。但实际经济中,回收率与违约概率存在着负相关性,尤其在经济衰退时期。文章利用穆迪公司的违约与回收率数据,运用Eviews5.0建立了三种可能的负相关模型,并通过违约概率与违约强度的关系建立了回收率与违约强度的负相关模型。最终选取对数模型来表示这种负相关性,并引入到CDS的定价中去,拓展了现有模型。     

运用VaR值度量信用风险模型的比较研究

一、导言 目前在国际银行界流行的用VaR值度量信用风险的模型主要有:Credit-Metrics模型、KMV模型、麦肯锡的CreditPortfolioView模型和CreditRisk+模型.CreditMetrics模型的特点在于它完全基于信用转移分析,即在既定的时间内(一般为一年)一种信用变为另一种信用质量的概率,用它来度量将来比如一年以后贷款资产组合的价值分布,模型强调资产组合价值变化只与信用转移相关,利率以确定好的轨迹运动.KMV模型稍微有别于CreditMetrics模型,它基于个体的预期违约频率,而不是评定机构提供的每个信用级别历史平均的变化频率.以上两种模型都以莫顿的期权定价模型为基础,区别只在于处于操作便利考虑而设定了不同的假设条件.CreditPortfolioView模型仅仅是度量了违约风险.它通过构造离散的多期模型,把违约概率看作宏观变量的函数.Cred-itRisk+模型则是假设贷款违约服从泊松分布,通过随机违约概率将信用转移风险部分涵盖在内.这四种模型的主要区别就在于它们运用了不同的方法来测算信用违约概率,而对资产组合价值分布和资产损失分布大都采用了蒙特卡罗模拟法来计算.下面从如何测算信用违约风险的角度对四种模型加以描述和比较.     

基于RAROC模型的商业银行贷款定价实证研究

商业银行是经济发展的产物,在经济体系中占有十分重要的地位,而贷款定价是商业银行的核心管理问题之一。文章基于RAROC方法的贷款定价框架和模型,对研究样本的经营成本、风险成本、经济资本的各相关参数进行了计算,得出全面涵盖样本企业风险的贷款定价,并与银行的实际定价进行比较分析。研究发现银行现行定价容易低估贷款风险,对非预期损失风险的补偿程度不够,RAROC定价方法可以衡量贷款风险并给出适当的价格补偿,这有助于我国银行业风险控制能力和资金使用效率的提高。     

基于Copula函数风险控制的贷款组合优化模型

文章运用Copula函数拟合贷款收益率联合分布函数,通过K-S检验选择最优Copula函数度量贷款间的违约相关性,建立基于Copula函数风险控制的贷款组合优化模型。优化模型避免了由极端事件发生引起贷款同时违约的高风险;解决了现有研究基于收益率服从正态分布假设存在低估风险的问题;解决了采用联合违约概率度量违约相关性时由于违约数据稀少而影响模型精度的问题。     

我国商业银行信用违约概率的测度

文章结合中国商业银行的特点,选取了某市商业银行的460家贷款企业样本,结合贷款五级分类制度,通过构建Logit模型和数学统计方法来进行理论和实证研究,最终测算出企业的违约概率.结果表明,样本被正确判别的比率为77.4%,此模型具备了较好的测度能力和实证效果.     

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.     

中国中小商业银行人力资本的提升:理论与实证分析

在全新的经济金融形势和趋势下,中小商业银行转型战略对人力资本提出了更高的要求。鉴此,分析中国中小银行人力资本提升的战略逻辑、经济机制和绩效,并通过构建低层次人力资本向高层次人力资本转化和反映人力资本制度功效的微观模型,刻划人力资本提升的战略逻辑和经济机制,研究表明:中小银行人力资本制度可以有效提升人力资本水平,促进产出增长,实现效率增进;同时以2001—2010年中国71家中小商业银行面板数据的实证分析,支持了理论模型结论。     

资本监管约束下银行行为调整的动态特征分析

本文考虑巴塞尔协议Ⅲ对银行行为调整的影响,选用国内40家资本充足率达标的商业银行作为研究样本,以2007—2015年为样本期,建立联立方程组检验资本监管硬约束对银行资本、风险和绩效调整的短期效果。实证结果表明：资本监管要求的提高未能降低银行的实际风险,当面对资本监管压力时银行的主要应对策略是增加资本而非降低资产风险,资本充足的银行有更强的风险承担激励。超额贷款损失准备记入二级资本导致资本充足率和核心资本充足率表现出不同的调整特征。经济下行期货币政策的逆周期调控有助于银行通过增加“分母”平缓信贷风险的顺周期波动,但同时也增加了银行资本调整的难度。     

基于HLM模型的中国商业银行规模效率研究

效率是经济学研究的核心问题,如何提高商业银行效率、提升其核心竞争力,是近年来国际金融界及银行管理部门研究的重点课题。构建多层线性发展模型,对中国商业银行规模效率影响因素进行分析。实证结果表明：资本收益率、资产收益率、不良贷款率、资本积累率等财务指标对中国商业银行规模效率的提高存在显著的影响;人均利润率、营业费用率和流动比率与银行规模效率的斜率无直接关系。同时结合中国商业银行经营发展的现状,提出提高中国商业银行规模效率的相关政策建议。     

群体分析视角下商业银行对金融体系的风险溢出效应研究

本文基于异质市场假说和高频数据,利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点,构造多银行和系统间多元联合分布过程,并将银行间的动态联系纳入考虑,构建了蕴含丰富经济意义、形式灵活的高频动态多条件CoVaR模型及基于此的群体性系统性风险贡献指标。从群体分析视角出发,研究了不同商业银行群体对金融体系的风险溢出效应。结果显示：就系统性风险贡献度而言,该模型准确刻画了近年不同时期下我国三类商业银行系统性风险贡献度的时变特征,其表现为在次贷危机及欧债危机、我国“钱荒”时期及股票市场异常动荡时期,由于风险的传染性等特征导致三类商业银行的系统性风险贡献度均有所上升,而在其他时期则相对平稳;就单个银行对系统的风险溢出影响而言,工商银行的风险溢出比率最大,与其庞大的资产规模以及在金融体系中的重要地位与作用密不可分;当分析同类型银行群体的风险冲击时,国有商行类的系统性风险溢出比率值最高,其次为股份制商行类,该两类的溢出比率相差无几,且均远大于城商行类,表明股份制商行对金融系统的风险溢出影响不可小觑;当剖析不同类型银行群体时,此模型同样适用。本文所构模型能够实现多个银行对金融系统极端风险贡献的度量,可为监管部门的分类监管及有限能力下银行救助顺序的确定提供一定参考依据。     

市场竞争与银行流动性创造——基于分支机构的银行竞争指标构建

市场竞争对于金融稳定是一把“双刃剑”,监管部门为维持银行业稳定需要考虑竞争政策的平衡性问题。充足的流动性创造有助于为经济活动提供资金,促进经济主体之间的交易,而过剩或 缺乏流动性均会迫使银行业陷入困境甚至引发流动性危机。本文使用2003—2017年我国176家商业银行数据,构建了一种新的基于分支机构和引力模型的银行竞争指标,来识别市场竞争与银行流动性创造之间的关系。结果发现,市场竞争对银行流动性创造具有促进作用,其中对银行资产端流动性创造的正向影响较大,对负债端流动性创造的影响较小,对资产负债表表外流动性创造没有影响。同时,受到正向影响的主体是城市商业银行、农村商业银行等地方性银行和外资银行,对国有大型银行、股份制银行等全国性银行则没有影响或具有负向影响。上市银行、系统重要性银行和处在危机时期、经济繁荣时期或货币政策宽松时期的银行,随着市场竞争加剧均会创造更多流动性。中介效应分析发现,市场竞争通过刺激金融创新、提高经营效率和扩大流动性信贷等中介机制促进了银行流动性创造。本文不仅丰富了银行竞争策略的经济效果分析,也为银行流动性创造研究提供了重要补充。     

基于转移概率矩阵的企业债券定价模型

企业债券评估的主要方法为结构化风险模型和密度式风险模型,但中国企业债券市场评级数据少、缺乏历史违约事件,因此可以通过对JLT模型进行改进,以加权平均的方式计算经验转移概率矩阵,然后利用市场上各评级债券的时间序列数据计算风险中性违约概率,并通过市场宏观数据判断经济处于上升期还是衰退期,据此计算条件转移概率矩阵,最后通过债券远期折现的方式构建适合中国市场特色的债券定价模型。实证部分选取了2014年部分新发行债券对模型进行了实证检验,并对国内企业债券定价的现状进行了分析。     

极值Copula在商业银行操作风险度量中的应用

本文主要内容是针对新巴塞尔协议把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域,应用极值Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。目前对所有的事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,没有考虑事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析我国商业银行各类操作风险之间的相依性的基础上,运用极值Copula函数建立实际操作风险的相依结构,构建计算操作风险总VaR值的极值Copula模型。     

商业银行效率对经济增长影响的实证研究——以广西为例

本文重点分析了广西商业银行效率与经济增长之间的关系,首先对1985—2008年广西商业银行效率与经济增长的时间序列数据进行单位根检验;其次通过Johansen多变量协整检验我们发现商业银行效率与经济增长存在协整关系。最后进行Granger因果关系检验和脉冲响应函数分析发现,商业银行效率与经济增长的影响具有明显的时滞性,并且两者间的相互影响模式存在明显的差异：商业银行效率对经济增长的发挥作用基本上是滞后2期,近期效应明显;而经济增长对贷款、储蓄、技术进步远期效应更为显著。     

分行业的企业财务危机预警模型比较研究

世界各国学者分别用不同的统计模型对信用风险进行全行业的实证研究。中国在此方面的研究尚处起步阶段。综合运用多元判别模型、Logistic模型、主成分模型,分不同行业对企业财务危机进行预警研究。比较分析了不同行业预警模型的判别准确率,不同预警技术的判别准确率,多年度预警的可行性,预警模型的稳定性,大类、中类行业预警的通用性等问题。商业银行可以使用这些模型进行信用风险度量和信贷风险预警。     

资本市场发展的储蓄分流效应——中国实证研究

资本市场的发展使储蓄分流成为可能,从而对商业银行的储蓄存款业务产生影响。本文首先梳理了储蓄分流的概念、特征及产生原因,并详细描述了我国储蓄分流的发展过程,提出问题：中国商业银行的储蓄分流现象是否由资本市场发展引起的。第二部分通过对中国17家商业银行及资本市场2004-2008年的面板数据做固定效应模型回归,得出实证结论：我国A股市场流通市值的变动显著的负向影响商业银行存款增长率。表明近年来中国资本市场发展是储蓄分流现象的主要原因之一。