我国个人住房抵押贷款违约风险影响因素的实证研究

 次贷危机的爆发提醒人们重新认识个人住房抵押贷款违约带来的风险。现阶段,我国商业银行已经发放了大量个人住房抵押贷款,那么,哪些因素可能对我国个人住房抵押贷款违约产生显著影响,这是需要我们深入研究的问题。本文在实地调研的基础上,利用637组数据,对影响我国个人住房抵押贷款违约风险的因素进行了实证分析。研究结果发现,借款人受教育程度越高,工作行业稳定程度和垄断程度越高,违约率越低;借款人购买住房面积越大,每月偿还贷款金额与家庭收入之比越高,违约率越高;本地人比外地人违约率高;购买现房借款人比购买期房借款人的违约率高。对违约影响较大的因素依次是住房面积、月还款额占家庭收入比、是否期房、受教育程度。     

住房抵押贷款还款方式的优劣比较

本文给出了在贷款期限内两种还贷方式下贷款人比较关心的几个计量的公式,通过这些公式,借款人能十分清楚地了解在还款过程中的支付情况。同时,通过定量分析,得出不管借款人是否提前还款或分多次提前还款,不管银行对提前还款是否收取费用(罚金),不论银行如何调整贷款固定利率,不论借款人是否要求改变贷款期限,如果借款人对两种还贷方式的承受能力无差别,则等额本金还款方式总优于等额本息还款方式。     

基于资产的融资中信贷人最优贷款合同研究

在基于资产的融资中,贷款风险主要来源于借款人资产收益率风险和流动性风险。本文对于已知借款人资产收益率风险和流动性风险,以信贷市场结构作为约束条件,求解出了使信贷人期望利率收益最大化合同的利率和贷款价值比;认为当借款人资产流动性风险增加时,信贷人最优贷款合同应该是名义利率和贷款价值比均下降;对于借款人资产收益率波动满足正态分布的情况,若借款人资产收益率风险增大,信贷人最优贷款合同应该是名义利率和贷款价值比均上升。     

后股权分置改革上市公司经理层股权激励的决定因素研究

基于股权分置改革后2005—2008年713家上市公司连续4年的数据,采用面板数据二值响应模型,实证考察了上市公司推行经理层股权激励安排的决定因素,结果表明：所有权和经营权分离程度越高的企业,实行经理层股权激励的可能性越大;国有企业比之民营企业更有可能实行经理层股权激励;独立董事占比较高的企业实行经理层股权激励的可能性越大;公司规模越大,越有可能实行经理层股权激励;成长性越高的企业,实行经理层股权激励的可能性越大。     

ARIMA模型下的牛鞭效应与信息共享价值研究

文章从ARIMA(0,1,q)需求模式下一个供应商和一个零售商组成的两节点两阶段供应链系统出发,详细推导了牛鞭效应的量化过程,对比分析了信息共享对牛鞭效应的影响,并在此基础上分析了参数q和提前期对牛鞭效应的影响。结果表明:信息不仅能够减弱牛鞭效应,还能减弱q即需求市场惯性和提前期对牛鞭效应的影响。相应的,q越大,提前期越长,信息共享对牛鞭效应的抑制作用则越明显。     

从抵（质）押物指标分析贷款资产质量

一、前言抵 (质 )押是降低贷款风险的一项重要措施 ,虽然抵(质 )押物不能取代借款人的信用状况 ,也不能确保贷款的偿还 ,但是抵 (质 )押提供给银行一个可以加以影响和控制的潜在还款来源 ,从而提高了贷款最终偿还的可能性。同时 ,抵 (质 )押物作为贷款第二还款来源 ,可以一定程     

联保贷款借款人投资行为规范机制研究

鉴于实践者对联保贷款连带责任、分步放款、风险基金的存废问题存在争议,文章基于动态博弈模型,对不同条件下联保贷款借款人投资行为进行分析。分析显示:连带责任、分步放款、风险基金的存在与联保贷款借款人投资行为规范机制效率之间具有显著性正相关关系;从而对是否要保留连带责任、分步放款、风险基金的争议提供了肯定的论据,为完善联保贷款借款人投资行为规范机制,降低贷款管理费用与道德风险成本提供了论据。     

媒体效应对银行系统性风险的影响

基于中国上市银行2007—2015年的季度面板数据,运用主成分分析法构建新的银行投资者情绪指标,采用SGMM和DGMM等模型估计银行系统性风险的媒体效应。结果发现:以投资者情绪为中介,银行系统性风险有显著的媒体效应,即媒体报道数量越少,投资者情绪越乐观,银行发生系统性风险的可能性越大;媒体报道数量越多,投资者情绪越悲观,发生银行系统性风险的可能性越小。同时,前期的银行系统性风险越大,当期的银行系统性风险也越大;前期的投资者情绪越高涨,当期的投资者情绪也呈现高涨状态。     

金融支持政策对新生代农民工城市融入趋势的统计检验

文章从金融支持政策纬度,对农民工的城市融入状况进行实证研究.认为金融支持对新生代农民工城市融入具有很大的推拉效应,女性比男性更容易融入城市生活,年龄越大融入城市生活的难度越大,已婚人士比未婚人士的城市融入难度要大,工作年限越长越容易融入城市生活,教育水平的提高有利农民工融入城市生活.     

MBS定价模型构建及其实证研究

文章在分析影响MBS定价模型两大因素,即期限结构模型和借款人提前清偿模型的基础上,将无套利B-K模型和外生提前清偿模型整合在一起,构建了MBS定价模型,并利用上海证券交易所国债市场数据对该模型加以了实证研究,实现了对过手证券和CMO的定价。     

大数据背景下网络借贷的信用风险评估——以人人贷为例

在大数据时代,网贷平台每天流动着海量交易数据。为充分利用这些数据控制信用风险,运用数据挖掘算法建立了信用风险评估模型。由于网贷数据多为非平衡数据,所以通过多次尝试使用SMOTE算法进行处理,提高了模型评估性能。研究发现:随机森林模型更适合用于信用风险评估,其次是CART、ANN、C4.5。用户的婚姻、房/车产(贷)等信息重要程度较低,而公司规模、工作时间等信息,历史借款、信用评分等信用档案信息在信用风险评估中尤为重要。     

公共财政框架下浙江省高等教育资助问题研究

市场经济要求建立与公共财政制度相一致的高等教育资助体系,伴随着近年来学费的不断攀升以及社会贫富差距的扩大,需要资助的学生仍是一个庞大的群体。如何保证贫困学生顺利完成学业迫在眉睫。通过对浙江省在校大学生的抽样问卷调查,了解大学生家庭经济背景以及资助政策的开展情况,发现存在资助制度环境不完善,资助制度落实不甚理想的现象。因此提出强化政府在资助体系中的地位,明确政府在助学贷款中的财务责任,建立多渠道筹措助学贷款资金机制以及改善助学贷款环境等与公共财政制度相适应的教育财政制度的政策建议。     

竞争风险下我国住房抵押贷款风险的实证研究

 本文利用我国住房抵押贷款持续期数据,对贷款终止的提前还款和违约这两种情形展开研究,估计了竞争风险下Cox比例危险模型,刻画我国住房抵押贷款的两类风险概率随协变量变化的时间效应。对竞争风险下的Cox比例危险模型,本文计算了相应的Cox-Snell残差和Deviance残差用于模型的拟合检验,检验表明本文估计的竞争风险模型用于抵押贷款持续期数据的分析是合适的。本文进一步讨论了基于持续期的贷款终止风险研究在银行抵押贷款证券化和信贷风险管理中的意义。     

Bonus—Malus模型在银行贷款机制中的应用

将Bonus—MalLis模型应用到银行贷款业务，通过调整银行的Bonus-MalLis贷款利率来减少贷款欺诈行为。主要是建立借款人的银行个人信用体系，通过借款人上阶段的还款利率和表现决定其下阶段还款利率，这样就提供了一种与完全审计机制不同的奖惩机制。在一些简单假设下可证明Bonus—Malus利率将会消除所有欺诈行为，而非仅仅减少欺诈行为。     

Establishing decision tree-based short-term default credit risk assessment models

ABSTRACT

Traditional credit risk assessment models do not consider the time factor; they only think of whether a customer will default, but not the when to default. The result cannot provide a manager to make the profit-maximum decision. Actually, even if a customer defaults, the financial institution still can gain profit in some conditions. Nowadays, most research applied the Cox proportional hazards model into their credit scoring models, predicting the time when a customer is most likely to default, to solve the credit risk assessment problem. However, in order to fully utilize the fully dynamic capability of the Cox proportional hazards model, time-varying macroeconomic variables are required which involve more advanced data collection. Since short-term default cases are the ones that bring a great loss for a financial institution, instead of predicting when a loan will default, a loan manager is more interested in identifying those applications which may default within a short period of time when approving loan applications. This paper proposes a decision tree-based short-term default credit risk assessment model to assess the credit risk. The goal is to use the decision tree to filter the short-term default to produce a highly accurate model that could distinguish default lending. This paper integrates bootstrap aggregating (Bagging) with a synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) into the credit risk model to improve the decision tree stability and its performance on unbalanced data. Finally, a real case of small and medium enterprise loan data that has been drawn from a local financial institution located in Taiwan is presented to further illustrate the proposed approach. After comparing the result that was obtained from the proposed approach with the logistic regression and Cox proportional hazards models, it was found that the classifying recall rate and precision rate of the proposed model was obviously superior to the logistic regression and Cox proportional hazards models.     

中国省域信贷风险判别分析

现阶段，商业银行信贷仍是我国社会资金配置的主要方式。出于盈利和风险考虑，商业银行信贷行为天然具有顺周期特征。为实现稳增长目标，政府更倾向于逆周期调节。受到地方财政收支状况影响，省级地方政府会采取不同方式、不同程度地干预省域资金配置。十九大报告明确指出，要健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架。因此，省域信贷风险判别是一个动态过程，需在经济周期与宏观审慎政策框架下整体考虑。在此背景下，本文基于新古典经济学分析框架，建立了2008年以来省域信贷风险识别模型，研究发现，第一，地方财政支出收入比与不良贷款率存在正向影响关系，资本回报率与不良贷款率存在负向影响关系，且地方财政支出收入比对不良贷款率的影响程度更大；第二，依据分类准则，属于信贷高风险的省域分别是：河南，海南，重庆，四川，贵州，云南，陕西，甘肃，青海，宁夏，新疆，西藏；第三，在地方财政支出收入比、资本回报率的显著作用影响下，我国各省域不良贷款率呈现U型变化，不良贷款率阈值为1.49%，即当不良贷款率大于1.49%时，省域贷款风险较高；第四，当我国资本回报率处于企稳阶段，不良贷款率处于低于阈值的谷底阶段，且省域间风险差异性较小。当我国资本回报率处于下行阶段时，不良贷款率上升至阈值线以上，且省域间风险差异性较大。     

中国商业银行市场势力及其社会福利损失研究

利用随机前沿法（SFA）对中国商业银行2004—2010年的存款和贷款市场势力进行了实证研究,并在此基础上测量了由中国商业银行市场势力导致的社会福利损失。结果表明：中国商业银行在存款和贷款市场都具有一定的市场势力;存款市场方面,国有银行的市场势力高于股份制银行,贷款市场方面,国有银行的市场势力则低于股份制银行;中国银行业由市场势力导致的社会福利损失占GDP的比例在考察期的均值为0.99%,影响十分显著。最后,根据实证结果提出相应的政策建议。     

Macro-Economic Factors in Credit Risk Calculations: Including Time-Varying Covariates in Mixture Cure Models

The prediction of the time of default in a credit risk setting via survival analysis needs to take a high censoring rate into account. This rate is because default does not occur for the majority of debtors. Mixture cure models allow the part of the loan population that is unsusceptible to default to be modeled, distinct from time of default for the susceptible population. In this article, we extend the mixture cure model to include time-varying covariates. We illustrate the method via simulations and by incorporating macro-economic factors as predictors for an actual bank dataset.     

国际利率水平决定的数量论证及其风险的衡量

从80年代的墨西哥和巴西等拉美发展中国家发生的严重债务危机,到今天震撼欧洲的货币金融风波,可谓一波未平、一波又起。如何有效地回避国际金融风险已成为目前世界各国迫切需要解决的重大课题。本文首先就国际利率水平变动的范围作一严格的、理论上的界定;然后给出两个度量国际利率风险的计算公式,从而,为受资国准确计算国际利率风险,以便有效地回避或降低国际利率风险提供一条可择途径。     

不同渠道经费对科学与技术贡献的比较研究——基于空间面板模型的估计

基于中国科技投入产出的省际面板数据,用国际三大检索论文作为基础科学的产出变量,用授权专利作为应用技术的产出变量,采用空间相关指数Moran’s I分析了中国基础科学与应用技术的空间依赖与扩散,采用空间滞后模型分析比较了企业研发经费、政府研发经费、银行科技贷款对基础科学与应用技术贡献的弹性。研究结果表明,中国基础科学与应用技术的空间依赖比较明显,空间相关指数Moran’s I均值分别为0.510和0.492,由于基础科学与应用技术的溢出机制并不相同,因此基础科学的空间相关指数波动更大。政府研发经费的绩效总体良好,研发人员全时当量对技术创新的贡献更加明显,银行科技贷款的绩效较低,知识与技术溢出对研发要素投入弹性具有"挤出效应"。