农民资金互助合作社规模与风险关系研究——基于江苏省盐城市阜宁县的调查

为解决农民贷款难的问题,农民资金互助合作社应运而生,但其发展面临着信用、流动性等风险。基于江苏省盐城市阜宁县18家农民资金互助合作社的实地调研结果,以农民资金互助合作社的贷款规模为核心解释变量,以信用风险、流动性风险为被解释变量,运用随机影响变截距模型分析贷款规模对信用风险和流动性风险的影响。研究发现:农民资金互助合作社的信用风险与贷款规模呈U型关系;农民资金互助合作社的流动性风险与贷款规模呈倒U型关系;发起人股金占社员股金比重对信用风险没有显著影响,对流动性风险有显著影响。     

上市公司信用风险度量模型的实证比较研究

本文首次运用Merton模型和Leland-Toft模型对我国上市公司的信用风险进行了比较实证研究。研究结果表明,Merton模型对上市公司信用风险的预期违约率的计算明显太低。但是,违约距离的计算在一定程度上可以反映出不同公司信用风险存在的差异。而使用Leland-Toft模型计算信用风险的预期违约率较Merton模型有更高的敏感性、有效性。依据大公国际资信评级体系评级的结果,将A股50指数上市公司的信用评级等级,对比Leland-Toft模型计算的预期违约率,不同等级的上市公司,其预期违约率有明显的不同,说明其模型的预测是有效的。并且,也反映出近期预期违约率低而远期则较高的规律性。但是,计算的预期违约率还是偏低,说明Leland-Toft模型在用于目前的上市公司信用风险分析时,尚需调整有关的参数。     

金融危机下带传染效应的违约预报

考虑多阶段状态变量的动态信息对违约风险的影响,同时考虑宏观因素和公司个体因素来构建违约预报模型,并且通过在状态变量中包含的行业因素来刻画行业间可能存在的信用传染效应;建立违约风险强度中参数的极大似然估计和渐近性质,进而建立条件违约概率期限结构的极大似然估计.利用极大似然估计及其渐近性质考虑传染效应的显著性检验问题,最后...     

手机App列表信息在信用风险评价中的应用——基于互联网借贷平台的实证研究

随着互联网的发展和智能手机的普及,用户手机数据被用来评估借款人的信用风险,使用到的数据有通讯记录、短信息接发、移动轨迹、用户行为数据等,而本文研究了手机上所安装的App列表和借款人信用风险之间的关系。通过对某大型互联网借贷平台上的个人借贷数据以及借款人手机上安装的App列表数据的分析发现,手机上安装的App和借款人的信用状况存在关联关系。安装生活类、金融类和买房买车类App的借款人比没有安装这些App的借款人信用风险低;其中,记账类App、外卖类App、股票类App和买房类App对借款人的信用风险有较强的识别能力。把手机App列表信息加入信用风险评价模型之后,信用风险评价模型的区分能力得到显著提高。     

现代信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文通过实证比较分析发现,现代信用风险度量模型对银行贷款的违约率、贷款损失和损失率的预测结果的差异性较大;但信用监测模型和信用风险附加法所预测的经济资本配置比例不仅符合巴塞尔协议对银行贷款经济资本的要求,也略大于实际应该配置的比例,实证表明了它们对度量我国商业银行贷款组合的信用风险具有较好的适用性.此外,本文也充分验证了借款人信用等级的不同,银行贷款经济资本配置的比例会有显著性的差异.     

网络结构与银行系统性风险

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭.     

违约预测的小波结构模型研究

本文针对上市公司违约预测问题,按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样,构建了小波结构模型.小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列,进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型,再依据预测模型对未来收益进行预测,最后使用小波逆变换重构预测收益序列.通过小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程.在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中,可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度.     

煤炭行业信用风险评估——基于供应链金融业务

商业银行供应链金融业务近几年来发展迅速,已经变成商业银行流动资金贷款业务增长最快的领域之一。它主要针对的是处在整个供应链格局中的中小企业,而信用风险是影响整个贷款业务的最重要因素。本文基于煤炭行业的特殊性,建立煤炭行业信用风险评估指标体系。本文将群决策理论与三角模糊数应用到对煤炭行业信用风险评价问题中, 并举例验证模型的适用性。这个模型为商业银行对SME中的中小企业的信用评价提供了简便的方法。     

应收帐款与信用政策

<正> 应收帐款是指企业由于向顾客赊销商品产品而产生的,并在今后一定时期内应收回的款项。实质上是销货单位为销售等原因而无偿提供给顾客的资金占用。应收帐款一方面有助于企业扩大产品销路,增加销售收入,是企业为提高盈利水平和经济效益的一种投资行为;另方面将存货转化为应收帐款可以减少仓储费,管理费和保险费等支出,也能提高经济效益。但是持有应收帐款,也要付出应收帐款成本的代价,其主要内容包括应收帐款的     

多目标条件风险值的一种求解方法

本文研究了多损失CVaR问题,给出了于置信水平α下的α-VaR损失值和α-CVaR损失值的概念.α-CVaR损失值刻画了证券组合x于置信水平α下的损失大于等于α-CVaR损失值条件下的损失函数的条件期望损失值.我们引入了相应的α-CVaR最小化问题(MCVaR),并证明了在一定条件下,可以通过求解较为容易求解的单目标问题(SCVAR)来得到(MCVaR)的Pareto有效解.