Bayes判别信用评价模型及其应用研究

本文在简要综述了上市公司信用评级的研究现状,特别是基于判别分析方法的信用评价模型的研究与应用的基础上,引入Bayes判别法则(最小ECM法则),在总体协方差相等和不等的不同假设下建立两类模式分类的信用评价模型;并运用该模型对我国2000年106家上市公司进行模式识别训练及分类的实证,计算其明显误判率(APER)和期望真实误判率(E(AER)),最后讨论了的该评价模型的性能.     

基于相似样本归并的大样本混合信用评估模型

当前面向大样本设计的信用评估模型,大多没有深入探究大样本的分布特征,只是简单地将传统评估方法应用在大样本上.首先提出了用于描述大样本分布特征的相关属性集、边界向量等若干概念及定义,并证明了其主要性质.之后在两个大样本数据集的基础上,研究了样本在相似性方面的分布特征,最后设计了一种大样本混合信用评估模型——HLSCE模型.HLSCE模型认为在大样本数据集中,样本的同一属性在不同局部区域内,对分类性能的贡献是不同的.具体地,HLSCE模型根据各样本与边界向量的相似性差异,结合生物启发式算法,将样本归并划分为若干子集并分别在其上训练基分类器.实证研究表明,HLSCE模型的分类精度相比于现有的代表性信用评估模型更高,同时也具有更为优越的平衡性与稳定性.     

层次分析法在评级中的应用——建立商业银行评级模型

在分析信用评级模型的基础上,充分考虑层次分析法在建立信用评级模型中的优势,进而运用系统工程的思想方法——层次分析法搭建模型。本文的主要工作为:(1)对商业银行信用评级指标体系进行分析,并在我国原有影响较大的指标体系基础上采用专家调查和数理统计的方法,构思新的指标体系;(2)鉴于商业银行信用评级无法完全量化,在商业银行评级的模型研究中使用层次分析法建立评级模型,以达到定量与定性分析相结合的目的。     

论还贷保证保险的经营管理——关于车贷险迷局与行业性误区的再反思

本文首先回顾了车贷险的发展历程,对车贷险迷局重新剖析,深刻反思了车贷险经营失败的根本原因,对一些相关的行业性误区进行了辨析。在此基础上,本文对于新时期贷款保证保险的经营管理提出了具体的策略和建议。     

银行业信用风险与市场风险整合研究

信用风险和市场风险是银行面临的两种极为重要的风险,对它们进行综合的度量和管理是现代银行业全面风险管理的重要内容。我国商业银行应该充分认识到风险整合的重要性,借鉴国际银行业风险管理的最新成果,以RAROC为基础和核心,探索风险综合管理的技术和方法,建立健全现代银行业全面风险管理的理念和体系。     

当前中国出口信用风险剖析

金融危机下，中国出口信用风险急剧增加，表现为海外买家信用风险、国家政治风险以及海外银行信用风险加大。分析金融危机下中国出口信用风险扩大的原因，指出出口信用保险是化解出口信用风险的有效途径。     

基于数理金融的保理业务探讨

本文应用数理金融法建立无追索保理业务定价模型,对保理业务参数对代偿概率的影响进行了敏感度分析。保理业务的定价不仅要考虑预期损失、成本、费用、收益等因素,还要把基础合同争议作为影响价格的因素。坏账担保率、应收账款的付款期限、应收账款池大小对代偿概率的影响比较明显。因此,为有效降低风险,建议保理商把坏账担保率设定在80%以下,付款期限设定在1年以内,并要求卖方转让全部应收账款。     

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。     

我国商业银行信用风险管理的探讨

我国商业银行信用风险管理存在的问题主要有对银行信用风险管理的认识不足,没有完善建立科学的信用风险管理体系,商业银行信息系统需要完善。完善我国商业银行信用风险管理,要完善商业银行信用风险管理体系与管理流程,运用科学的客户信用评级方法,加强队伍建设,树立良好的信用文化,培养高素质的员工。