商业银行贷款组合均值——CVaR优化模型研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,而其中贷款组合风险是银行业信用风险管理的重点,因此如何控制贷款组合风险成为银行信用风险管理的主要组成部分。本文以商业银行对各类企业违约损失率的CVaR最小化为目标函数,以银行各项资产组合收益函数的期望作为对收益的约束,建立了商业银行违约损失控制的均值-CVaR优化模型,并利用蒙特卡洛模拟方法研究了该模型的效果。结果表明采用均值-CVaR模型可以更加真实地反映商业银行贷款组合风险,有利于商业银行合理优化地配置资产组合。     

后金融危机时代我国上市公司信用风险影响因素研究

2010年9月《巴塞尔协议III》的颁布实施，预示着全球金融监管体系的重新建立，而对于银行自身来说，如何增加贷款可信度，降低贷款风险，都与贷款企业自身的财务状况和风险水平有着很大的关系。本文从上市公司的财务报表出发，建立了完善的财务指标体系，反映公司的财务状况和风险状况，利用判别分析法，结合构建判别模型，以期建立适合中国国情的、简易判定上市公司信用风险的财务指标体系。     

新巴塞尔协议对信用风险管理的影响

在全球化的背景下,金融业快速成长,特别是银行业,而对银行来说,如何管理信用风险是最重要的任务,而相应而生的巴塞尔协议也对现在各国银行产生了重大的影响,本文从信用风险管理角度,对新巴塞尔协议进行深入研究并对其未来进行展望。     

论加强我国外贸企业信用风险的管理

一个完整的财务管理体系必须包括信用风险管理，它应该和企业资金管理同等重要。随着我国对外贸易的迅猛发展，灵活多样的贸易方式不断产生，由国际贸易引发的信用风险也越来越大，外贸企业应收账款的拖欠和形成坏账的问题日益凸显，严重影响了我国外贸企业的发壮大。本文从分析加强我国外贸信用风险管理的必要性出发，指出我国外贸企业信用风险管理存在的一系列问题，提出具体对策，以解决外贸企业信用风险管理存在的为问题，保证外贸企业合理、可持续发展。     

中国建设银行信用风险管理对策与评价

本文分析了建设银行的信用风险成因，信用风险管理对策现状，以及对建设银行信用风险管理对策的评价，并在此基础上提出了建设银行信用风险管理对策建议。     

供应链金融视角下企业信用风险评估指标体系的选择与应用

发展供应链金融是健全具有高度适应性、竞争力、普惠型现代金融体系的重要组成部分.目前,全球产业链竞争的压力持续增加,供应链金融作为一种面向供应链所有成员企业的系统性金融服务,能够以核心企业为中心,有效整合上下游企业的信用资源,增强链上所有企业的融资能力,对产业链持续升级具有重要作用.与此同时,由于信用资源的重构,对单一企业来说,其信用风险已经发生了相应的迁移,因此,处于供给端的供应链金融在风险管理方面也亟需进行再造和调整.通过对供应链金融环境下企业信用风险形成机理分析,并利用相关理论实证和经验实证方法,提出适合供应链金融环境下的企业信用风险评估指标体系,并利用沪深两市公开数据对相关指标进行检验和筛选.     

KMV和Apriori算法在上市公司信用风险传染中的应用

运用KMV模型计算违约距离,作为度量我国上市公司信用风险的指标,并利用Apriori算法挖掘上市公司之间的信用风险传染.结果表明关联规则挖掘能直观有效地描述上市公司之间的信用风险传染,产生强关硖规则的上市公司之间信用风险传染较为明显.     

基于还款能力和还款意愿的贷款定价模型研究

企业的违约取决于还款能力和还款意愿综合作用的结果。传统的信用风险评估方法将还款能力与还款意愿当成两个独立的对象来处理,分别对二者进行评估后再做出风险决策,这种做法忽视了二者之间的内在联系,从而影响了信用风险决策的科学性与合理性。文章通过比较企业还款的成本与企业违约的机会成本大小来量化还款意愿,建立了一个n期的模型量化了借款人的动态的还款意愿。在此基础上,研究了企业还款意愿、还款能力对信用风险定价的交互影响,进一步建立了综合考虑还款能力和还款意愿两类因素条件下的贷款定价模型。     

上证指数市场风险度量问题研究

本文通过建立收益率满足的EGARCH-t①模型,分析计算了从1997年1月2日到2009年4月我国股市上证指数的市场风险价值--VaR,度量了该时期不同阶段上证指数的市场风险状况,并认为,VaR方法的运用,会在我国市场风险、信用风险管理方面起重大作用.     

商业银行信用风险识别的模型构建与政策建议

文章构建的普通Logistic识别模型在商业银行信用风险的识别中稳定性不强,影响了其预测性能。在使用主成分分析法对数据信息进行有效压缩后,构建的主成分Logistic混合识别模型不仅精度高,而且稳定性好,为商业银行识别和评估信用风险提供了一种有效的方法。最后,对于我国商业银行如何提高信用风险识别水平给出了相关政策建议。