利用信用衍生工具管理银行信用风险

由于缺乏技术上的支持,银行业对信用风险的管理一直停留在较为原始的水平,远远落后于其对市场风险的管理。直到20世纪90年代初期,信用衍生工具的出现导致了信用风险管理上的一场革命,从根本上改变了传统信用风险管理的特征。本文介绍了信用衍生工具作为一种金融创新对信用风险管理的冲击,总结了当前国际信用衍生工具市场的主要特征,分析了利用信用衍生工具规避信用风险的内在机制。     

我国企业集团上市公司关联交易频率特征分析

现有的研究表明,关联交易是产生企业集团信用风险的重要因素之一。因此,对关联交易的分析是商业银行防范企业集团信用风险的重要工作。但是,目前还缺乏对关联交易定量化的研究。根据CCER数据库定义的29个关联交易类别,在2002-2006年上市企业集团公司的关联交易数据基础上,分析企业集团关联交易类别和频率特征,以及它们与企业集团信用风险的逻辑关系。统计分析显示,企业集团每年的关联交易频率符合负二项分布,并解释了负二项分布参数的实际意义。案例分析表明太多或太少的关联交易次数,都说明企业集团的经营存在问题,从而将直接或间接地增大其信用风险。     

基金抗跌性大考

与股票市场偏淡的行情相比较,债券市场的未来走势明朗,债券型基金也因此受到追捧。债券型基金的最大特点是资金安全、收益稳定,但是债券基金也受利率风险、信用风险的影响。因此在选择债券基金的时候,一定要了解其利率敏感程度和信用素质。     

中国商业银行信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,信用风险的度量模型有专家判断法、信用评分法、神经网络分析法以及现代违约概率模型等。通过比较分析LOGIT模型和KMV模型,选取了能够体现公司盈利能力、营运能力、资本结构、偿债能力、成长能力和现金流量的28个指标,运用逐步回归方法建立LOGIT模型,发现该模型能够提前一年较好地预测出公司的违约情况。在分析KMV模型时,通过GARCH-M模型计算出企业股权价值波动率,并运用上市公司数据得出样本公司的股权价值和违约点,从而计算出样本公司的资产价值和资产价值波动率,最后得出KMV模型的判别结果。上述分析表明我国商业银行应以LOGIT模型作为判别模型,以KMV模型作为追踪模型,将LOGIT模型与KMV模型相结合来判断贷款企业的信用风险水平。     

基于Copula函数的行业信用风险相关关系研究

文章首先分析了当前进行信贷组合中的相关关系的研究,主要包括指标和测度的方法.然后介绍了Copula函数理论及其常用的函数形式.最后借助KMV方法将上市公司财务数据转化为信用风险指标,以此测度行业的信用风险相关性,并以房地产和制造业为例研究了信用风险模型的Copula函数选择.     

风险调整后的资本收益率在信用风险管理中的应用

信用风险管理是银行战略决策的重要基础。通过事前计提每笔信贷资产的风险成本,提出了基于风险调整后的资本收益率的信贷质量管理模式。本模式利用每笔贷款的违约概率估计其对应的风险成本,通过预提风险金的方法,将信用风险的价值与利润考核结合起来,反映贷款的实际收益状态。这将会有助于银行管理者提前控制未来可能出现的风险,并在规避风险和拓展业务两者间求得平衡。     

行为金融对信用风险管理提出的挑战分析

文章通过对信用风险管理理论的研究发现,信用风险管理的发展越来越考虑投资者对风险的心理感受;同时行为金融完全从投资者的心理感受出发,而投资者的风险偏好存在转移,资本结构对公司价值有很大的影响.这对建立在有效市场理论上的原有的信用风险管理提出了严峻的挑战.     

国外信用风险评估方法的发展现状

随着我国经济体制的改革深入、市场机制的建立与完善已及资本市场、银行业的迅速发展 ,现行的信用评估体制与方法赶不上经济改革发展的需要。通过对国外信用风险评估方法之发展现状的介绍与分析 ,以期给正在摸索中发展的我国信用风险评估方法起一定的借鉴作用     

信用风险管理的新视角--信用衍生产品

信用衍生产品是 2 0世纪 90年代发展起来的用于信用风险管理的崭新工具 ,它通过将信用风险从其他风险中剥离出来 ,以一定代价转嫁给其他机构 ,最终达到降低自身对信用风险的暴露水平。随着我国市场经济的不断完善 ,信用衍生产品最终会纳入中国商业银行改革与发展的视野之内     

商业银行信用风险管理技术分析

针对目前中国银行业最薄弱的信用度风险管理问题,从信用风险管理的基本业务流程出发,对现有的西方商业银行的信用风险管理技术进行了系统的整理研究,并结合我国商业银行信用风险管理的技术现状和《新巴塞尔协议》中IRB法的基本要求,深入剖析了我国银行信用风险管理技术与国际监管标准之间存在的差距,并提出了相应的对策。