浅谈住房公积金贷款的风险与防范

近年来,随着我国房地产市场的不断繁荣,公积金贷款业务量不断加大,贷款风险也在不断增强。因此,要保持住房公积金制度长期健康稳定地发展,就必须正视住房公积金贷款中存在的各种风险,并建立有效的风险防范机制,高度重视和加强对公积金贷款的风险管理,这也是公积金管理中心的重要职责。一、目前,我国住房公积金贷款风险     

我国住房抵押贷款信用风险因素分析

个人住房抵押贷款市场的迅速扩张,得益于房地产贷款是建立在房地产抵押担保的基础之上,房地产抵押为住房抵押贷款提供了充分的保障;其次房地产信贷的利润和质量相对于其他贷款要高。然而,随着个人住房贷款余额的不断增长,商业银行的信用风险也在不断累积。利用银行违约率微观数据并采用Logit模型对我国住房抵押贷款信用风险的影响因素进行分析,个体学历变量、年收入变量、购买房屋总价等因素对贷款人违约率具有很大的影响。相应的政策建议:尽快建立和完善个人信用管理评估体系;大力提高我国商业银行个人住房抵押贷款风险管理水平;稳步推进个人住房抵押贷款证券化改革等。     

随机违约强度下的信用风险期限结构研究

构造了信用风险期限结构的框架性模型,属于强度模型流派.并讨论了两因子模型的例子,给出了可违约债券的价格解析表示式,最后分析了信用风险衍生产品的定价问题.     

出口企业收汇风险形成的原因分析

本文对国际贸易的概念和国际贸易中产生出口收汇风险的客观原因进行了研究和探讨,重点分析了由国际政治和进口商信用问题所产生的出口收汇风险.研究结果表明:国际贸易的激烈竟争,使得信用支付方式普遍被采用.而我国的外贸出口企业普遍对于安全收汇、应收外汇账款缺乏一套完整、系统、科学的管理监控手段和信用管理制度,这也是产生出口收汇风险的主要原因.因此可认为,对国外客户的信用风险的管理和控制应作为贯穿于我们整个经营活动的一条生命线.     

基于信息披露文本的上市公司信用风险预警——来自中文年报管理层讨论与分析的经验证据

本文运用文本挖掘技术,对2008-2018年1297家上市公司年报的管理层讨论与分析(MD&A)进行文本分析。从文本质量特征、文本词汇特征和文本语调特征等角度量化计算文本相似度、文本情感值、文本可读性三个维度文本披露指标,采用Logistic模型、决策树模型、支持向量机和神经网络模型四种方法构建上市公司信用风险预警模型,实证检验加入MD&A文本信息披露指标后信用风险预警模型的预测能力。实证结果表明：(1)在加入文本信息披露指标后,信用风险预警模型的预测准确度得到显著提升,多维度文本信息披露指标比单维度文本信息披露指标对信用风险预警模型预测准确度提升效果更优;(2)Logistic回归模型的预测准确度在样本数量较低时要优于决策树、支持向量机与神经网络,随着样本数量的增加,支持向量机和神经网络的预测准确度会明显提升;(3)不同特征的文本信息内容与企业是否发生信用风险均显著相关。本文的研究结论为提高信用风险预警的预测准确性提供了方法和经验证据,对于投资者与相关学者研究市场有效性提供新的研究视角。     

基于MCMC模拟的贝叶斯分层信用风险评估模型

缺少违约数据与债务人异质性是度量信用风险时面临的重要问题。贝叶斯模型中分层先验信息和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟方法的应用可以有效缓解数据缺失和测量误差问题,并能对债务人异质性进行评价和比较,从而避免低估风险。针对银行数据的模型拟合与模型诊断均展现了分层估计的适应性和灵活性,相关方法简洁清晰,利于国内风险分析人员采用。同时,涵盖宏观经济协变量的贝叶斯分层模型可以用于更加复杂的风险分析。     

信用风险模型与我国商业银行信用风险管理

信用风险是商业银行面临的主要风险,为适应国际化竞争的需要,必须加强信用风险管理,采用先进的风险识别、量化、评估模型。我国商业银行应创造条件采用以IRB为基础的ERM模型。为此,需要建立与完善真实、全面的银行内部信用评级体系,并跟踪建立连续的信用历史数据库。要注重风险缓释技术的应用,积极发展衍生工具以分散和控制信用风险。建立银行统一的风险管理信息数据库和管理信息系统,并借鉴国外经验重新塑造我国商业银行信用风险管理组织体系。     

贷款保证保险的风险控制研究——以P财产保险公司为例

我国小微企业贷款难的问题一直存在。贷款保证保险对于缓解小微企业贷款难具有积极作用。近年来,贷款保证保险在保费收入迅速增长的同时,风险敞口不断扩大与保险公司风控能力相对不足的矛盾日益突出。文章从保险经营的角度,研究风险控制的对策,则有利于贷款保证保险的持续发展。文章以P财险公司于2016年开创“太享贷”贷款保证保险为例,通过合理挖掘存量寿险客户的信用风险数据,建立了相对有效的风险控制体系。但以高综合费率的风险补偿策略难以持续;完全担保难以防范商业银行的道德风险;保费分期支付、期末缴付保费的业务模式下暗藏着流动性危机。针对保险公司经营贷款保证保险过程存在的问题,文章建议,应降低综合费率,建立协作型银保机制,提升不良资产的处置效率,改进信用风险的计量等。     

商业银行整体信用风险评估

商业银行整体信用风险的评估,无论是对监管者还是对银行的管理者来说都是至关重要的.考虑宏观、中观和微观三个层面的影响因素,构建了银行整体信用风险的分析框架,并在此基础上提出了基于credit risk+模型和DEA模型的两阶段混合模型.对大连地区的五家银行进行实证,结果表明,银行整体信用风险的大小受三个层面因素的影响,其中贷款组合的信用状况影响最大.实证结果与银监会内部的评估结果一致,说明本文构建的两阶段混合可以有效地评估商业银行的整体信用风险.     

基于遗传算法和BP神经网络的信用风险测量模型

随着新巴赛尔协议的推出,信用风险测量问题越来越受到重视。在西方发达国家,商业银行的信用风险管理测量技术已比较成熟,继传统的比例分析、主观分析之后,统计方法得到广泛的应用,如判别分析和logit回归分析等。自从20世纪80年代末期以来,人工智能技术如神经网络、专家系统等也被应用于商业银行信用风险测量中。目前,该领域应用最多的就是BP神经网络,但其固有的一些缺点,如易陷入局部极小点,会影响预测效果。但可以利用改进的遗传算法对BP神经网络进行优化,实验证明效果非常好。