资金约束背景下反向保理的供应链合作

反向保理通过运用买方（核心企业）优良信誉解决卖方融资难问题。考虑核心企业因为反向保理而承担信誉损失风险的情形,刻画面临不确定需求时由单供应商和单零售商组成的二级供应链系统,建立供应商资金约束背景下基于批发价契约的博弈模型,探讨反向保理情形下的供应链合作,并通过模型演算和数值实验为供应商提供反向保理决策依据。研究发现：当供应商资金约束时,反向保理增加供应链收益,且核心企业受益更多;反向保理能增强供应链运营稳定性和捕捉机会的能力;研究意外发现了供应商和零售商同时受益于优惠的融资条件因而具有加强合作的动力。研究揭示了买方驱动融资的动机并为金融增强供应链合作提供新的支撑。     

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.     

Hazardous Times for Monetary Policy: What Do Twenty‐Three Million Bank Loans Say About the Effects of Monetary Policy on Credit Risk‐Taking?

We identify the effects of monetary policy on credit risk‐taking with an exhaustive credit register of loan applications and contracts. We separate the changes in the composition of the supply of credit from the concurrent changes in the volume of supply and quality, and the volume of demand. We employ a two‐stage model that analyzes the granting of loan applications in the first stage and loan outcomes for the applications granted in the second stage, and that controls for both observed and unobserved, time‐varying, firm and bank heterogeneity through time*firm and time*bank fixed effects. We find that a lower overnight interest rate induces lowly capitalized banks to grant more loan applications to ex ante risky firms and to commit larger loan volumes with fewer collateral requirements to these firms, yet with a higher ex post likelihood of default. A lower long‐term interest rate and other relevant macroeconomic variables have no such effects.     

基于EDF模型的上市公司信用风险实证研究

本文运用数值计算的方法,利用计算机编程对EDF模型进行了求解,并且证明该求解方法得出的解为模型的唯一解。本文进而对上市公司的信用风险进行了度量,发现对于绩效好的上市公司,EDF模型没有给出错误的信息,而高风险上市公司的资产市值和股权市值被高估。     

商业银行信用风险评估预测模型研究

依据商业银行信用风险的内涵,指出信用风险评估应当充分考虑信贷资金安全系数的不 确定性和信用风险的相对性特征,并以“信用风险度”作为系统的输出,构建了基于人工神经网 络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类评估模式,提供更为全面的信贷决策 支持奠定了基础.     

基于风险环境的企业多层交叉信用评分模型与应用

研究基于风险环境的企多层交叉信用评分模型与信用评级方法,解决同一地区具有多个地域、多个行业和多个企业的企业、行业和地域等具有二级或以上层级结构的企业、行业和地域信用评级问题.定义了地域信用形象,针对同一地域同一行业、不同地域同一行业、同一地域不同行业和不同地域不同行业等4种不同的企业层级结构,分别建立了企业信用评分模型、行业信用评分模型和地域信用评分模型,用以对企业、行业和地域进行信用评级.以某一地区某一行业的集团公司进行项目贷款申请为例,假定该公司同时在"好"、"中"和"差"3个不同的经济发展区域分别建立3个子公司,并分别计算了该公司及其3个子公司在不同地域信用环境影响下的信用评分值,然后综合计算了在不同地域同一行业下的具有多层级结构的公司多级信用评分值,给出公司相应的信用评级结果和银行相应的信贷策略.最后还给出了集团公司具有贷款申请资格的数值条件.该方法对集团公司的信用评级方法以及银行对集团公司的信贷策略及相应决策具有科学参考依据.     

一种Multi-agent System的信任模型

Multi-agent技术已广泛用于大型分布式管理系统的开发.多agent间合作的信任问题会严重影响系统的效率.现有的信任模型基本上都是基于WEB的peer-to-peer环境给出的,它们不太适于multi-agent system(MAS)环境.针对MAS环境中信任的特点,提出了一种基于信誉和关系网的agent信任体系.分析实验表明该模型能促进agent关系网的凝聚性,能较大的提高agent合作伙伴选取的效率,并在重复交往环境下agent的合作成功率,以及在抑制恶意推荐、协同作弊、偏心这些干扰现象上较已有模型有较大改进.该模型在供应链管理和电子商务合作伙伴选择方面,具有一定的理论意义和实用价值.     

银企金融交易：基于信息与制度层面的透视及制度创新

中国经济转轨时期银企信用关系的扭曲 ,是银企金融交易中存在的最大问题。由于不完全契约、不对称信息和信用的次优博弈等市场缺陷的存在 ,银企金融交易中逆向选择和道德风险行为的存在不可避免。目前 ,运用制度创新的手段 ,改善微观经济运行环境 ,加强银企信用的培育是解决银企债务风险的一条有效途径。     

外资银行的进入对我国信贷市场贷款价格的影响

本文从中资银行和外资银行分别具有信息优势和融资成本优势的基本假设出发,建立了不对称信息下的银行信贷市场竞争模型,从贷款价格的角度来研究外资银行通过绿地投资和兼并收购两种方式进入对我国信贷市场的影响,且在并购方式中将并购对象按规模分为了本地大银行和小银行。结果表明,外资银行通过兼并收购本地大银行方式进入对贷款价格的降低效果不大,而通过兼并收购小银行方式进入能够全面降低本地银行的贷款价格,在处于竞争劣势地位的本地大银行的老客户市场通过绿地投资模式进入可以大幅度的降低贷款价格。     

代理成本与“信用价差之谜”

作为一个内生因素,企业中的代理问题可能会恶化企业的信用风险.通过将代理人与股东之间的最优合约模型嵌入到Leland-Toft内生违约框架中,研究了道德风险这一具体的代理问题对信用风险及信用价差的影响机制.结论表明:企业中的道德风险问题对企业信用风险产生明显影响,并且显著增加信用价差;对于描述道德风险的关键参数,论文建立的模型明确了它们在影响信用价差中起到的作用.由此,论文从代理问题的角度对“信用价差之谜”给出了合理解释.此外,文中也给出了债券价值、股权价值和内生违约边界的显性表达式.