基于改进Credit Metrics模型的商业银行信用风险度量及实证研究

信用风险是我国商业银行面临的主要风险。随着美国金融危机的蔓延,各国银行业已意识到加强信用风险监管的必要性。研究信用风险特征,建立合适的度量模型准确地度量我国商业银行的信用风险,是降低信用风险的必然要求,而Credit Metrics模型以其擅长度量非交易性资产的信用风险而著称。作者首先对Credit Metrics模型加以改进,使用我国的信用评级转移矩阵,其次考虑宏观经济和企业本身的非系统性风险,重新调整信用评级转移矩阵。最后以某家银行为基础,使用Credit Metrics模型进行实证研究,同时对于模型中的部分参数进行修正并对模型加以改进,从而完善Credit Metrics模型在我国商业银行业的应用。     

基于信用评级的商业银行贷款风险定价模型

建立了一个基于信用评级体系的风险定价模型.通过模型证明一笔贷款的价格不仅与借款人的预期违约率和贷款回收率有关,而且与借款人在贷款期间信用等级的变化有关.贷款的价格(利率)与借款人信用恶化的程度和发生的概率正相关.利用实际数据求出了各信用等级借款人的利率、风险价值和经济资本等参数.     

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

在介绍KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk+模型和Credit Portfolio View模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为KMV模型最适合我国目前的国情。以2013年45家ST公司和与之配对的45家非ST公司以及2014年20家ST公司和与之配对的20家非ST公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明KMV模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。     

债务展期金融契约视角下信用担保风险定价研究

通过把存款保险定价思路引入到信用担保风险定价领域,从信贷债务展期金融契约视角构建的信用担保风险定价模型及其数值求解方法,并进行的实证分析证明了基于债务展期金融契约视角下信用担保风险定价模型的科学性与应用前景.     

林分径级分布预测模型参数的贝叶斯法估计——以金沟岭林场样地数据为例

以吉林省金沟岭林场云冷杉针阔混交异龄林26块检查法样地的5次观测数据为基础,建立转移矩阵模型对一定周期的林分径级分布进行预测。分别利用经典统计学方法和贝叶斯方法对转移矩阵模型的参数进行估计,建立了固定参数的矩阵模型和贝叶斯矩阵模型,并对两种模型的预测效果进行对比。结果显示,固定参数的转移矩阵模型对林分径级分布的预测值比实际值偏高,贝叶斯模型的预测结果更接近林分的实际径级分布,证明了贝叶斯参数估计方法比固定参数平均的方法所建模型具有更高的预测精度。     

构建农村信用社的农户信用评估体系

从我国农信社对农户的信用贷款业务实践出发,建立了农户信用等级评估的指标体系,利用主成分分析法(PCA)归纳出对农户信用评级有显著影响的因子,并引入人工神经网络(BP)进行农户信用等级的评估,为农户信用等级的评定提供一套科学可行的方法.实证结果表明,该方法在实际运用中是有效的.     

马尔科夫模型在合肥市景观格局动态模拟及预测中的应用

以1985年和1995年的合肥市土地利用现状图为基础,利用GIS软件Arcview,分别采取5 m2和10 m2 2个不同粒度,确定出合肥市1985～1995年间的面积转移矩阵和转移概率.依据马尔科夫(Markov)模型,利用Matlab软件,以10年为一个步长,对合肥市景观格局动态进行了模拟与预测,并与实际值进行比较.结果表明,预测值与实际值吻合程度较高,方差小.按照一级土地分类,可以应用马尔科夫模型预测土地景观类型动态变化.用5 m2粒度分析得到的结果优于10 m2粒度分析得到的结果.用此方法在5 m2粒度下对合肥市的景观格局做出模拟和预测,为合肥市土地资源可持续利用和环境保护提供依据.     

基于灰色系统理论改进模型的储罐腐蚀速率预测

采用灰色系统理论中灰色动态模型GM(1,1)的改进模型,对储罐实际统计的腐蚀速率数据进行灰色动态模拟,建立了相应的预测方程。对储罐罐顶、罐壁和罐底板的腐蚀速率进行预测,结果表明:预测值与实际值吻合较好,预测方程具有很高的稳定性和精确性。该预测方程可利用较少的实际数据进行储罐各部分未来任意时刻的腐蚀速率预测,从而为储罐的腐蚀防护和安全管理提供科学依据。     

基于系统动力学的土地利用变化研究

利用遥感图像结合GIS技术得到的广州市土地利用结构资料,根据1990—2000年土地利用转移概率矩阵,运用系统动力学模型STELLA对研究区域内土地利用动态变化进行了模拟,并对研究区未来土地利用演变趋势进行了预测.结果表明,利用系统动力学模型对土地利用结构进行模拟和预测是一种可行的方法,未来10年广州市的土地利用结构表现为建设用地持续增加、耕地持续减少和未利用土地得到进一步开发的趋势,但其变动幅度将逐渐趋向平稳.     

农药降解的非线性动力学模型研究

从分析农药降解的机理及影响农药降解的环境因素出发,根据系统动力学原理,导出了一种定量描述农药残留动态的非线性动力学模型,并给出了模型参数的估计方法.结果表明:该模型及其参数具有直观的实际背景和生物学意义,且当模型参数a＞1/2及a≤1/2时,该模型可以分别描述农药降解曲线有无拐点的两种情况,从而推广了一级动力学模型及双曲速度模型,对于预测农药降解动态具有一定的理论价值和应用前景.     

信用组合风险模型的构建及其应用

为了使当前流行的各种信用风险模型具有更高的相容性,在系统风险因素和非系统风险因素区别的基础上,建立了一个简单的信用组合风险模型。同时引进边际风险的概念,将边际风险贡献与信用组合风险管理进行了有机的结合。最后对CreditMetrics模型进行了深入剖析,得出该模型仅是信用组合风险模型的一个特例的结论。     

中国信用风险缓释工具创新试点最新进展研究

信用风险缓释工具是中国银行间市场2010年创新试点推出的信用风险管理工具，它将短期融资券、中期票据和贷款等信用产品的信用风险剥离定价，并转移给愿意承担风险的投资者，其推出从根本上改变了商业银行等金融机构信用风险管理的传统特征。通过对信用风险缓释工具试点中投资主体培育、市场定价、做市商机制、信息披露、市场外部环境建设等问题进行研究，有利于信用缓释工具功能的充分发挥，有利于完善债券市场信用风险分担机制、有利于商业银行等投资者动态、专业地管理信用风险。     

农户小额信贷违约风险防范机制的博弈分析

分析了小额信贷运作过程中的违约风险存在的成因,主要是小额信贷管理水平低,缺失规范制度;小额信贷业务缺乏风险分担机制;不健全的征信制度导致评级失真;借款人信用不确定引致违约风险。分别建立了静态的和动态的博弈模型,对小额信贷违约风险防范机制进行了分析,得出结论:只要能保证农户违约所产生不良信用记录的潜在损失N、小额信贷机构追讨成功的概率Q、小额信贷发放机构追讨成功会对农户施加惩罚的成本S都增大,在小额信贷运作过程中,就必须要增加一种约束机制———可置信的战略威胁。并提出了相应的对策建议:健全关于小额信贷信用风险管理的法律法规和信用奖惩机制;加强信贷员在小额信贷实践中应有作用的发挥;广泛推行农村"小组联保贷款"制度。     

士剖ll机构社会信用等级评价模式探究

培训机构的社会信用等级评价是对培训学校的资产实力、师资力量、教学水平、获利能力、经营管理水平、履约能力、发展能力、偿债能力、守信程度等情况的客观评价。探讨建立一种相对独立、公正、客观和科学的信用等级评价体系，对引导培训机构的建设与发展，以及向社会推荐优质、诚信的培训机构意义重大。培训机构信用评价实行四等十级制。设计评价工作主要程序包括评价准备、机构内外部调查、初评、审核复议、评级结果反馈等八个阶段。培训机构的社会信用等级评价应由培训机构的主管部门或行业协会负责主持或委托专业评价机构开展。评价结果应及时向社会公布，便于社会监督和学员选择，对各学校而言最终要实现“以评促建，推动发展”的目的。     

信用风险下的变化类型权证期权定价

主要利用公司价值模型将信用风险引入到变化类型权证期权定价中,通过鞅和概率的方法,推导出信用风险下的变化类型权证期权的定价公式,给出了更切合实际的期权定价.     

新型期权模型研究

分别介绍了篮子期权和亚式期权这两种新型期权定价模型.使用Mellin变换法在Black-Scholes模型框架下研究了常值波动率及无风险利率情况下,求解和分析了一篮子期权的定价模型;以算术平均价格的平均价格型亚式看涨期权为例来建立亚式期权定价模型.这两种新型定价模型较之标准期权定价模型有较大优势,因而对它们的研究具有现实意义.     

新型期权模型研究

分别介绍了篮子期权和亚式期权这两种新型期权定价模型.使用Mellin变换法在Black-Scholes模型框架下研究了常值波动率及无风险利率情况下,求解和分析了一篮子期权的定价模型;以算术平均价格的平均价格型亚式看涨期权为例来建立亚式期权定价模型.这两种新型定价模型较之标准期权定价模型有较大优势,因而对它们的研究具有现实意义.     

基于F检验的模糊聚类小额农贷信用风险预测

信用风险是贷款业务中的关键问题。对贷款农户的信用风险进行预测分析是搞好小额农贷业务的关键环节。笔者利用模糊聚类对农户进行软分类,并应用F检验找出合理分类,建立了小额农贷信用风险预测模型。实验表明使用该方法能取得较好的效果,具有良好的应用前景。