上市公司信用风险指数构建方法的探讨

对于上市公司信用风险的衡量,日益受到投资者,金融机构和监管机构的重视。笔者的研究目的是通过运用测量上市公司信用风险的KMV模型,建立指示上市公司或者是行业信用风险指标的方法。以往基于KMV模型对信用风险的研究,侧重于分析非ST公司和ST公司的违约距离,或模型在具体公司和我国市场的适应性。鉴于对行业整体的关注不多,旨在探讨构造行业违约风险指数的方法,这有助于把握信用风险的整体状况。     

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。     

公司治理结构与多元化投资——来自中国上市公司的经验证据

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，产生强关联规则的上市公司之间信用风险传染较为明显。     

CreditMetricsTM和KMV模型在信用风险管理中的比较分析

本文根据新巴塞尔协议中提出的关于信用风险和银行资本监管要求的新条款,比较分析现在西方商业银行信用风险管理中比较常用的两种模型:CreditMetricsTM模型,KMV模型。在文中从两个方面对模型进行了分别比较,首先从模型的基本假设进行比较出发,然后对模型在单个信用风险资产进行信用风险管理中的不同之处进行比较分析,最后对模型在信用风险资产组合的信用风险组合管理中不同进行比较分析。     

信用违约互换与债券市场发展

作为发展最为迅速的信用衍生品，信用违约互换为信用风险管理带来了革命性的变化。信用违约互换可以转移信用风险，从而降低信用债券发行难度，增加债市投资者的可选择空间和投资收益。在大力发展直接融资、银行担保退出的背景下，应当推出信用违约互换以促进我国信用债券市场发展。商业银行、证券公司、保险公司等都将是重要的市场参与主体。     

固定利率住房抵押贷款违约行为及其定价研究

固定利率住房抵押贷款的信用风险主要是违约风险,基于理性期权的定价模型往往会低估借款人的违约概率.通过分析违约成本及非理性违约因素,可以确定借款人违约时贷款机构收回的现金流,得到固定利率住房抵押贷款定价的期望值模型,并得出模型的求解方法.     

农业供应链金融信用风险的来源与防控

发展农业供应链金融所面临的信用风险既可能来源于自然环境、经济环境、法律环境、信用环境等外部因素,也可能来源于信息不对称、核心企业违约、中小农产品企业违约等内部因素。针对农业供应链金融的信用风险,政府部门应完善相关法律制度、加强农村信用体系的建设,商业银行则应不断完善准入机制、激励机制、风险预警机制以及风险应急机制等。     

内部评级法框架下商业银行信用风险的资本测算

依据信贷资产分类贷款迁徙率矩阵,获取商业银行信贷业务各级形态贷款的违约概率;依据商业银行信贷审批的管理原则、资产清收的执行原则以及商业银行在清收时不可能通过诉讼获利的司法特征,建立抵押品池综合违约损失率的计算模型。基于以上模型,采用巴塞尔新资本协议IRB法计算出的信用风险在一般情况下低于依据银监会资本充足率管理办法计算出的信用风险。     

基于DCC-MSV-KMV模型的第三产业行业信用风险传染效应度量

结合KMV模型和DCC-MSV模型,构建了一个行业间信用风险传染效应度量模型,以考查第三产业中各行业间的信用风险传染效应.排除涉及领域繁杂和主营业务不突出的行业,兼顾行业中上市公司数量,最终选择交通运输、仓储业,信息技术业,批发和零售贸易业,房地产业和社会服务业等5个行业为研究对象.实证结果显示：第三产业各行业间信用风险传染效应均大于0.5,且呈现震荡上行的态势,说明行业间信用风险传染效应在增强、传染程度在加深;交通运输、仓储业与其它4个行业之间的信用风险传染效应均较为明显,这可能是由于作为基础产业,该行业对其它行业的影响比较深远;房地产业与社会服务业间的信用风险传染比较明显,可能是因为二者具有共同的信用风险传染影响因素,即交通运输、仓储业;批发和零售贸易业与社会服务业间的信用风险传染效应最强,且相对稳定,其原因可能是这二个行业均受交通运输、仓储业影响,它们本身也存在较强的关联性.     

基于逐步判别分析方法的农户正规融资信用风险度量研究

在综合评价信用风险度量模型后,认为多元统计分析方法更适于我国现阶段农户信用风险的测度,同时在山东省满庄和宁阳96位农户数据的基础上,运用逐步判别分析法对农户正规融资信用风险进行了实证分析。结果表明,判别函数总体上区分样本的准确率高达82.3%,正规金融机构可应用该方法对农户融资的信用风险进行度量;负债情况、借款用途、贷款年利率3个因素与农户贷款违约成正向影响关系;家庭规模、户主教育程度、资产价值3个因素与农户贷款违约成负向影响关系。     

P2P网贷借款人违约风险影响因素研究——基于Logistic模型的实证分析

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,对借款人违约风险的预测是降低信用风险的重要方法。以"人人贷"平台上采取的数据为研究样本,构建借款人信用评价指标体系,采用二元Logistic回归模型建立借款人信用风险评估模型。结果表明,借款期限、借款人年龄、信用评级、逾期次数对借款人信用风险影响最为显著,其次是学历、成功借款次数、借款利率和房产。     

农业银行信用风险实证研究

信用风险是银行所面临的主要风险之一,但我国银行对信用风险的管理仍然主要是以定性分析为主。通过CreditMetrics模型首先计算得出某农业银行信贷数据的核心参数:信用风险转移矩阵、远期贴现率、违约回收率以及最终的风险价值,进而利用这些参数测算出该案例银行贷款组合的风险等级及其分布。     

基于信用管理视角的企业应收账款风险控制

当前企业所处的市场经济环境下,信用交易成为市场交易当中重要和不可或缺的交易手段和工具。赊销能提高企业的营业收入的同时,产生了大量的应收账款,不可避免的带来信用风险。通过对企业的应收账款成因进行分析,提出应建立有效的应收账款信用风险内部控制机制,运用应收账款信用风险控制手段,规避信用交易带来的应收账款信用违约风险。     

基于GM(1,1,μ,ν)模型的股指预测

物流企业客户违约及其变化过程具有马尔可夫性。在利用经典算法预测违约损失值的基础上,将违约损失值作为影响因素,借鉴隐马尔可夫理论,构建基于影响因素的物流企业客户违约风险评估模型。通过该模型可以计算得到某一时刻物流企业服务的每个客户的违约风险及其风险变化指数和物流企业面临的平均违约风险及其变化指数。算例计算结果表明,该评估模型能够准确度量客户违约风险,并具有可行性和易操作性。     

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。     

规避公司与农户双重违约行为的博弈分析

在“公司＋农户”组织模式中,由于市场价格的变动,公司与农户之间经常发生相互违约行为。以委托一代理理论为基础,建立了公司与农户之间博弈模型,分析了公司与农户违约行为的根源与规避这种行为的保障机制。     

公司与农户双重违约原因的关系结构分析

“公司+农户”组织模式在农业产业化经营组织中占有主导地位,而双方之间高违约率却严重制约了我国农业产业化的发展.基于系统工程理论,建立了公司与农户双重违约原因的解释结构模型,揭示了双方违约原因之间的关系结构,找出了影响双方违约的源头原因、表层原因、根本原因,并提出了一些相应的对策.该研究结果为降低公司与农户违约率提供了一些参考依据.     

商业银行零售资产业务的聚合信用风险模型

在描述商业银行零售资产业务特征的基础上,运用特征函数法对其聚合后的信用风险进行建模分析,结果表明,在违约速率不变和可变的情况下,商业银行聚合信用风险的损失分布都有完整的解析表达式.     

信用平稳下商业银行信用风险测度模型及应用——基于模糊综合评判法

科学高效的商业银行信用风险测度模型，是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面，贷款企业信用质量状况将对应着商业银行信用风险水平。对此，从贷款企业的财务与非财务两个层面设计信用风险的测度指标体系，运用模糊综合评判法构建信用平稳下商业银行信用风险测度模型，并给出信用风险测度模型的应用实例。研究发现，在信用平稳下，依赖于专家评判及打分方式，使得模糊综合评判法对于解决商业银行信用风险测度问题具有很好的操作便利性；也可为我国商业银行体系构建科学高效的信用风险监测机制提供重要的理论指导与决策参考。     

基于支持向量机的集团信用风险预警研究

针对我国现有信用风险预警模型普遍以单一企业为样本,无法反映集团信用风险状况的问题,采用支持向量机算法,建立了企业集团信用风险预警指标体系,利用全国大额贷款和授信企业集团客户样本数据进行训练,提出了基于支持向量机的集团信用风险预警模型。理论分析及预警数值试验结果表明：基于支持向量机的集团信用风险预警模型与传统的基于逻辑回归算法预警模型相比,具有更好的泛化能力;在相同预警敏感水平下,采用前者预警的假负率为16．67％,与后者的23．45％相比具有更高的预警精度。基于支持向量机的集团信用风险预警模型可较好的应用于企业集团信用风险预警领域中。