服务业小企业债信评价体系的建立

以1077笔服务业小企业的贷款数据为实证样本,通过Fisher score值遴选违约鉴别力强的指标,匹配系数—Fisher score值相结合删除信息冗余指标,基于指标的违约鉴别能力Fisher score值对指标赋权,建立了服务业小企业债信评价体系。实证表明:速动比率、抵质押担保因素等25个指标对服务业小企业债信评价具有显著的违约鉴别力。

地区与我国城乡居民储蓄存款的关系——基于单因素与双因素方差分析的研究

文中应用单因素和双因素方差分析相结合的方法,抽取了2004～2009年中国城乡居民储蓄存款的样本数据作实证研究,利用SPSS对样本数据进行分析。首先,先忽略其他因素来研究中国城乡居民储蓄存款与地区之间是否有显著性联系;其次,再考虑年份因素来研究中国城乡居民储蓄存款与地区之间是否仍存在显著性联系。然后选取一些重要的能够反映其显著性关系方面的结果表,对中国城乡居民储蓄存款与地区是否有显著性关系进行分析,用于指导不同地区根据自身的特点做出相应的经济政策决策。实证分析表明,地区与城乡居民储蓄之间有显著性的关系。

基于违约鉴别能力最大的信用等级划分方法

信用等级划分旨在区分不同客户的风险水平,然现有大多数信用等级划分研究要么无法严格保证划分的信用等级满足“信用等级越高,损失率越低”标准,要么无法保证尽可能地区分违约可能性不相似的客户,而无论不符合哪种标准,划分的信用等级都不能作为贷款决策的有效依据.基于此,以上述两个标准为目标划分信用等级.创新与特色一是以客户的非违约累计频率与违约累计频率之差的最大绝对值的代数和最大为目标,以后一个信用等级损失率大于前面信用等级损失率为主要约束,确保划分的信用等级满足上述两个标准.二是提出通过设置随机分割点的区间来划分信用等级的新算法,避免随机赋予信用等级分割点时,靠前的信用等级分割点落到靠后的客户中,导致后面的信用等级无论怎样划分均划分不出来的弊端.最后,以中国某商业银行3045笔小企业贷款样本进行实证,结果表明本模型划分的信用等级满足“信用等级越高,损失率越低”标准,且其区分不同违约可能性客户的能力较强.

基于LM检验的小型工业企业债信评级模型及实证

债信评级是通过建立评级指标体系和评价方程来评价客户一笔债务信用等级的高低及债务违约损失的概率。它是信用风险管理极为重要的环节。小型工业企业财务信息更难获取,数据的真实性更难考证,导致小型工业企业债信评级更难。本文基于LM检验建立了小型工业企业债信评级模型。本文的创新与特色:一是通过把每一个待遴选的指标、与前面已选定的j(j=0,1,2,…m)个指标共同组成的j+1个指标组的所有数值、代入表示企业违约概率的拉格朗日函数,得到j个拉格朗日统计量LM_j(j=0,1,2,…m);然后对这j个拉格朗日统计量LM_j进行c^2检验,在所有通过c^2检验的统计量LM_j中、也即具有显著区分违约状态能力的指标中,遴选LM_j值最大的指标为评级指标,保证了遴选的指标对鉴别全部企业的违约状态具有显著影响。二是通过在相关系数大于0.7的一对指标中,删除均方差数值小的指标,既避免了指标体系的信息冗余、又避免了误删信息含量大的指标。三是对中国某商业银行1814笔小型工业企业贷款借据数据为样本的实证表明:行业景气指数等宏观因素;法人代表贷款违约记录等个人因素,未偿还贷款总额占资产总额比等信用参数组成的20个指标评级体系,能够显著区分小型工业企业的违约状态。

考虑卖方违约风险的CDS定价研究

文章基于Copula和CIR模型,对考虑卖方违约风险的CDS定价研究进行了梳理,报告了同类研究中多将贴现率和违约强度设为固定常数,可能会导致定价结果与实际偏差较大的问题,并通过建立CIR动态变化方程拟合违约强度构建违约时间的分布函数,建立CIR随机利率变化方程确定无风险贴现函数予以解决,以尽可能确保考虑卖方违约风险的CDS定价结果准确性。数值分析表明,文章计算的CDS定价结果较合理,且考虑卖方违约风险的CDS价格低于不考虑卖方违约风险的价格,这主要是由于当卖方违约风险增加时,买方愿意支付的CDS保费会降低,与实际相符。最后,文章从CDS定价信息、标的范围和参与主体方面提出建议,以期助力完善我国的CDS定价机制。

谈市场经济下企办教育的思想政治工作

一、认识社会 针对大专、技校等学生对社会的认识偏差、语言、行动容易过激的特点,团组织适时地召开主题生活会、辩论会、报告会,帮助这部分学生更好地了解社会,了解改革开放带给中国的各种变化,帮助他们确定自己在未来社会中的位置,校正自己的奋斗目标。 团总支还在学生的寒暑假开展了“四个一”的社会实践活动,即调查一个人(大学生、企业家、个体户、流失生、打工人员、父母、兄弟姐妹等);参观一家企业(与本企业对比);参加一次勤工俭学活动;写一篇调查报告或总结。

增强新形势下企业思想政治工作的针对性和实效性探讨

随着市场经济的发展，以人为本的企业发展原则也逐渐深入人心，在新形势下，怎样加强思想政治工作提升其针对性和实效性，已经成为了企业党组织当前所必须面对的问题。本文就对此问题展开讨论，对如何提升企业思政工作的针对性和实效性提出几点看法，以供大家借鉴交流。

基于指标体系违约鉴别能力最大的小企业债信评级体系及实证

债信评级是通过评级体系确定债务违约的可能性大小。根据单个指标违约鉴别能力大小的遴选来建立评级指标体系看上去似乎是一个不错的选择,但事实并非如此。因为用违约鉴别能力强的单个指标组成的一组指标,其指标体系的违约鉴别能力却不一定强。本研究基于一组指标构成的指标体系的违约鉴别能力最大标准,构建了小企业债信评级体系。创新与特色:一是通过将单个违约鉴别力最强的指标组成的指标体系的b值,与本文建立的整体违约鉴别力最大的指标体系的b值对比,证明了单个违约鉴别力强的指标,组合起来的体系违约鉴别力不一定也强。在构建债信评级指标体系时,应关注指标体系整体的违约鉴别力,而非单个指标的违约鉴别力。二是在由n和n-1个指标构成的两组指标中,根据两组指标体系的非违约客户的综合得分Si越高,则Si偏离非违约状态(yi=0)的距离越大;违约客户的综合得分Si越低,Si偏离违约状态(yi=1)的距离越大;则布莱尔分数b越大,指标体系鉴别力越强的思路来遴选违约鉴别能力最大、而不是单个指标违约鉴别能力最大的一组指标体系,确保了评级体系具有最大的违约鉴别能力。三是在相关系数大于阈值的一对指标中,删除违约鉴别能力b值小、即区分违约状态能力弱的指标,既避免了指标体系的信息冗余、又避免了误删区分违约状态能力强的指标。实证表明:一是由于指标间的相互影响,单个违约鉴别力强的指标,组合起来的体系违约鉴别力不一定也强。二是非财务指标在小企业债信评级中的地位更加重要。

基于非预期损失非线性叠加的新增贷款组合优化模型

研究目标:控制银行“存量+增量”全部贷款的非预期损失风险,优化银行贷款配置,提高银行贷款收益。研究方法:基于非预期损失非线性叠加原理,以“存量+增量”全部贷款的风险调整资本收益率RAROC最大为目标函数,以“存量+增量”全部贷款的经济资本小于等于银行经济资本限额为主要约束,采用0-1规划来配置新增贷款,建立了基于非预期损失非线性叠加的新增贷款组合优化模型。研究结果:银行进行贷款配置时,必须要考虑“存量+增量”全部贷款的非预期损失。研究创新:一是通过建立存量贷款非预期损失、增量贷款非预期损失与全部贷款的非预期损失之间的非线性函数关系,得到“存量+增量”全部贷款的非预期损失,改变了计算非预期损失时仅立足于新增贷款而忽略了存量贷款非预期损失的弊端。二是以“存量+增量”全部贷款的风险调整资本收益率RAROC最大为目标函数,确保了银行“存量+增量”全部贷款的调整资本收益率最大的同时,非预期风险最小,改变了贷款配置时仅立足于增量贷款,而忽略存量贷款的弊端。三是以“存量+增量”全部贷款的经济资本小于等于银行经济资本限额为主要约束来控制银行整体风险可承受,改变了现有研究忽略全部贷款经济资本控制的弊端。