大数据背景下的电子商务信用风险预警研究

为了提高电子商务信用风险预警效果,设计了一种大数据背景下的电子商务信用风险预警方法。首先设计电子商务信用风险预警指标,并采集大量的电子商务信用风险数据,然后分别采用最小二乘支持向量机和神经网络对电子商务信用风险预警进行建模,并对它们预警结果进行组合,最后与传统方法进行电子商务信用风险预警对比分析,分析结果表明设计的方法可以准确找到电子商务信用风险预警变化特点,电子商务信用风险预警正确率超过94%,远远高于传统方法的电子商务信用风险预警结果,大幅度降低了电子商务信用风险的误警率,具有十分明显的优越性。

我国商业银行信用风险宏观压力测试研究——基于改进的Credit Portfolio View模型

本文利用2004-2013年的季度数据,基于改进的Credit Portfolio View模型,对我国商业银行的信用风险进行宏观压力测试,并利用蒙特卡罗模拟技术,模拟了不同压力冲击下商业银行不良贷款率的路径变化。研究结果表明,在不同的压力冲击下,商业银行的不良贷款率都出现不同幅度的上升,尤其是在极端压力情形下,我国商业银行的不良贷款率将急剧上升。最终宏观压力测试风险评估的结果显示,目前我国商业银行体系抵御风险的能力整体较强。

浅析建筑工程质量检测机构信用评价机制的建立

建筑工程质量关系到人民群众生命财产安全,要保证工程质量达标,就必须做好工程质量检测工作,鉴于当前工程质量检测行业市场竞争日益激烈,如何确保工程质量检测机构中立性是目前急需要解决的问题。本文将通过建立信用评价机制来规范工程质量检测行业的行为,帮助企业切实提高施工质量,从而促进建筑工程质量的提高。

绿色信贷对商业银行风险的影响——基于中国银行业的多期双重差分验证

商业银行支持绿色发展和防范风险是一对不可调和的矛盾吗?本文基于2008—2019年中国64家商业银行数据构建了绿色信贷政策的准自然实验,利用双重差分模型研究了绿色信贷对商业银行风险的影响。研究发现:商业银行开展绿色信贷可以有效降低商业银行风险,政策效应存在3年的滞后性;绿色信贷政策可以削弱大型国有商业银行和城市商业银行风险,但对非大型国有商业银行和农村商业银行的影响并不明显;增加绿色信贷份额可以增强商业银行流动性及创新性,进而降低商业银行风险。

数字金融如何影响农户正规信贷需求?——来自CHFS的证据

基于2015—2019年中国家庭金融调查数据和北大数字普惠金融指数,构造面板数据,使用面板Probit模型、工具变量法和机制检验模型实证检验数字金融对农户正规信贷需求的影响。研究发现,数字金融显著提高了农户生产性正规信贷需求和消费性正规信贷需求的概率。进一步研究发现,数字金融主要通过促进金融知识积累进而提高家庭生产性正规信贷需求,对消费性正规信贷需求的促进作用则通过数字支付渠道实现。

制造型企业碳减排信用风险防控研究:基于深度学习与压力测试

应对气候变化是推动经济高质量发展和生态文明建设的重要抓手,企业的碳减排信用风险关系到投资者、银行和政府等利益相关者的资金保障。因此,有效预警中国制造型企业碳减排信用风险成为当前的研究热点。首先基于熵权TOPSIS与耦合协调度模型验证制造型企业碳减排信用风险预警的必要性;其次,通过与多模型对比,证明MLP深度学习模型在企业碳减排信用风险预警中的优越性;最后,通过压力测试方法确定利益相关者的重点防控企业和行业类型。结果表明:第一,多数制造型企业处于中度、高度协调度耦合阶段,即企业“碳排放水平”因素会显著影响自身的碳减排信用风险;第二,制造型企业碳减排信用风险对“预期碳税力度τ”具有敏感性,而碳税对“石油加工、炼焦及核燃料加工业”的冲击最为明显;第三,本文提出的MLP深度学习模型预测效果最佳,其预测准确率达到98.60%,相较于其他模型平均提升了15.57%,充分表明了该模型的可行性和实用价值。

家庭农牧场信用评价指标体系构建方法与应用——基于Wald检验-相关分析

现有对家庭农牧场的研究大多是从新型农业经营主体融资角度或从某一方面对新型农业经营主体的影响进行模型分析或定性分析,很少有针对建立家庭农牧场信用评价指标体系方面的研究,而这恰是解决家庭农牧场融资困境的有效办法之一。科学合理的信用评价指标体系可以促使金融机构开发家庭农牧场信贷产品,进而推动家庭农牧场快速、长期、稳定发展。通过Logistic回归中的Wald显著性判别和皮尔逊相关分析两种方法对家庭农牧场的信用评价指标进行两次定量筛选,保证最终构建的包含成立日期、经营土地总块数等11个指标在内的家庭农牧场信用评价指标体系既具有不同信用区别能力又具有指标信息不重复性。内蒙古12个盟市的共722家家庭农牧场ROC曲线表明:AUC=0.896>0.70,说明利用Wald检验与相关分析法相结合所构建的家庭农牧场信用评价指标体系是有效的。

Research on Personal Credit Evaluation Based on Mobile Telecommunications Data

With the rapid development of big data technology, the personal credit evaluation industry has entered a new stage. Among them, the evaluation of personal credit based on mobile telecommunications data is one of the hotspots of current research. However, due to the complexity and diversity of personal credit evaluation variables, in order to reduce the complexity of the model and improve the prediction accuracy of the model, we need to reduce the dimension of the input variables. According to the data provided by a mobile telecommunications operator, this paper divides the data into a training sets and verification sets. We perform correlation analysis on each indicator of the data in the training set, and calculate the corresponding IV value based on the WOE value of the selected index, then binning data with SPSS Modeler. The selected variables were modeled using a logistic regression algorithm. In order to make the regression results more practical, we extract the scoring rules according to the results of logistic regression, convert them into the form of score cards, and finally verify the validity of the model.

数字普惠金融缓解农业上市公司融资约束分析

当前中国数字普惠金融快速发展,逐步取代传统融资方式,并成为一种更加多样化以及更具包容性和可靠性的融资方式。基于2011—2021年农业上市公司数据和数字普惠金融指数构建面板模型,并进行稳健性检验与异质性检验,探讨数字普惠金融对农业上市公司融资约束的影响机制。研究发现:数字普惠金融的发展有助于缓解农业上市公司面临的融资约束,数字普惠金融与农业上市公司融资约束存在明显的负相关性;农业上市公司信贷可得性作为传导机制发挥了重要作用;经过内生性检验发现,数字普惠金融对农业上市公司融资约束具有改善作用的结果较为稳健。另外,数字金融对农业上市公司的融资约束存在异质性,即规模越大的上市公司受到数字金融发展的影响越显著。最后,提出了推动数字普惠金融缓解农业上市公司融资约束的对策建议。

检验检测机构信用风险评价指标体系建设研究

“放管服”改革有效激发了检验检测服务业市场的活力,对市场监管部门监管资源、监管能力、监管智慧化水平提出了更高要求。本文结合检验检测服务业发展和监管现状,通过研究适配于智慧监管的指标体系,对检验检测机构信用风险维度进行梳理,提炼风险指标,搭建适用于检验检测智慧监管平台的指标体系,分析指标体系适用的场景,为监管工作提供评价依据,是标准化信息化融合发展助力提升监管效能的探索实践。

农村人力资本投资、农村金融与农户家庭福利

文章通过构建两时期农户家庭决策模型,分析了农村人力资本投资影响农村金融福利效果的理论机制。理论模型显示,农村金融信贷资金对农户家庭福利的边际效应随着人力资本投资支出的增加而不断上升;理论分析结果表明,农户增加人力资本投资支出有助于提升农村金融信贷资金的福利效果。文章进一步探析了农村人力资本投资对农村金融支农效应的驱动机制,并基于陕西关中农村地区的微观调研数据,将农户技能培训作为农村人力资本投资的代理变量,以农户技能培训为调节变量,实证检验了农村人力资本投资对农村金融信贷资金的福利效果。研究发现,参与农业技能培训的农村人力资本投资安排对信贷资金的福利效果发挥了显著的正向影响,并通过调节效应图直观地呈现出了技能培训在农户家庭福利与农村信贷资金之间的调节作用,实证结果验证了理论模型的分析结论。文章揭示了农村人力资本投资与农村金融的内在关联机制,启示我们在乡村振兴实践中,应强化农村人力资本投资力度,充分发挥农村金融支农惠农的作用。

基于MARS的银行信用风险压力测试实证研究——以招商银行为例

压力测试是商业银行信用风险管理的一种常用手段,在进行压力测试时,对测试方法的选择是一个不容忽视的问题,就测试方法的选择来说,目前银行所使用的方法有其各自的优缺点。本文对压力测试方法进行分析,并将多元自适应回归样条(MARS)方法引入该研究中,在通过实证分析后,最终发现在使用MARS方法进行商业银行信用风险压力测试时,该方法表现优越,尤其是其样条函数模型对于现象的解释能力强于一般的线性回归模型。

铁路建设项目试验检测管理新模式探究

随着国家铁路建设项目质量管理体系的完善和高铁建设影响力的增强,传统的试验检测管理模式已无法适应当前发展需要,施工单位试验室自检“减量、提质、保真”理念已深入人心,取消效率不足的监理项目部工地试验室提议也越来越强,进一步健全和规范第三方试验检测管理已迫在眉睫,探究铁路建设项目试验检测管理新模式,将有利于推动检测行业专业化管理和健康向好发展。

基于微观知识转化机理的核心能力形成研究

我国国民经济的飞速发展在本质上源于我国企业核心能力的推动。根据知识理论的主导思想,知识转化是企业核心能力形成的最根本的推动力。本研究对我国企业知识转化行为在核心能力形成过程中的微观效应进行实证分析,既可以发现我国企业知识转化的现实性成果,也可以揭示其不足之处,对于我国企业提高知识转化效率、增强核心能力培育具有一定的理论借鉴价值。

农贷资源配给的收入约束效应:理论分析与实证检验

在理论分析农村金融资源错配损失效应的基础上,文章基于CHFS微观大样本调查数据,将具有信贷约束力的农村信贷配给具体分为交易成本信贷配给、数量信贷配给与风险信贷配给,运用PSM模型实证估计该三类信贷配给的收入约束效应,实施了稳健性检验与内生性检验,并对农村信贷配给的收入约束效应进一步做地区异质性分析。研究发现:农户受到交易成本信贷配给、数量信贷配给与风险信贷配给致使家庭年均收入分别减少了1660元、1190元、2010元,表明农村信贷配给具有显著的收入约束效应,其中,风险信贷配给收入约束效应最大,数量信贷配给收入约束效应相对较小,且该实证结果通过了平衡性检验与共同支撑检验。文章采用CMP估计法实施内生性检验,分析表明信贷配给确实存在着收入约束效应。同时,地区异质性分析结果显示西部地区农村信贷配给的收入约束效应显著,中部地区仅数量信贷配给的收入约束效应在统计上不显著,而东部地区信贷配给存在收入损失效应但统计上不显著。

基于信息解释能力的小企业信用评级体系构建研究

以建立商业银行小企业客户信用评级指标体系为目的,提出一种系统的小企业信用评级指标体系构建方法.检验并剔除对企业违约影响不显著的信用评级指标,提出新的指标筛选方法以剔除综合信用风险识别能力弱的评级指标.其次,通过相关分析法降低评级指标集的整体信息重叠.再次,根据信用评级指标体系识别违约状态的准确率检验小企业信用评级指标体系的合理性.最后,基于中国一家商业银行3111笔小企业信贷历史数据进行了实证分析,研究表明本文构建的小企业信用评级指标体系识别违约风险的准确率高而且稳定.

商业银行信用卡市场竞争策略研究

考虑信用卡市场普遍存在的消费者偏好差异和资信差异问题,将借贷模型与Hotelling模型相结合,分析了两种差异对商业银行信用卡市场竞争的影响.分析表明:在全国统一的征信体系尚未建立,各商业银行缺乏信用卡运作经验的情况下,我国商业银行信用卡市场的竞争行为是对理性竞争的偏离,管制者应该加强对信用卡市场的监管,有效防范由于信用卡过度竞争造成的信用风险,以防韩国信用卡危机的发生.

互联网金融对我国金融机构信用风险影响的实证研究

互联网移动支付、云计算、大数据、社交网络的出现,标志着我国传统金融业与互联网、移动互联网开始紧密融合。大多数金融机构已将业务及产品服务延伸至互联网。以"金融线上化"为代表的互联网金融模式,不仅深刻地改变了传统的生活方式,同时也极大地影响了"一行三会"的监管理念和具体实践。互联网金融已成为金融生活中无法忽视和回避的话题。互联网金融对具体金融机构的运行机制及其面临的信用风险状况的影响,更是引发了学界和从业人士的高度关注。本文首先讨论了互联网金融信用风险的理论,然后使用Eviews统计软件中的邹检验(Chow test)方法和虚拟变量法进行计量分析析,从实证的角度研究了互联网金融对我国金融机构风险中的信用风险所产从生的变化及其影响,并提出相关对策。

中国商业银行体系信用风险评估——基于宏观压力测试的研究

宏观压力测试,作为压力测试方法在宏观经济分析中的具体运用,可以提供极端事件对金融体系影响的前瞻性信息。随着各国金融监管当局对系统性风险的日趋重视,宏观压力测试方法逐渐成为检验一国银行体系的脆弱性、维护金融稳定的首选工具。本文主要研究宏观压力测试在银行信用风险评估中的应用,并在已有的模型成果的对比分析基础上,建立适用于我国的宏观压力测试模型并以此进行实证分析。本文以贷款违约率作为评估银行系统信用风险的指标,选取对银行信贷违约风险构成冲击的宏观经济变量,通过多元线性回归模型将其整合成为一个综合性指标。研究结果发现:名义国内生产总值(NGDP)和通货膨胀率指标(CPI)对银行体系的贷款表现冲击力较强。在此基础上构建了两种宏观经济极端情境,在关于NGDP大幅下降和CPI骤升的压力情境设定下,银行体系的贷款违约率都出现了不同程度的大幅度提高。尤其在关于通货膨胀率的情境设定下,贷款违约率的增幅高于其在NGDP下降情境下的增幅。

考虑天气不确定性的光伏电站置信容量评估

光伏发电由于具有间歇性和波动性,一般认为只有能量价值而没有容量价值,但在光伏电站并网后电力系统的发电可靠性会有所提升,这表明光伏发电也具有一定的容量价值,如何衡量其置信容量是大规模光伏电站接入电网时需要考虑的问题之一。文中提出了一种评估光伏电站置信容量的计算方法。首先,根据1年中天气情况建立考虑不同天气概率、最大辐射强度、云遮蔽以及温度波动的年光伏电站输出功率波动模型;其次,采用了基于序贯蒙特卡洛仿真的电力系统发电可靠性计算方法,在此基础上应用弦截法进行光伏电站置信容量的迭代求解,并将数理统计中的检验2个大子样均值相等——u检验的假设检验方法引入到迭代求解的收敛性判据之中;最后,应用可靠性标准算例的仿真计算,证明了所述方法的正确性和有效性。