Intelligent Decision Support System for Bank Loans Risk Classification

Intelligent Decision Support System (IISS) for Bank Loans Risk Classification (BLRC), based on the way of integration Artificial Neural Network (ANN) and Expert System (ES), is proposed. According to the feature of BLRC, the key financial and non-financial factors are analyzed. Meanwhile, ES and Model Base (MB) which contain ANN are designed . The general framework,interaction and integration of the system are given. In addition, how the system realizes BLRC is elucidated in detail.

Designing of Commercial Bank Loans Risk Early Warning System Based on BP Neural Networks

According to the index early warning method, a commercial bank loans risk early warning system based on BP neural networks is proposed. The warning signal is mainly involved with the financial situation signal of loaning corporation. Except the structure description of the system structure the demonstration of attemptive designing is also elaborated.

Analysis of Risks in the Individual Housing Mortgage Loan with Game Theory

Through using game theory,a game model of lendingand borrowing money between banks and individuals isestablished to explain how the risks come into being and are transferred in the dynamic point of view.Some sug-gestions about how to avoid the risks are proposed.

试论地方高校债务风险的控制及化解策略

贷款是许多地方高校解决办学资金不足问题的重要举措之一,它有助于产生规模效益,能够促进地方高等教育的发展。但是,巨额债务会对地方高校现有教育资源的有效利用产生负面影响。防范债务风险,需要采取强有力的措施。地方高校应完善财务管理体制机制,加强资金管理,提高贷款使用效益:健全法人经济责任制,完善经济决策程序,消除随意性与盲目性;加强预算管理,增强偿债的计划性:加强支出管理,努力节约开支:建立举债风险预警系统,合理地确定负债规模:充分挖掘现有资源的潜力,多渠道筹措办学经费。总之,在我国高等教育加速发展的背景下,地方高校要统筹规划,科学决策、民主决策,有效防范和化解债务风险,实现自身健康、可持续、高质量发展,为地方经济建设和社会发展提供更多智力支持和人才储备。

中小企业融资难背景下的商业银行信用风险缓释行为研究:信用风险转移or贷款出售?

在面临高风险的中小企业贷款时,商业银行如何签订信用衍生产品合约来缓解自身信用风险,进而在支持中小企业和民营企业融资时实现自身的最大效用,成为商业银行支持中小企业融资需要重点考虑的问题。本文将信用风险转移工具与贷款出售相结合,比较了存在道德风险与不存在道德风险情况下商业银行的效用差异。理论模型分析表明,当不存在道德风险时,贷款出售市场会保证商业银行实现贷款的期望收益;但监管成本的存在使得信用风险转移工具的使用效用低于贷款的预期收益,且合约支付没有呈现出状态分离特征,商业银行会倾向于使用贷款出售来转移信用风险。在存在道德风险时,贷款出售市场并没有完全对冲商业银行的信用风险;而对于信用风险转移工具而言,当信用风险缓释工具卖方资产管理能力非常强,且大于监管惩罚的期望值时,商业银行能够获得高于贷款预期收益的效用,信用风险转移工具是更优的选择。

宏观审慎政策能否抑制商业银行风险承担

选取2010—2020年中国225家商业银行年度数据,构建面板回归模型实证检验了宏观审慎政策对银行风险承担的影响及其作用机制。研究表明:(1)宏观审慎政策的实施有助于抑制银行风险承担。相对于国有银行与城农商行,宏观审慎政策对股份制银行风险承担的抑制效应更大。(2)同业负债、贷款集中度及杠杆率在宏观审慎政策与银行风险承担的关系中承担着多重中介作用,宏观审慎政策主要通过降低银行同业负债、贷款集中度及杠杆率渠道来降低银行风险承担,“宏观审慎政策—同业负债/贷款集中度/杠杆率—银行风险承担”的传导渠道均有效。(3)跨境资本流入对宏观审慎政策与银行风险承担关系具有负向调节作用,跨境资本流入规模增大会减弱宏观审慎政策对银行风险承担的抑制作用。(4)银行家信心对宏观审慎政策与银行风险承担关系具有负向调节作用,银行家信心提升会减弱宏观审慎政策对银行风险承担的抑制作用。该成果将为提升宏观审慎监管效率及防控中国银行业风险提供重要的理论指导与决策参考。

客户集中度、短贷长投与企业财务风险:基于A股上市公司的实证分析

针对客户集中度、短贷长投与企业财务风险之间的关系问题,以2019—2021年A股上市公司为研究样本,采用实证研究的方法,分析客户集中度与企业财务风险之间的关系,以及短贷长投在客户集中度与企业财务风险之间的中介作用。研究表明:客户集中度与企业财务风险显著正相关;短贷长投在客户集中度与企业财务风险之间发挥中介作用;与非国有企业相比,国有企业中客户集中度对企业财务风险的影响更显著。研究结论为上市公司制定科学的财务决策以及更好地防范财务风险提供参考。

动态视角下房地产贷款对银行业系统性风险溢出研究

基于Credit Metrics模型动态度量房地产贷款信用风险,运用双重ΔCoVaR模型分析框架量化其对单家银行风险的影响,以及对银行业系统性风险的溢出,将总体溢出分解为直接溢出和间接溢出,考量房地产贷款信用风险对银行业系统性风险的传导途径。结果显示:一方面,房地产贷款信用风险近年来整体呈上升趋势,且对银行业风险溢出显著,尤其是大规模债务违约和新冠疫情的爆发加剧了溢出效应。另一方面,房地产贷款信用风险的间接溢出大于直接溢出,且高(低)系统重要性银行产生了更大的间接(直接)溢出,表明高系统重要性银行由于与其他银行的业务联系密切,其贷款信用风险更易引发银行业内的连锁反应从而间接刺激风险爆发;低系统重要性银行因为依赖少数大型客户贷款,面临信用丢失时缺乏强劲的风险缓冲能力,更可能直接对银行业的稳定造成显著破坏。

省域数字经济发展与城市商业银行零售业务转型

文章立足于城商行零售业务转型的实践,从信贷资产配置的视角出发,研究了省域数字经济发展给城商行“资产端”零售贷款占比带来的影响。研究发现:数字经济可以助推城商行零售业务转型,对其“资产端”的零售贷款占比具有显著的促进作用。一方面,这种促进作用主要集中于个人经营性贷款、个人消费贷款和个人汽车贷款,对于个人住房按揭贷款则表现出抑制作用;另一方面,对于资产规模较大和东部地区的城商行,数字经济的促进作用更为明显。机制检验表明:数字经济可以“赋能”城商行的风险管理和成本管理,进而促进其“资产端”零售贷款占比的提升。调节效应检验表明:通过“改善民生质量、提升司法质量、改善城市人居环境质量”优化零售贷款业务的发展环境,可以强化数字经济对城商行“资产端”零售贷款占比的促进作用。此外,数字经济背景下,城商行“资产端”的“零售贷款占比提升”是以“对公贷款占比降低”为代价的,即存在“替代效应”,且在经济下行期尤为明显。

面向金融风险预测的时序图神经网络综述

金融风险预测在金融市场监管和金融投资中扮演重要角色,近年来已成为人工智能和金融科技领域的热门研究主题.由于金融事件的实体之间存在复杂的投资、供应等关系,现有的金融风险预测研究常利用各种静态和动态的图结构来建模金融实体间的关系,并通过卷积图神经网络等方法将相关的图结构信息嵌入金融实体的特征表示中,使其能够同时表征金融风险相关的语义和结构信息.然而,以前的金融风险预测综述仅关注了基于静态图结构的研究,这些研究忽视了金融事件中实体间关系会随时间动态变化的特性,降低了风险预测结果的准确性.随着时序图神经网络的发展,越来越多的研究开始关注基于动态图结构的金融风险预测,对这些研究进行系统、全面的回顾有助于学习者构建面向金融风险预测研究的完整认知.根据从动态图中提取时序信息的不同途径,首先综述3类不同的时序图神经网络模型.然后,根据不同的图学习任务,分类介绍股价趋势风险预测,贷款违约风险预测,欺诈交易风险预测,以及洗钱和逃税风险预测共4个领域的金融风险预测研究.最后,总结现有时序图神经网络模型在金融风险预测方面遇到的难题和挑战,并展望未来研究的潜在方向.

农地经营权抵押贷款信用风险影响因素及其衡量研究——基于CreditRisk+模型的估计

基于1 173个贷款样本数据,运用Logistic回归分析农地经营权抵押贷款信用风险影响因素并预测违约概率,依据CreditRisk+模型,对农地经营权抵押贷款信用风险衡量进行研究,并进行了压力测试。研究表明,农地经营权抵押贷款信用风险主要受到抵押土地因素、保险与政策因素的影响;影响因素的风险程度具有次序性;贷款期限和农业生产周期不匹配是农地经营权抵押贷款面临的突出矛盾;土地经营权来源不同的贷款风险程度存在明显差异;农地经营权抵押贷款预期损失和非预期损失占VaR比例结构合理,极端情景出现时预期损失会有明显波动。提出应瞄准贷款对象、精确贷款条款和强化风险处置,促进农地经营权抵押贷款顺利开展。

基于CreditRisk+模型的零售贷款经济资本计量方法

针对零售贷款的信用风险特征,在CreditRisk+框架下,采用非线性时变比例模型分类测算零售贷款违约概率,并引入FFT-Panjer算法简化零售贷款组合的损失分布计算,提出了零售贷款信用风险的经济资本计量方法。同时通过算例分析论证了该方法在我国商业银行运用的科学性和可行性。

替代与互补:非正式与正式风险管理工具的关系研究

利用2019年中国家庭金融调查(CHFS)的农村保险专题调查数据实证检验非正式与正式风险管理工具的相互关系。研究发现:农户对非正式风险管理工具的采纳率明显高于正式风险管理工具,非正式风险管理工具对低保障水平农业保险存在显著的替代关系,且不受收入水平的影响。农户对高保障水平农业保险的支付意愿较高,非正式风险管理工具与高保障水平农业保险具有互补关系,依赖借贷救急的农户对高保障水平农业保险的支付意愿更高。鉴于此,应着重向缺乏风险管理能力的农户推行低保障水平农业保险;同时,逐步推广高保障水平的农业保险,保障农户收入,维护国家粮食安全。

数字金融背景下商业银行消费贷款业务风险管理研究

对商业银行来说,数字金融下的经营模式转变是一项历久弥坚的工作,它不但是整个银行业务的重新调整,也是基层工作的数字化重构。对商业银行消费贷款来说,由于目前消费贷款产品不断丰富,客户结构更为多变,其所面临的风险问题也日益复杂。因此,如何在数字金融背景下加强银行消费贷款业务的管理,显得尤为重要。基于此,文章针对商业银行消费贷款及其风险管理进行了分析和探讨,以期为同行提供参考建议。

土地流转贷款风险评估与防控研究——以C银行为例

土地是农业之本、农民之根,是保障国家粮食安全和实施乡村振兴战略的重要物质基础。随着银行土地流转贷款规模逐年激增、产品模式逐渐饱和,如何做好信贷风险评估与防控,科学稳健支持农地发展是当下银行重点关注的方向和研究的课题。该文以C银行为研究对象,运用层次分析法、调查研究法及构建风险评估指标体系,对土地流转贷款进行风险评估,最终得出环境和政策风险指标等级较高,操作风险指标等级较低。

贸易网络中心性对国际证券资本流动的影响研究——基于全球市场的经验数据

基于1990—2019年全球131个国家(地区)的进出口贸易等数据构建贸易网络中心性测度指标,采用面板回归模型实证检验贸易网络中心性对国际证券资本流动的影响效应。结果表明:贸易网络中心性水平提升,该国国际证券资本(净)流入将受到抑制;抑制作用的机制通过影响股票和债券的国际投资得以实现,次贷危机期间及发达国家所受到的抑制效果更趋明显;抑制作用的强弱受各国的股市波动率、银行业发展水平和贷款风险溢价等因素影响,套利因素将促使资本经由处于贸易网络中心的国家流到边缘国家。我国应结合贸易网络中心优势产生的外部影响力和控制力,优化政策体系,提高国际证券资本配置效率。

银行互联网贷款发展加剧了系统性风险吗?——兼论互联网贷款新规效用

互联网贷款作为商业银行数字化转型的核心业务,是防范化解系统性风险不容忽视的重点领域。以2017—2022年中国23家上市商业银行季度数据为研究样本,探究互联网贷款对系统性风险的影响和作用机制。研究发现,商业银行互联网贷款业务发展加剧了系统性风险;投向行业集中度强化了互联网贷款对系统性风险负向溢出效应,银行多元化经营则减弱了此影响;互联网贷款新规的实施有效抑制了互联网贷款对系统性风险的加剧作用。

商业银行不良贷款现状特征、成因分析与治理对策

随着我国经济的快速发展,商业银行在国民经济中的地位日益提高,对金融改革起到了有力推动作用。然而,商业银行的不良贷款问题也日益凸显,不利于商业银行的日常经营与发展,给金融稳定带来了一定压力。在经济新常态下,有效防范不良贷款的产生,提高资产质量,这已成为金融领域中亟待解决的问题。从商业银行不良贷款的现状入手,分析其产生的原因并提出治理对策,以期助力我国商业银行实现可持续健康发展。

中国跨境银团贷款网络特征对信用风险的影响

伴随着我国金融市场的进一步开放,跨境银团贷款业务迅速发展,推动了跨境资本的双向流动,由此带来的风险聚集效应也明显增强。基于2000-2021年我国跨境银团贷款参与者的相关数据,研究跨境银团贷款网络特征对信用风险的影响,并通过构建跨境银团贷款复杂网络分析该网络特征和动态变化及不同风险程度企业的差异,通过构建广义回归模型刻画网络节点特征对信用风险的影响关系。研究结果发现:跨境银团贷款网络特征的动态演化呈现出复杂性,跨境银团贷款业务主要集中在信用风险较大的企业;不同信用风险程度企业跨境银团贷款的网络特征差异显著;网络度数中心度、中介中心度、接近中心度的特征均与信用风险显著负相关,而聚类系数与信用风险显著正相关。因此,国内商业银行在拓展海外贷款业务时,应加强与国际金融机构的合作交流,共享国际信贷市场的优质客户资源;应借鉴国际先进经验,重视银团贷款数据仓库建设,努力解决银行与企业、牵头行与参贷行间的信息不对称难题。

住房公积金贷款资金风险内部控制研究

我国提出了“提高防范化解重大风险能力,严密防范系统性安全风险”。金融安全是国家安全的重要组成部分,住房公积金又是国家住房金融中的重要一环,因此保障住房公积金贷款资金安全、有效防范并化解信贷风险尤为重要。近年来,随着我国房地产市场的快速发展,住房公积金贷款的资金规模不断扩大,贷款中的资金风险问题愈发突出,如因房地产企业债务过高出现了“暴雷”、楼盘“烂尾”,进而引发由借款人断供而造成的金融风险。文章从住房公积金政策出发,分析住房公积金贷款中常见的资金风险和形成原因,为其提出有针对性的解决措施,形成防范化解贷款资金风险的长效机制,以有效促进住房公积金事业的高质量发展,在住房公积金领域牢牢守住不发生系统性风险的底线。