信用度量制模型与商业银行信用风险量化度量管理

对现代信用风险的量化度量是当代金融领域的前沿问题。发达国家已发展成熟了一系列的风险度量模型 ,而我国在此领域的研究基本处于空白。本文介绍了信用度量制模型 (CreditMetricsModel)的原理 ,及它在我国信用风险量化度量管理中的适用性 。

现代信用度量模型比较与实用性分析

本文通过对现代信用度量模型的比较，结合巴塞尔协议和我国的实际情况，对模型进行实用性分析。

国际主流信用风险度量技术的比较

巴塞尔银行监管委员会于2003年4月发布了巴塞尔新资本协议(the New Basel Capital Accord,Basel Ⅱ)第三次征求意见稿(CP3),进一步明确激励银行研究开发更为复杂、更为先进的风险度量技术和内部评级法(Internal Ratings-Based(IRB)approaches),提高最低资本要求的风险敏感度.

现代信用风险度量模型剖析与综合比较分析

文章首先从多方面剖析了当前比较著名的现代信用风险度量模型,并进行范式比较和实证比较,发现建模方法的不同,预测的效果也相差较大,最后对这些模型作出了较为客观的评价。

日本中小企业信用风险度量及启示

为了促进国内中小企业信用评价和贷款风险度量方法研究,并为国内银行、担保机构以及相关部门实现对信用与风险的科学管理提供参考,我们专程赴日本数家相关机构进行考察。本文在实地考察的基础上,重点介绍了三家著名机构的中小企业信用风险度量现状,并总结出了对我国的启示。

传统信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文首先介绍传统信用风险度量模型的分析方法,然后测算了各模型的预测结果,发现所有的模型预测效果都较差,尤其是犯第二类错误率很高,实证说明它们在分析我国银行贷款违约率方面的适用性并不强。

融入在线社会资本的个人信用价值度量模型

社会资本与个人信用呈正相关性,特别是线下社会资本与个人信用之间的研究相对成熟,并将研究结果应用到车贷、房贷等领域.然而,针对在线社会资本与个人信用的研究相对较少,将在线社会资本作为量化指标进行个人信用价值度量问题仍有待深入研究.因此,本文以社会资本理论研究为基础,融入在线社会网络关系数据度量个人信用水平,结合传统个人信用度量模型,提出了转换在线社会关系的k-核信用价值度量模型,实验结合个人支付宝芝麻分经验数据,从实践角度验证了模型对修正个人信用的有效性.研究提出的度量模型对服务互联网金融领域、利用大数据建立征信系统,完善在线社会资本理论研究等具有重要意义.

现代信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文通过实证比较分析发现,现代信用风险度量模型对银行贷款的违约率、贷款损失和损失率的预测结果的差异性较大;但信用监测模型和信用风险附加法所预测的经济资本配置比例不仅符合巴塞尔协议对银行贷款经济资本的要求,也略大于实际应该配置的比例,实证表明了它们对度量我国商业银行贷款组合的信用风险具有较好的适用性。此外,本文也充分验证了借款人信用等级的不同,银行贷款经济资本配置的比例会有显著性的差异。

我国商业银行信用风险的度量与控制

本文根据《新的资本充足率框架》的基本原则及巴塞尔银行监管委员会推荐的确定资本金的VaR方法,把CreditMetrics^(TM)的基本原理同我国商业银行的信贷管理实践相结合,研究了适合我国商业银行贷款特点的内部信用风险管理的基本框架,对我国加入WTO以后实现与国际商业银行信用风险管理接轨具有现实的指导意义。

信用风险度量及其组合管理中的相关性研究——Copula函数的引进

综述了从传统过渡到现代的信用风险度量方法,并比较了它们的特点。提出组合管理思想是信用风险管理的方向,组合的相关性问题是研究重点。而Copula函数具有描述非线性相关的优势,使用Copula函数可以更加精确地度量信用风险。

信用组合风险度量研究

我国商业银行在信用组合风险管理方面还比较薄弱,虽然国外已有一些较为成熟的信用组合风险管理模型,但是很难在中国直接应用。另一方面,早期的信用组合风险往往只是单独考虑个别资产的风险,没有考虑资产之间的违约相关性,造成风险度量的偏差。本文在考虑了违约相关性的基础上,基于Logit回归分析,利用微模拟的方法,提出了一个符合中国商业银行资产特点的信用组合风险度量模型。

银行信用风险度量Credit Metrics^(TM)模型与CPV模型比较研究

根据新巴塞尔资本协议的基本原则及巴塞尔银行监管委员会推荐的确定资本金的VaR方法,结合中国商业银行目前信用风险管理的实际情况,比较分析CreditMet-ricsTM模型和CPV模型的基本原理和参数选择的共性及差异,对两模型各自特点做出客观评价,结果发现运用CPV模型有利于提高信用风险度量的精确性,为商业银行信用风险管理提供了有益的借鉴.

基于CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

本文基于CPV模型,对房地产信贷风险进行了度量与预测。结果表明,该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。房地产信贷的违约率和宏观经济状况紧密相连,当经济状况恶化,房地产信贷违约率上升,当经济状况好转,房地产信贷违约率下降。分别从国家宏观经济、房地产行业状况、房地产企业状况三个层面选择出三个宏观经济因素指标——综合领先指标、国房景气指数和企业景气指数进行研究,结果表明,对于研究房地产信贷的信用风险来说它们是较好的指标,尤其是综合领先指标。

基于BP神经网络的商业银行信用风险度量模型研究

本文以商业银行表内业务和表外业务为切入点,利用贵州省地方法人银行的500户信贷企业财务数据,改进BP神经网络模型,模拟构建信用风险度量模型,取得了较好的效果。用信用风险度量模型对49家样本企业进行预测,结果发现,该模型对信用风险的提示和预警具有较强的现实指导意义,有利于商业银行提高防控信用风险的能力,也有利于中央银行量化差别化货币政策、提高宏观审慎管理效率。

Logistic模型在中小企业信用风险度量中的应用分析

全球金融危机对企业信用风险度量提出更高要求。本文从中小企业的信用风险度量角度出发,分析对我国中小企业的信用风险度量的适用模型,并采取实证方法对Logistic模型的度量效果分析检验。分析结果表明,Logistic模型在中小企业的信用分析度量中具有较好的适用性。

我国非上市公司信用风险度量的研究——基于期权定价PFM模型和支持向量机SVM回归分析

随着互联网金融的快速发展,供应链金融、P2P、众筹、电子商务众多创新融资模式的相继出现,大大缓解了我国中小企业普遍融资难的问题,但随之而来另一突出问题是企业信用违约事件屡屡发生。由于我国中小企业大部分为非上市公司,信息不对称,造成信用风险监管的问题日益突出。Moody’s KMV公司开发了期权定价的PFM模型,对解决非上市公司信用风险监管难题提供了有效的途径。但PFM模型对非线性样本数据适用准确性差,估计结果不理想。文章采用数据挖掘中的支持向量机(SVM)回归分析方法,利用其适用小样本、高维性和非线性数据分析的特点,对PFM模型在我国非上市公司风险度量进行了实证研究。结果表明此方法的运用,使商业银行可以准确地对非上市公司信用风险进行度量,进而优化选择信贷决策,同时对PFM模型在我国信用风险度量方法的研究方面提供了一定的理论参考依据。

现代信用风险度量模型综述

新的巴塞尔协议允许十国集团的国家银行可以采用内部模型来度量信用风险。文章介绍了目前世界各国金融机构普遍采用的四种信用风险度量模型,对其进行了比较分析,并对各种信用风险模型在中国的应用提出了自己的建议。

软信息与小微企业信用风险度量

小微企业信用风险难以有效度量是银行排斥小微企业的根源,寻找适合小微企业特点的信用风险度量方法是关键。使用混合分析法能够达到认识"较多人的多面性"的目的,克服了定性分析法了解"较少人的多面性"和定量分析法研究"较多人的单面性"的局限。混合分析法能使银行对小微企业风险认识更科学、合理,实证研究也验证了其有效性。原因是加入软信息后,银行的信息劣势大幅降低、淡化了硬信息在风险度量中的绝对地位,拉长了信息的有效时间跨度。混合分析法能够提高银行风险管理能力,对于缓解小微企业融资难具有重要意义。

农村供应链金融信用风险度量

建立农村供应链金融是解决农村中小企业融资难的有效途径,农村供应链金融的发展将银行与农村企业结合起来,以农村企业为核心,将单个企业的不可控风险,转化为整条供应链金融的可控风险,从而降低了银行的损失。文中基于CreditMetrics模型对农村供应链金融中核心企业信用风险进行度量,再通过农村供应链金融中相关企业的资产相关系数量化整条供应链金融的信用风险,最终对农村供应链金融的信用风险得出结论并提出建议。

对当代信用风险度量技术序列模型的对比与评价

信用风险是银行等金融机构所面临的主要风险,信用风险管理则作为金融界及其监管机构的重点工作,且在长期管理实践中形成了一系列专门的度量技术模型。其中,在国际上比较著名,在信用风险管理实践中广泛应用的包括KMV、Credit Metrics、Credit Portfolio View和Credit Risk+等四个模型。由于从理论基础、构建思想、模型假设和计量框架等方面均有相似和不同之处,因此在实际运用中,不仅要体现风险管理的针对性,而且要满足风险度量的可行性,也是风险量化的技术标准与制度标准相结合原则的要求。