基于半马尔可夫模型的信用等级转移概率研究

准确把握企业信用等级的转移概率,对于商业银行的信用风险管理和投资管理决策者来说意义重大。本文利用可靠性理论对企业的信用等级转移问题进行分析,尝试采用半马尔科夫模型,对大公信用评级公司的历史转移数据进行不同时间段的信用等级转移概率估计。研究结果发现:采用半马尔科夫方法可以解决马尔科夫模型在模拟信用等级转移过程中出现的部分问题;相对于马尔科夫模型,半马尔科夫更符合中国的国情,得到的结果更符合实际,具有较好的拟合效果。

基于Z值模型的上市公司信用等级转移矩阵实证研究

本文采用判别模型的Z值对我国上市公司进行信用评级,并通过观察公司评级在四年中的变化构建信用等级转移矩阵,研究在特定的信用环境下我国上市公司的信用等级转移矩阵所表现的一些特征,为我国的信用风险管理提供了一些有意的建议.

独立评估机构信用评级体系与企业信用等级转移

企业信用评级对于企业的运营环境有很大影响,尤其是来自独立评估机构的信用评级更是如此。独立评估机构通过由评估因素、评估标准、评估方法和信用等级划分而构成的评估体系对企业进行信用评级。企业的信用评级转移具有两面性:高等级信用评级有助于提升企业的管理效力,而降级的企业则面临着运营环境恶化的巨大风险。

基于信用等级转移的企业生存时间分析

通过建立具有有限瞬态一个吸收态的Morkov模型,针对信用等级呈向下迁移趋势的企业,推导企业生存时间的分布,计算企业生存时间长度T的密度函数、分布函数以及期望的具体表达式.

RAROC原理下的信用风险度量

我国金融机构迫切需要建立信用风险管理体系 ,却没法回避缺乏必要的历史资料数据库的事实。本文基于RAROC原理 ,通过调整已公开使用的信用等级转移矩阵 ,建立信用风险定价模型 ,是我国金融机构现阶段信用风险研究和运用的一种可行方法。

我国商业银行在聚合信用风险模型下的质押贷款风险度量探讨

传统的聚合信用风险模型在度量信用风险过程中,假定违约损失是给定不变的,但是近年的实际研究表明在实际金融市场中,违约损失是变化的。针对传统模型的这个不合理性,本文充分考虑了违约时损失程度的变化,引入信用等级转移矩阵和违约风险调整的短期利率来刻画这种变化,并利用总索赔量分布的Panjer递推算法给出了信用风险的度量,改进了文献[4,5]中概率生成函数算法的不足,对模型作了发展。

基于CreditMetrics模型的Var方法计算

近期全球金融市场呈现出前所未有的波动性和脆弱性,各国金融监管当局和金融机构都在不断强化和完善对风险的管理。基于CreditMetrics模型,确定了一种能够根据信贷资产的具体情况,方便、快捷地量化风险的通用计算方法。该方法通过明确设定信用等级转移矩阵,估算未来不同信用等级下的贷款远期价值以及推导贷款价值变动的远期分布,对单笔贷款的信用风险进行了具体的量化分析,有利于各金融机构对信贷资产的风险识别、业绩评估和对金融创新业务风险的监管。

基于修正的CVaR动态优化模型的商业银行贷款组合优化研究

本文以银行资产组合调整损失率的CVaR最小化为目标函数,以银行调整收益率的期望作为银行收益的下限约束,将企业信用风险转移矩阵引入到贷款损失率的计算中,建立了基于信用等级转移原理的商业银行贷款组合均值-CVaR动态优化模型,利用Copula函数描述各类企业贷款调整损失率的相关结构,并综合运用线性规划和Monte-Carlo技术得到商业银行贷款组合最优配置策略。