我国商业银行系统性风险评估与实证研究——基于预期期望损失方法测度

文章对我国商业银行系统性风险进行评估,采用系统性预期期望损失和边际预期期望损失两个测度变量,以此作为系统重要性指数,通过预期期望损失方法利用我国14家上市商业银行的面板数据评估我国商业银行系统性风险水平。实证结果表明：国有银行系统重要性虽然占据主要地位,但系统性风险贡献排名却远低于其他商业银行,主要原因是国有银行的现金流更稳定,政府隐性担保及政策优惠对弱化系统性风险贡献度有很大帮助。另外我国中小城市商业银行更有可能带来系统性风险,因为股份制商业银行资产总规模虽然相对较小,但资产扩张速度过快、盈利大幅波动、资本充足率低且负债率较高,相比较国有银行更需要得到监管部门的重点监管。     

银行间同业拆借风险传染测量及仿真研究

本文研究了银行间风险传染机制,并构建了符合我国银行系统的同业拆借市场网络结构,该网络结构满足应用矩阵法的条件;通过采用矩阵法对银行间风险传染进行测算及仿真,运用最优熵值法构建了上市商业银行的双边敞口矩阵,沿用弗阿菲尼方法估计传染损失率,在此基础上利用C++软件,对具有代表性的五家商业银行进行了银行间同业拆借风险传染测度及仿真研究,根据仿真结果提出各商业银行、损失率、风险爆发、风险传染间的相互关系。     

VaR方法测量金融风险应用浅述

VaR风险价值方法是上世纪90年代以后发展起来的新型风险管理工具,作为一种金融风险测量和控制的模型,它简单易操作,应用范围广,相比于传统的金融风险管理模型,具有更高的使用价值。目前VaR方法是最先进的风险测量技术而在金融风险测量领域广泛应用,但是在我国金融领域,VaR方法目前仍处于理论探索、模型建构的起步阶段。如何构建VaR风险测量系统、将其投入金融实践中是我们面临的重大课题,本文通过对VaR方法的分析并结合我国金融领域的具体情况,对VaR方法在我国金融领域的应用进行初步探讨,以期能对我国金融风险领域VaR方法的使用有所助益。     

银行业财务指标对系统性金融风险的影响研究

本文在充分梳理我国16家上市商业银行股票收益率的基础上,运用CoVaR模型测度并分析银行业财务指标如何影响系统性金融风险。研究发现：就抵御系统性风险的能力而言,国有银行最强,然后是股份制银行,最后是城市商业银行;就其对银行体系的系统性风险贡献而言,最大的是国有银行,然后是股份制的银行,最后是城市商业银行;单个银行的系统风险贡献与其自身规模、不良贷款率、批发式融资占比和GDP显著相关。     

我国证券业系统性风险测度及防范对策——以上市券商为例

防范化解证券行业系统性风险是有效化解系统性金融风险的重要环节。论文基于分位数回归法构建CoVaR模型(金融系统性风险),以上市证券公司为研究对象,选取上市券商月收益率等可观测数据进行测度,分析评价证券行业系统性风险的来源、影响因素、影响程度及风险溢出的效应。通过推进金融业供给侧结构性改革,规范设计灵活适用的量化分析工具,改进完善三位一体的监管框架及监管模式,以大监管理念及方法防止风险的全域外溢。     

我国家电行业股票系统性风险分析

根据威廉.夏普的资本资产定价模型的原理,以我国家电行业20家公司自上市以来的数据为样本,运用时间序列最小二乘法的线性回归方法,对这20支股票进行了系统风险即β系数的计算,比较上市公司在股改前和股改后β系数的差异,结果发现β系数在不同的时期会发生变化,并以此对我国家电行业股票系统性风险进行分析判断。     

银行系统性风险及其测度研究综述

国内外对银行系统性风险定义、特征与测度等方面的研究不足主要体现在对系统性风险缺乏统一权威的界定、过于专注复杂模型、缺乏对系统性风险与实体经济关系的定量研究以及缺乏针对中国银行业系统性风险的研究等方面。我国金融体系以银行业为主,对我国银行业系统性风险进行研究具有较强的具有较强的代表性、针对性、前瞻性与探索性。     

中国银行业的系统性风险及其监管

该文在概述系统性风险的含义及其测算方法的基础之上，利用资本资产定价模型对中国主要银行的系统性风险进行测算，说明当前我国各主要银行所面临的系统性风险，并对当前的现状提出监管建议。     

中国银行业的系统性风险及其监管

该文在概述系统性风险的含义及其测算方法的基础之上，利用资本资产定价模型对中国主要银行的系统性风险进行测算，说明当前我国各主要银行所面临的系统性风险．并对当前的现状提出监管建议。     

我国金融机构系统性风险动态监测 ——基于CCA和动态因子copula模型的研究

本文结合未定权益分析法和动态因子copula模型研究了2008年1月至2016年3月我国金融机构系统性风险.研究结果表明:(1)基于未定权益分析法计算的信用价差指标较好地揭示了单一金融机构违约风险动态变化,次贷危机期间较高,2015年以来再次升高,具体来看,证券公司最高,保险公司和信托公司居中,银行最低.(2)基于动态因子copula模型计算的系统性风险指标较好地反映了我国金融机构系统性风险演进,2009年下半年至2014年底系统性风险较高,样本期间内金融机构在系统重要性上没有显著差异.比较发现单一金融机构违约风险较高,并不意味着系统性风险高,这取决于金融机构间相依结构.因此,加强金融机构宏观审慎监管时,应关注金融机构间相依结构动态变化.     

How to reduce the default contagion risk of intercorporate credit guarantee networks? Evidence from China

This study uses data from 2011 to 2018 for Chinese small and medium-sized enterprises to construct a weighted directed network to investigate the topology of intercorporate credit guarantee networks. Moreover, based on the DebtRank algorithm, it develops a novel GuaranteeRank model that includes three factors to comprehensively examine default risk contagion and systemic risk in various scenarios. The results demonstrate that (1) credit guarantee network has the topological characteristics of “scale-free” and “small world”; (2) default contagion and systemic risk increase significantly when the macro-external shock and company's off-balance-sheet debt exceed certain threshold values, while continuous bank credit support can notably reduce the risk; (3) credit guarantee network is “robust yet fragile”, such that targeted shocks increase systemic risk much more than do random shocks; (4) in addition to the prevalent “too big to fail” and “too central to fail” phenomena, a “too connected with the central to fail” phenomenon is also identified for the first time. Therefore, this study provides an important reference for regulators and financial institutions to reduce the default contagion risk of intercorporate credit guarantee networks.     

汽车消费贷款风险测试模型

由于我国开展汽车消费贷款的时间短,相关的法律制度和信用制度不完善,信贷风险大大增加。因此,需要建立汽车消费贷款风险防范体系,有效防范和化解汽车消费贷款风险。文章从消费信贷、风险管理的理论成果出发,采用规范和实证分析相结合的方法,首先分析了我国汽车消费贷款现状,其后构建了汽车消费信贷风险测度模型,最后对模型进行了应用。     

创业企业信用风险度量模型与实证研究

本文针对创业企业这一特殊的企业群体,在对信用风险度量的相关方法、模型进行系统回顾和比较研究的基础上,构建了适合我国创业企业信用风险度量的最可行方法.文章从抽样阶段开始,运用逐步多元判别分析法对处于不同生命阶段的创业企业筛选出具有区别力的分析变量,对不同生命阶段的企业建立不同的信用风险判别模型,并进行了实证研究.研究结果表明,这一方法在创业企业信用风险分析方面具有较好的可行性.     

不良资产证券化资产池信用风险测算研究——基于神经网络

不良资产证券化资产池信用风险的定量研究在我国非常匮乏.文章立足我国不良资产信用数据严重不足的现状,尝试使用改进的BP神经网络模型测算单笔不良资产的信用风险:根据不良资产的特点甄选出其中16个作为输入变量;经过反复测试,确定1个隐含层;以单笔资产的信用风险作为输出层.然后通过整合信用风险附加模型,量化资产池的信用风险.通过对我国某不良资产证券化案例为样本进行的实证分析结果表明,基于改进的BP神经网络模型测算资产池信用风险具有良好的应用效果.     

Modeling firm specific internationalization risk: An application to banks’ risk assessment in lending to firms that do international business

Drawing on internationalization process theory, we develop a new model for firm-specific internationalization risk assessment. The model shows that firm-specific internationalization risks can be determined from a firm's experiences and from current business activities in a firm's network. Experiential risks are categorized as international, country market, network, or relationship experience risks. Risk assessment in current network activities can be determined from a firm's dependency on a network and from the network's performance and evolution. We apply our model to credit risk assessment by banks and other credit institutions. This article adds to research on financial institutions’ credit risk assessment by focusing on firm-specific internationalization risk assessment, an area that has previously received little attention in the literature. In addition, this article provides a better understanding of risk assessment in the internationalization process, shedding light not only on the risks involved in firms’ commitment to internationalization but also on the risks that banks and other institutions take when they commit by lending to internationalizing firms.     

Network valuation in financial systems

We introduce a general model for the balance‐sheet consistent valuation of interbank claims within an interconnected financial system. Our model represents an extension of clearing models of interdependent liabilities to account for the presence of uncertainty on banks' external assets. At the same time, it also provides a natural extension of classic structural credit risk models to the case of an interconnected system. We characterize the existence and uniqueness of a valuation that maximizes individual and total equity values for all banks. We apply our model to the assessment of systemic risk and in particular for the case of stress testing. Further, we provide a fixed‐point algorithm to carry out the network valuation and the conditions for its convergence.     

基于组合赋权的银行信用评价模型研究

信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价,反映了客户违约风险的大小。通过对评价指标的海选和筛选构建了信用综合评价指标体系,用客观赋权的离差最大化法和主观赋权的组合确定指标最优权重,建立了基于组合赋权方法的银行信用评价模型。通过组合赋权,既保留了客观赋权对实际情况的真实反映,又反映了主观赋权体现了专家的知识与经验。     

电子商务中的信息不对称及其信用风险博弈分析

电子商务是建立在计算机网络基础上的商务经济活动,它比传统商务活动更加依赖健全的信用体系。本文首先分析了电子商务发展中的信用不对称问题,并进而用博弈模型分析了电子商务中的信用风险,最后提出了详细的解决对策。     

Systemic risk network of Chinese financial institutions

The Chinese stock market crash in June 2015 has demonstrated necessary to improve understanding of systemic risk from the perspective of financial network. This study constructs a tail risk network to present overall systemic risk of Chinese financial institutions, given the macroeconomic and market externalities. Employing the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method of high-dimensional models, our results show that firm's idiosyncratic risk can be affected by its connectedness with other institutions. The risk spillover effect from other companies is the main driving factor of firm-specific risk, comparing with macroeconomic state, firm characteristics and historical price movement. The number of connections between institutions significantly increases during June 2014 to June 2016. Moreover, we utilize the Kolmogorov-Smirnov statistic to test significance of systemic risk beta based on tail risk and further rank the systemic risk contribution. Finally, we test the determinants of systemic risk contribution in a forward-looking way. Regulators could detect those firms that are most threatening to the stability of system.     

基于BP神经网络的企业物流服务外包风险预警系统

从管理风险、信息风险、信用及财务风险、市场风险这几个方面构建企业物流外包风险预警指标体系;依据BP神经网络原理,建立用于评估企业物流外包风险水平的BP神经网络风险预警系统,并结合算例进行仿真模拟,证明该模型具有良好的预警精度。