数据挖掘在信用风险管理中的应用

本文详细分析了在现代信用风险管理中不同方法对数据质量的要求,并在此基础上提出采用数据挖掘方法改进数据质量、提高计算精度的建议,供我国金融机构信用风险管理之借鉴。     

商业银行信用风险管理方法研究

本文通过分析目前国内商业银行在信用风险管理措施方面的误区和不足,给出了在信用风险全面识别基础上进行信用风险管理的基本框架,并对当今主流的信用风险模型进行了系统性的介绍,旨在为我国商业银行提高信用风险管理水平提供借鉴和研究思路。     

谈以信用资产组合的信用风险度量改善我国商业银行的信用风险管理

信用风险的管理是商业银行面对的古老话题。但是随着金融创新和经济体制的变革,信用风险的内涵和外延都在扩融。商业银行的最重要的只能就是风险管理,而信用风险管理又是商业银行风险管理的重中之重。本文首先介绍我国商业银行信用风险管理的现状,之后从企业和银行两个角度介绍信用风险产生的原因。其次本文讲述商业银行如何用信用资产组合的信用风险度量来管理信用风险。最后文章从多方面讨论我国商业银行使用该方法所需要的条件,从而为我国金融和经济体制改革提出建议。     

信用风险模型回收率的实证分析

信用风险近年来越来越受到国人的关注。随着中国经济的发展和产业不断升级，经济个体的金融联系越来越密切且复杂，而信用风险也成为主要的金融风险之一。为了管理信用风险，国外经济发达国家或地区的著名金融机构纷纷开发自己的信用风险内部模型。例如Credit Metrics、KMV、Credit Rish＋、Credit Porfolio View。违约回收率对于计算信用风险是非常重要的。文章基于广东地区某商业银行抵押贷款处置资料对我国违约回收率数据进行考察，以揭示我国信用风险状况。     

浅谈我国商业银行信用风险管理

目前,我国商业银行的信用风险管理制度体系还相对不完善,本文从商业银行风险的表现形式出发,分析了我国商业银行信用风险管理的现状及存在的问题,并提出了加强信用风险管理的建议。     

基于KMV模型的房地产业上市公司信用风险度量

房地产行业是国民经济的支柱行业,资金需求量大,信用风险暴露规模较大,对商业银行的信贷资产质量也会产生重大影响,因此如何对房地产企业的信用风险进行度量是信用风险管理领域的亟待解决的问题之一。本文结合我国房地产上市公司的实际情况,研究KMV模型在中国市场中评价房地产上市公司信用风险的能力,采用违约距离度量我国房地产业上市公司信用风险的现状。结果表明,参数调整后的KMV模型能够在整体上识别我国房地产上市公司信用风险。     

信用衍生产品在信用风险管理中的作用

信用风险是导致银行资产质量下降的主要原因，也是我国银行业面临的严重挑战之一。学习与借鉴国外先进的信用风险预测方法、度量技术与管理经验，建立、健全适合我国国情的信用风险评估体系，寻求行之有效的信用风险防范手段，对于提高商业银行的经营效益和资产质量，具有重大的现实意义。本文介绍常用的信用衍生产品在信用风险管理中的作用，并对各种产品的适用性进行讨论。     

中美商业银行信用风险管理比较分析及我国的对策

文章首先解释银行信用风险并列出其表现形式,进而从银行法制建设、商业银行信用风险管理组织体系、商业银行信用风险评级方法体系及信用风险监管等方面对中美商业银行信用风险管理进行对比,最后提出改善我国商业银行信用风险管理的对策。     

对我国商业银行信用风险管理的分析

信用风险是商业银行的主要风险之一，商业银行的信用风险管理决定着银行的生存和发展。文章分析我国商业银行信用风险管理中存在的主要问题，并针对其提出完善我国商业银行信用风险管理的建议。     

信用风险管理新发展对我国商业银行的借鉴

本文通过对信用风险概念的新发展、信用风险管理特征的变化，现代信用风险量化度量模型，以及新巴塞尔资本协议有关信用风险管理内容的论述，在力图展示现代科学的信用风险管理方法的同时，指出了我国商业银行在信用风险管理方面存在的不足和今后努力的方向。