消费性贷款组合优化模型

贷款组合不同于一般的投资组合,其收益的不确定性来源于违约的发生而非贷款市场价值的波动,因此传统的均值一方差投资组合优化模型存在不适用性.建立信用风险简化型模型计算违约损失,并利用一致性风险度量手段最小化风险,可以保证银行获得期望收益的同时稳定发展,是银行贷款组合优化的有效模型.     

存货质押融资业务信用风险度量研究

随着中小企业信用担保体系的不断完善,担保贷款的规模不断扩大,担保贷款的风险管理受到普遍关注。供应链金融的风险包括市场风险、信用风险和操作风险等,采取有效的风险价值度量方法对存货质押融资业务的发展有着重大意义。本文借鉴国内外学者的研究成果,利用Merton模型来度量每一个企业的预期违约概率,进而通过Merton模型来度量信用风险的大小,构建了一个计算供应链金融信用风险的模型。这种方法与信用等级无关,并弥补了VAR需要大量历史数据的弊端。     

贷款组合的风险分解模型研究

文章针对贷款组合中的信用风险,基于Credi t Met ri cs模型假设,提出了相互独立条件下贷款组合的风险价值分解及条件尾部均值分解模型。通过风险分解模型,我们可以快速准确计算各个债务人对整体贷款组合风险的贡献。最后,通过具体实例对模型进行了详细描述。     

贷款组合的破产概率分析

文章针对贷款组合中的违约风险,研究了有限连续时间下贷款组合中的一个破产模型;利用该破产模型,分别推导出单一贷款额结构和多个贷款额结构下的破产概率。结论表明,破产概率在违约概率的基础上进一步描述出金融机构对于违约风险的承受能力情况,是衡量金融机构风险状况的有效指标。     

期权理论在银行风险管理中的应用

利用期权定价理论对风险债券和贷款进行估价,对它们的信用风险进行度量是现代信用风险模型的重要特征.这一思想可追溯到1974年的默顿(Merton),他将期权定价理论运用于有风险的贷款,并将违约债务看做企业资产的或有权益,利用期权理论进行定价分析.模型基本假定某个企业在其资产价值降低到其债务价值以下时就发生违约.之后Black和Cox(1976)、Geske(1977)、Longstaff和Schwarz(1995)、DSa(1995)以及Zhou(1997)等一大批金融学家对其模型进行了更为深入的研究和推广.KMV公司利用期权定价理论创立了违约预测模型--信用监测模型(Credit Monitor Model)即KMV模型,用来对上市公司和上市银行的信用风险(特别是它们的违约状况)进行预测,这一模型是对传统信用风险度量方法的一次革命.     

基于省域视角的信用风险模型适应性分析

巴塞尔新资本协议在鼓励银行采用内部评级法评估信用风险以提取资本准备的同时也强化了各国监管机构对内部评级模型绩效检验与审查的要求.CreditMetrics和CreditRisk+是银行业信用风险评估的基准模型.从建模的数学方法看,CreditRisk+是基于违约的判断,而CreditMetrics则是根据等级变化评价.利用江苏省银监局的相关统计数据对信用风险评估模型进行参数特性审查与绩效检验,结果显示这两类常用模型都可以在江苏的商业银行经营实践中稳定地实现根据信贷组合的实际风险状况进行内部资本配置这一目标.     

聚合信用风险模型的改进和研究

近年来的研究发现,违约损失率的分布呈现一种双峰特征。文章对传统聚合信用风险模型进行改进,用具有双峰特征的双beta分布来刻画违约损失率的变化,给出全部贷款组合信用风险概率生成函数的解析式,利用数值模拟的结果验证了模型的有效性。     

上市公司支付违约风险度量模型研究 ——以永泰能源为例

文章在KMV和复合KMV框架内引入资产变现参数及触发概率,同时考虑支付违约随机性发生特征,建立支付违约风险计量新模型,并以A股上市公司永泰能源为研究对象,应用模型分析公司重大资产重组事件公告前、短期融资券实质性违约前信用风险的变化规律.研究结果表明:引入变现参数和触发概率能够明显提升模型识别公司信用风险变化的能力;时变变现参数对支付违约概率的影响高于固定变现参数的影响;复合KMV框架内引入变现参数和触发概率,既可区分公司短期与长期信用风险,又能提升模型预测信用风险变化能力;相对于账面价值为基础的直接估计法,市场数据为基础的间接估计法能够更有效地识别信用风险变化.文章丰富了信用风险计量模型理论研究成果,对投资者、发行人、信用评级公司、监管机构、会计准则委员会有借鉴参考价值.     

农村商业银行贷款违约影响因素研究

在对农村商业银行贷款信用风险影响因素进行理论分析的基础上,通过收集某农村商业银行的实际贷款数据,运用随机森林算法和Logistic模型对贷款数据进行实证分析,得出影响农村商业银行贷款违约风险的若干因素,为该农村商业银行降低贷款违约风险,提供了借鉴依据。     

农村商业银行贷款违约影响因素研究

在对农村商业银行贷款信用风险影响因素进行理论分析的基础上,通过收集某农村商业银行的实际贷款数据,运用随机森林算法和Logistic模型对贷款数据进行实证分析,得出影响农村商业银行贷款违约风险的若干因素,为该农村商业银行降低贷款违约风险,提供了借鉴依据。     

商业银行现代信用风险度量研究

<正>一、商业银行现代信用风险度量方法近二十年来,由于商业银行贷款利润持续下降和表外业务风险不断加大,促使银行采用更经济的方法度量和控制信用风险,而现代金融理论的发展和新的信用工具的创新,给开发新的信用风险计量模型提供了可能。现代信用风险度量模型主要有CreditMetrics与Credit Portfolio View模型、KMV模型和CreditRisk+模型。     

利用KMV仿真模型动态监控科技型中小上市公司违约风险北大核心

国内外目前尚没有KMV模型的简单计算方法,许多学者只能通过复杂编程来实现KMV的运行。利用Simulink功能模块选择及模块设置可对复杂的KMV模型进行系统仿真集成,通过友好界面利用KMV模型快速计算中小上市公司违约距离和违约概率。选取沪深两市14家ST科技型中小上市公司以及20家非ST科技型中小上市公司进行实验研究,结果表明:发生财务危机后ST科技型中小上市公司与非ST科技型中小上市公司信用风险违约距离存在显著区别;但一般情况下,它们的信用风险违约概率都较低;金融机构可以利用MKV仿真模型对科技型上市公司进行实时动态风险监控。     

关于我国上市公司违约虱险评价效率的研究

上市公司违约风险评价是目前我国在信用风险评估上较为薄弱的环节。中国商业银行和评级公司应该积极创造条件,加强客户违约概率测度．以有效提升信用风险管理水平。笔者拟着重对KMV模型评估违约风险的基本原理、KMV模型在国内外的运用现状进行探讨．并对该模型在现实中的运用提出若干建议。     

基于非预期损失控制的资产组合优化模型

研究目标：控制银行资产组合的风险,优化银行资产配置。研究方法：以CVaR为约束条件,以经济增加值EVA最大化为目标函数,建立了基于非预期损失控制的银行资产组合优化模型。研究发现：进行银行资产配置时,不能仅仅估计、控制预期损失,同时还必须考虑非预期损失。研究创新：一是通过构建资产组合的非预期损失与国内生产总值和贷款健康状态的离散函数关系,确定了条件风险价值CVaR的函数表达式,解决了银行资产组合的非预期损失的控制问题。二是通过信用等级迁移矩阵将信用等级变化产生的风险纳入到风险度量体系,从而在总体上对信用风险的不确定性有了较可靠的把握。完善了仅考虑贷款违约风险而忽略信用等级变化风险的不足。三是以银行资产组合的经济增加值最大化为目标函数来追求风险调整后的资本回报最大,完善了以组合收益率最大化为目标的资产配置优化忽略资产组合的预期风险和资本占用因素的不足。研究价值：有效控制银行资产组合面临的风险,为银行优化资产配置提供了新的科学决策参考。     

我国信用风险缓释凭证定价模型研究--以红狮控股产品为例

以KMV模型为基础,考虑我国信用风险缓释凭证(CRMW)标准条款规定的信用事件既包含破产也包含支付违约的实际,以资产不足以偿还全部债务测度破产违约概率,以资产可变现价值低于短期有息负债测度支付违约概率,建立信用风险缓释凭证定价模型,并应用模型确定红狮控股CRMW系列产品的理论价格。研究结果表明:基于时变变现率假设得到的凭证理论价格较为合理;支付违约风险是CRMW价值的重要来源;资产变现率是影响CRMW产品价值的敏感性因素。研究过程和分析结果对债券投资者、债券发行人、缓释凭证投资者、缓释凭证发行人、会计师事务所、资产评估事务所及相关监管机构有借鉴参考价值。     

中国银行业不良资产证券化信用风险评价研究

本文首先论述了国际通用的各信用风险模型的适用条件，提出改进的KMV模型作为度量我国不良资产证券化信用风险的模型。同时，提出了计算其违约概率的方法。然后根据我国不良资产的实际情况，建立了一个具有普遍性的模拟的不良资产包，分析其证券化中各个不同发债规模下的信用风险，得出其资产变现收入在对数正态分布下和真实分布中的违约概率，为我国不良资产证券化的风险控制在一定程度上提供了理论依据和技术支持。     

信贷资产组合保险策略定价研究

本文探讨了信贷资产组合保险策略在信用风险管理领域的地位。基于CreditMetrics模型，提出了信贷资产组合保险策略的定价算法，这是对主流风险计量模型的一种全新尝试。处理的过程对CreditMetrics的VaR技术做了一些细节上的变换，通过蒙特卡洛模拟得到了较理想的运算结果。最后对模型的实施提出了合理的建议。     

商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革及比较研究

违约概率度量是指对可能引起信用风险的因素进行定性分析、定量计算,以测量借款人的违约概率,为贷款决策提供依据。国际上违约概率度量领域的研究和实际应用,有从主观判断分析、财务比率分析、统计分析转向人工智能、以资本市场理论和信息科学为支撑的方法等动态计量分析方法为主的发展趋势。本文对商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革进行了比较研究,并对违约概率度量方法的国内研究作了综合评述。     

我国制造业上市公司信用风险度量:基于KMV模型

目前对上市公司信用风险度量模型进行研究,及依据行业特征构造行业信用风险度量模型,对于商业银行信用风险管理显得尤为重要。本文基于现代信用风险度量模型——KMV模型,通过对违约点、股权价值波动性率、违约距离计算方式进行修正,构建了制造业行业KMV模型。研究结果表明,当违约点选取长期债务和短期债务之和时,制造业KMV模型可以提前两年将信用好与不好的上市公司甄别开,具有较强的适用性,符合我国目前信用风险管理水平的需要。同时,运用制造业KMV模型还可以判断上市公司是否具有"壳"资源的价值。     

商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革及比较研究

违约概率度量是指对可能引起信用风险的因素进行定性分析、定量计算,以测量借款人的违约概率,为贷款决策提供依据.国际上违约概率度量领域的研究和实际应用,有从主观判断分析、财务比率分析、统计分析转向人工智能、以资本市场理论和信息科学为支撑的方法等动态计量分析方法为主的发展趋势.本文对商业银行的企业违约概率度量方法发展沿革进行了比较研究,并对违约概率度量方法的国内研究作了综合评述.