基于PLS和LOGISTIC回归模型的中小企业融资的信用风险度量

为了有效地度量中小企业融资的信用风险,选取代表中小企业的经营与发展能力、利润构成与盈利能力、资产与负债和现金流量等4个方面13个指标作为解释变量。由于解释变量之间存在较高的多重共线性和样本量偏小等情况,应用偏最小二乘法提取PLS成分,排除系统中的噪声干扰,构建一个度量信用风险的二分类因变量的Logistic模型。实际数据预测结果表明,该模型不仅具有良好的平稳性和准确性,而且具有较强的解释过程变化的能力。     

分区域的企业财务危机预警模型比较研究

运用多元判别模型、Logit模型和主成分模型，分不同省级区域，对企业财务危机进行预警研究，并对不同区域模型和不同预警技术的判别准确率、预警模型的指标选择、不同类型危机的预警判别进行比较分析，以期为商业银行应用这些模型进行信用风险度量和信贷风险预警提供参考。     

现代信用风险度量模型的对比分析

近年来，信用风险度量的方法和模型不断推陈出新，其中CreditMetrics模型、CreditRisk 模型、KMW模型和CreditPortfolioView模型是四个最具影响力的模型，这四个新型信用风险度量模型的框架和思路，对我国金融机构和金融监管部门的信用风险管理提供了有益借鉴。     

基于风险价值和期权理论的Credit Metrics模型研究

Credit Metrics模型是国际金融界内流行的现代信用风险度量模型,它以风险价值VaR和期权定价思想为基础,以衡量信贷资产组合的风险价值为核心,用于识别贷款、债券等传统信贷产品的信用风险,开启了银行信用风险量化评估的先河,开创了现代信用风险度量研究的新领域,对中国商业银行的信用风险管理有一定的借鉴作用。     

基于PCA-BP的地裂缝危险性预测

为了更准确地对地裂缝的危险性进行预测，以苏锡常地区地裂缝为例，构建主成分分析(PCA)-BP神经网络模型。利用主成分分析法五个影响地裂缝危险性的指标进行分析，包括导水系数、地下水位、黏性土层厚度、基岩埋深以及基岩起伏程度。通过线性变换排除这些影响因素之间的相关性，并利用各主成分的贡献率对分析后的主成分进行筛选，得到三个主成分指标。对三个主成分进行全新解释：其中，第一主成分主要反应工程水文地质对地裂缝危险性的影响，第二主成分主要反应基岩起伏程度，第三主成分主要反应基岩埋深情况；利用BP神经网络对地裂缝的危险性进行预测。结果表明，PCA-BP神经网络模型对地裂缝危险性的预测效果相较BP神经网络更与实际吻合。PCA-BP神经网络模型可以作为一种对苏锡常地区地裂缝危险性预测的手段；全面细致地进行了主成分分析与BP神经网络在实际应用时的建模过程与结果分析，为PCA-BP神经网络模型的实际工程应用提供了一个有效参考。     

湖南商学院专著评介（十四）：研究信用风险相依模型及组合信用风险度量与管理的创新之作——评欧阳资生博士《借用风险相依模型及其应用研究》

评估和管理信用风险,一直是国内外银行和其他金融机构关心的主要话题,更是我国市场经济变革中不容错过的一课。加强信用风险的度量与管理研究,无论是对金融监管机构还是投资者均具有重要意义。2008年1月由中国知识产权出版社出版的湖南商学院副教授欧阳资生博士所著的《信用风险相依模型及其应用研究》正是基于这一目的,在研究信用风险相依模型,进而讨论组合信用风险度量与管理问题上做了大胆的尝试。     

工程化思维下的信用风险度量研究

信用风险是我国商业银行目前面临的主要风险。而信用风险度量是有效信用风险管理的核心。新巴塞尔资本协议将信用风险作为重中之重,鼓励商业银行建立以工程化的内部评级模型。本文在介绍了现代信用风险的工程化度量趋势和技术的基础上,针对我国金融机构的现状,研究了在巴塞尔协议的IRB框架下实施信用风险工程化度量的对策。     

现代信用风险度量模型的分析及其在中国的适用性研究

现代信用风险度量模型是商业银行信用风险量化管理和动态管理的主要工具,随着对信用风险评估模型领域的探索研究不断地深入,急需建立适合我国国情的商业银行信用风险评估模型.本文通过对有国际影响力的四个信用风险计量模型进行比较研究,指出其特征和优缺点,为我国商业银行信用风险评估模型的建立提供借鉴和参考.     

信用风险度量模型的分析及启示

一直以来信用风险在度量上存在着许多困难,本文分析研究了现代信用风险度量的四种代表性模型CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk＋模型、Credit Portfolio View模型,并提出了对这些模型在我国运用中存在的问题和建议。     

风险度量的主要模型及其评述

风险度量是风险管理的前提，但由于风险本身的复杂性，风险度量的研究一直是学术界探讨的难题。本文对投资风险度量、信用风险度量和保险风险度量的三类模型的理论依据、技术基础和适用性等方面进行了评述，为风险管理的相关研究工作提供了一定的线索。