土地市场对地方政府融资平台信用风险的影响度研究

文章基于的ZETA评分和有序logistic模型,构建土地市场与地方政府融资平台公司信用风险的关系模型,量化平台公司的信用风险并分析土地市场对平台公司信用风险的影响度。首先,架构ZETA评分模型来综合多项财务指标量化平台公司的信用风险;其次,利用ZETA预测值和土地市场指标数据,按土地市场指标的类别分别建立有序logistic模型,分析土地市场的不同层面对平台公司信用风险的影响度。最后得出了8项保护因子和4项危险因子,以及量化影响度的OR值及其95%CI,并从土地的量价属性解析影响机理。     

大数据时代下银行信用风险管控研究

随着互联网的发展,移动支付,社交网络和搜索引擎对人力资源模型产生了巨大的影响。本文重点研究大数据时代金融工具的信用风险。本文根据金融风险管控的相关资料,初步建立当前时代下的信用风险测评指标体系以及金融工具流动性指测评体系,采用模糊综合评价方法,建立了一套评价因子,并用问卷调查法对各信用风险评价指标进行评分。得出总的信用风险评价。本文收集了7个金融工具的流动性指标数据,进行加权求平均值,计算出各个金融工具的流动性评级。     

多属性决策方法在商业银行信用风险评估中的应用

决策理论中的多属性决策方法可以直观比较出多家银行所面临的信用风险大小,这对我国商业银行的信用风险监测具有重要意义。以我国具有代表性的四家商业银行作为样本,运用多属性决策方法对商业银行信用风险进行评估,结果表明,多属性决策方法具有科学性和可操作性。     

大数据时代下酒店赊销信用风险管理模糊综合评判研究

信用风险管理是酒店财务战略管理的重要组成部份。提高赊销信用风险管理有效性的关键是做好信用风险管理的事前控制,其中对酒店客户信用等级的评价是赊销信用风险管理事前控制的一项重要工作。而确定酒店客户信用等级需要考虑很多因素,这些因素对酒店客户信用等级的影响程度,不能只是简单的用＂大＂和＂小＂这样具有模糊性的指标来衡量。因此,为了能准确地量化各因素对客户信用等级的影响程度,对酒店客户信用等级做出恰当地综合评判,本文提出在当今大数据时代下运用多层模糊综合评判方法对酒店客户信用等级进行评价,然后在此基础上制定信用政策,将酒店赊销业务过程中产生的信用风险在事前就加以控制。     

基于Logistic模型的公司债券信用风险评估

随着金融市场不断发展与变化,公司债券作为公司筹集资金的重要方式之一,面临着越来越多的风险,对公司债券发行方的债券信用风险进行研究能够帮助投资者更好地甄选优质债权,降低买到垃圾债券的概率。文章以上海证券交易所5372只债券为样本库,随机抽取376组数据,以公司财务指标为依据,共选取10个指标,经过正向纳入和反向剔除之后,以资产负债率、流动比率、速动比率、总资产周转率、净资产收益率5个指标为依据,建立Logistic逐次回归模型,对债券发行主体的债券信用风险进行评估。     

供应链金融信用风险测算分析——来自汽车行业50家上市公司经验数据

以50家汽车类上市公司为样本,分为汽车配件和汽车整车两大类,选取15个供应链金融信用风险评价的相关指标,进行综合分析。然后测算出50家上市公司信用风险得分,进行单因素方差分析,对两类公司的得分进行显著性检验,得出两类企业在信用风险得分不存在显著差异。     

基于主成分和灰色层次关联的供应链金融信用风险研究

我国的供应链金融正处在一个全面发展阶段,如何能有效地规避其信用风险具有十分重要的研究意义。文章在根据供应链信用风险来源的基础上,建立综合的信用风险评价指标体系,运用主成分分析法,筛选出关键指标,又通过层次分析法与灰色关联系数结合,得到综合关联度,从而建立信用风险度量模型,确立银行的最佳授信对象,有效地减少银行的信贷风险和维持了整条供应链的稳定性。     

中小企业债券的流动性问题探析——基于中小企业集合票据数据

在总结现有研究债券流动性文献的基础上,构建了针对中小企业债券这种流动性极差的债券流动性指标,并对常见的债券流动性影响因素进行了检验。实证结果显示,信用风险和投资者特征对中小企业债券流动性的影响在统计上显著。随后在实证的基础上又针对性地提出了政策建议,主要取向是弥合债券投资者风险偏好和中小企业债券所含信用风险的差距。具体措施包括降低有效信用风险、用衍生品对冲信用风险,以及引入高风险承受能力的投资者等。     

行业信用风险之度量

本文从多个角度分析了影响行业信用风险的指标,并对定性和定量指标分别采用模糊综合评价和多元统计分析等不同的数学处理方法,从而得到定性和定量两个风险指数,然后由层次分析法赋权后加权得出行业综合风险指数和相应的风险等级,最后对十大行业2007年的风险状况进行了实证研究。     

数据挖掘技术在信用风险评估中的应用

信用风险是金融市场中最古老,也是最重要的风险形式之一,它是现代经济体(特别是金融机构)所面临的主要风险。对于微观层次的信用风险评估来说,一个非常重要的问题就是指标的选择。指标选择的好坏直接影响到风险评估的准确性,为此文章提出使用数据挖掘技术选择信用风险评估相关指标,给出了指标选择算法,最后使用银行数据做了实证分析,验证了算法的有效性。     

基于投影寻踪聚类的黑龙江省农户贷款信用风险评价研究

选取黑龙江省18个行政村的18个农户为研究对象,筛选出黑龙江农户贷款信用风险评价指标,构建基于遗传算法的投影寻踪聚类模型,评价此18个农户贷款信用风险情况,与此同时,得出各个影响因素的权重,结论证明,此方法能最大程度克服人工权重的影响,有利于金融组织做出正确的农户贷款信用风险评价。     

基于ANN-BP模型的电子商务信用风险形成思路

企业生存风险的识别的本质是确定企业生存风险识别的模式和影响企业生存风险状态的各指标权重,但是众多影响因素间不存在确定的函数关系表达式,并且各指标权重的确定也相当复杂。人工神经网络(ANN)基于并行处理机制从结构上对人类的思维过程进行模拟,从而能实现人类思维的某些功能。人工神经网络可以实现任意形式的映射,这就为企业生存风险识别提供了一种新的思路。基于人工神经网络(ANN)的电子商务信用风险模式识别,能够充分利用样本电子商务信用风险的有关信息,通过高度的非线性映射,揭示感知信用风险与其相关影响因素即主要诱因的内在作用机理,从而从根本上克服了感知信用风险测度或识别中建模及其求解的困难。     

基于DBN的线上供应链金融信用风险研究

"互联网+"背景下,针对如何解决深度挖掘线上供应链金融大数据背后信用风险的问题,提出了一种基于深度信念网络(DBN)的线上供应链金融信用风险评估方法.首先,建立了由受限玻尔兹曼机(RBM)和分类器SOFTMAX构成的深度信念网络评估模型,并利用该模型对三类数据集进行性能评估测试;其次,运用因子分析法从21个指标中甄选8个指标,输入到RBM中进行转换,形成更为科学的评估指标,再将指标输入到SOFTMAX中进行评估;最后,将这种基于DBN的线上供应链金融信用风险评估方法应用到实例中进行了验证.结果表明:该方法的评估准确率达96.04％,与SVM法、Logistic法相比较,具有更高的评估准确率和更好的合理性.     

宏观经济变量与银行信用风险的实证研究——基于宏观压力测试的分析

文章基于2003年1季度至2009年2季度的数据,以不良贷款率作为评估商业银行信用风险的指标,选取对银行不良贷款率构成冲击的宏观经济变量进行多元回归,结果显示,CPI、GDP增长率,进口额增长率,贷款利率及房价指数均显著影响到银行的信用风险水平.进而依据回归结果在假设情景下对商业银行的信用风险进行压力测验,得出了贷款利率R的大幅上升比GDP增长率的大幅降低对商业银行体系信用风险的冲击幅度更大的结论.     

如何构建独立小企业的信用风险评级体系

目前,商业银行普遍使用标准法,用定性以及定量指标来衡量企业的信用风险。由于小企业成长性强、生命周期短、财务制度不健全等因素的存在,限制了标准法的使用。如何构建独立的小企业信用风险评级体系,是商业银行亟待解决的问题。     

科技型中小企业融资信用风险研究——基于模糊综合评价法

文章以四川科新机电股份有限公司为例讨论模糊综合评价法,进而研究中小企业融资信用风险评价的方法。基于企业品质、企业经营管理能力、企业偿债能力以及企业外界生存能力四个方面的指标建立模糊综合评价法基本模型,利用该企业最新几期的相关数据进行检验与分析。结果表明:用模糊综合评价法研究中小企业融资信用风险具有一定的科学性、合理性和准确性,也能有效规避科技型中小企业使用财务报表衡量融资信用风险的复杂性。     

供应链金融下科技型小微企业信用风险测度与管控分析——基于免疫理论

针对供应链金融模式下科技型小微企业信用风险指标间相互关联、相关影响等复杂关系,提出基于Rough和GADEMATEL的科技型小微企业信用风险测度模型。运用模糊的DEMATEL方法对风险因素进行分析,通过综合影响度计算,得出各信用风险因素综合影响度,并基于二分类Logistic回归模型进行验证,该方法准确描述出各风险因素的综合重要程度。根据信用风险测度结果,建立了供应链金融模式下基于利益相关主体的信用风险管控模型,最后从组织防御、组织监视、组织记忆三方面视角提出了基于信用风险管控的科技型小微企业免疫力提升路径。     

浅析商业银行的拨备覆盖率

商业银行的拨备覆盖率已经成为衡量财务状况和抵御信用风险能力的重要指标。拨备覆盖率反映银行抵御信用风险能力的准确程度受不良贷款结构和漏划不良贷款等因素的影响，可能产生扭曲对银行抵御风险能力的评价、掩盖银行真实的财务状况、影响银行利润的合理使用以及降低银行监管的严肃性和权威性等负面影响。     

浅析商业银行的拨备覆盖率

商业银行的拨备覆盖率已经成为衡量财务状况和抵御信用风险能力的重要指标.拨备覆盖率反映银行抵御信用风险能力的准确程度受不良贷款结构和漏划不良贷款等因素的影响,可能产生扭曲对银行抵御风险能力的评价、掩盖银行真实的财务状况、影响银行利润的合理使用以及降低银行监管的严肃性和权威性等负面影响.     

基于KMV模型的信用风险实证分析——以食品行业上市公司为例

食品行业作为我国的"民心行业",安全问题日益凸显。作为我国食品行业领域最具代表性的企业——食品行业上市公司,诸如食品安全等多种违规现象带来的巨大投资风险严重困扰着广大投资者。本文从如何规避上市公司信用风险入手,通过分析利用KMV模型型,运用MATLAB软件,对我国食品行业4家上市公司6年的财务数据进行了违约距离和违约率的实证分析。结果显示,KMV模型能较好地识别上市公司的信用风险能力力,能够为金融机构、投资者和普通消费者揭示食品类上市公司的信用风险。