CPV模型在银行贷款违约概率计算中的应用研究

银行贷款风险管理,一直是银行风险管理的着重点,而带来贷款风险管理难度的主要是贷款违约概率的计算问题,尤其是随着当前金融危机的全球蔓延,宏观经济形势下滑,贷款违约率也随之波动.本文基于CPV模型,分别选取国际、国内宏观经济形势代表性指标,以及与银行贷款业务联系紧密的行业发展情况指标,对银行业贷款违约概率进行度量,其结果表明,该模型在度量银行贷款违约概率方面具有较好的效果,将会对全面信贷风险管理提供有力的依据.     

基于CPV模型对我国商业银行信用风险分析

2007年8月美国次贷危机引起人们对银行信贷风险的广泛关注。商业银行贷款风险管理,一直是商业银行风险管理的重点,而贷款风险的管理主要依靠贷款违约率的度量。文章基于CPV模型,分别选取代表国家、企业、居民经济形势的指标,以及与银行业务联系密切的行业发展情况指标GDP、CPI、i、M2、企业景气指数和社会消费品零售总额对银行不良贷款率进行度量,结果表明,该模型在度量银行贷款违约概率方面具有较好的效果。     

上市公司信用风险度量研究

本文利用KMV模型计算出样本上市公司的违约距离,并将其作为PROBIT模型的自变量计算出上市公司的违约概率。实证结果表明,违约距离能较好地识别上市公司的信用风险,将违约距离作为自变量进行PROBIT建模分析时明显提高了模型的统计显著性和预测精度。在无法利用KMV模型测算上市公司经验违约率时,利用加入违约距离做自变量的PROBIT模型可以实现有效的替代,将二者结合起来使用能够为金融机构的信用风险评价提供科学依据。     

债务抵押债券定价模型探讨及实证研究

债务抵押债券作为一种信用衍生产品,其定价的核心是通过估算各债务人的违约概率和违约相关性刻画相应的信用风险。我们利用国内市场公开信息,对债务抵押债券定价进行实证研究,以KMV模型和copula函数分别对各债务人的违约概率和违约相关性进行估测,并计算在不同样本和违约回复率下各投资层次的合理风险溢酬。通过对实证结果的分析,探讨相关模型的合理性及在我国市场应用的不足之处。     

债务抵押债券定价模型探讨及实证研究

债务抵押债券作为一种信用衍生产品,其定价的核心是通过估算各债务人的违约概率和违约相关性刻画相应的信用风险.我们利用国内市场公开信息,对债务抵押债券定价进行实证研究,以KMV模型和copula函数分别对各债务人的违约概率和违约相关性进行估测,并计算在不同样本和违约回复率下各投资层次的合理风险溢酬.通过对实证结果的分析,探讨相关模型的合理性及在我国市场应用的不足之处.     

基于或有权益法的我国新能源行业金融风险研究——以风电行业为例

新能源产业的发展对改善我国能源结构、产业转型升级具有重要意义,但近年来新能源行业陷入困境。新能源行业的资本大部分来自银行贷款,若新能源企业大面积破产,将影响到我国金融体系的稳定。本文以风电行业作为我国新能源产业的代表,采用风电上市公司近年来财务数据和股票交易数据,利用或有权益法迭代计算整个行业总资产市值及其波动率,测算风电行业的违约距离、违约概率和信用风险溢价等行业违约风险指标衡量全行业的金融风险。研究表明:我国风电产业从2011年第三季度至今信用风险持续恶化,违约概率和风险溢价不断上升,违约距离越来越小,并且从2012年第一季度开始,风电行业的违约已不是小概率事件,信用风险溢价也超过合理上限,行业存在较大的金融风险。最后,本文在政策层面上提出从建立行业稳定基金、完善行业风险管理机制等方面管理好我国新能源行业的金融风险。     

基于GEM模型对我国奶业产业集群的分析

目前,我国奶业产业集群的发展日益显著。利用GEM模型理论,分析了自然资源、主体、市场和科技四个因素对奶业产业集群的影响。研究表明:奶业产业集群处于不同的发展阶段,起主导作用的影响因素有所不同。应根据奶业产业集群所处发展阶段采取相应的措施,以加快其发展。     

产业集群创新的知识产权治理研究

知识产权风险严重阻碍着产业集群创新组织的构建与高效运行,迫切需要治理。首先根据集群创新特点,将集群创新中的知识产权分为私有和共有知识产权两种,分析集群创新、私有知识产权和共有知识产权三者间的关系,提出了双三角理论。其次,分析了产业集群创新中的知识产权风险问题。基于博弈理论,构建了产业集群创新的知识产权治理模型。模型表明,集群成员参与创新的效用主要取决于创新收益以及合作伙伴投入知识产权的概率。根据治理模型,提出了利益分配机制、契约机制、信任机制和政府治理机制,以有效解决集群创新中的知识产权问题。     

区域产业集群形成与发展的GERT网络研究

运用随机网络理论,构建了区域产业集群形成与发展的GERT网络模型,提出了区域产业集群形成与发展的“夭折”概率与“成熟”概率两个概念,并以高科技产业集群为例求解。在此基础上,研究政府在产业集群的不同阶段给予支持时,各种方案对产业集群形成与发展的作用效果。产业集群“成熟”概率的变化,说明了政府在产业集群发展的初期给予支持是最优的选择,进而说明了政府对产业集群支持的必要性以及支持方案的选择效果。     

基于GEM模型的淮南市农业产业集群发展模式研究

本文首先对产业集群、农业产业集群和GEM模型作了概述,然后利用GEM模型理论对淮南现阶段农业产业集群发展机理进行分析,最后提出符合淮南农业产业集群的发展模式。     

企业短期贷款违约预测Bayes模型构建

目前,企业违约预测模型距离实际应用还具有一定差异,表现在:(1)模型所使用的样本基本都是配对模式,与现实情况不符;(2)模型没有考虑到误判成本的非对称性.针对以上问题,本文运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析,摒弃以往配对模式,采用全样本进行分析,筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数.应用Bayes判别原理,引入误判成本和先验概率,构建了一个简明的违约判别模型,经检验模型是统计有效的,判别结果也是较好的.     

Intersectoral default contagion: A multivariate Poisson autoregression analysis

This paper analyzes credit rating default dependencies in a multisectoral framework. Using Mergent's FISD database, we study the default series in the U.S. over the last two decades, disaggregating defaults by industry-sector group. During this period, two main waves of default occurred: the implosion of the “dot-com” bubble and the global financial crisis. We estimate a Multivariate Autoregressive Conditional Poisson model according to the biweekly number of defaults that occurred in different sectors of the economy from 1996 to 2015. We discuss the contagion effect between sectors in two ways: the degree of transmission of the probability of default from one sector to another, i.e., the “infectivity” of the sector, and the degree of contagion of one sector from another, i.e., the “vulnerability” of the sector. Our results show differences between the sectors' relations during the first and second part of our sample. We add some exogenous variables to the analysis and evaluate their contribution to the goodness of fit.     

小企业信用评估的模型构建与实证分析

文章采用我国东部某银行小企业信贷数据,使用Logistic模型与因子分析相结合的方法提出了构建小企业信用评估体系的思路。研究结果表明,财务因素中资产负债率与违约概率正相关,非财务指标中对违约概率影响最大的是基本存款账户是否在本银行和银行客户类型。与以往研究相比,文章综合考虑了财务与非财务指标,研究结果对构建小企业信用评估指标体系具有重要的参考价值。     

A survival analysis of de novo co-operative credit banks

This paper studies the features of de novo Co-operative Credit Banks (CCBs) established in Italy during the 1990s. It shows that de novo CCBs in the start-up period are endowed with a higher default risk than long-run incumbent CCBs. Split-population duration models distiguish the determinants of duration and probability of default. The focus is on those determinants related to market structure. We find that duration is positively related to the market share of large banks. Conversely, duration is higher when there are no incumbent CCBs in the same market. Survival probability is directly related to the local level of GDP.All correspondence to Paolo Emilio Mistrulli. The authors thank Francesco Cesarini, Robert DeYoung, Roberto Di Salvo, Dario Focarelli, Eugenio Gaiotti, Leonardo Gambacorta, Giorgio Gobbi, Francesca Lotti, Fabio Panetta, Alberto F. Pozzolo and two anonymous referees for very valuable comments. Any remaining errors are those of the authors alone. The opinions expressed do not necessarily reflect those of the institutions with which they are affiliated.First version received: October 2001/Final version received: February 2004     

Model uncertainty and aggregated default probabilities: new evidence from Austria

Understanding the determinants of aggregated corporate default probabilities (PDs) has attracted substantial research interest over the past decades. This study addresses two major difficulties in understanding the determinants of aggregate PDs: model uncertainty and multicollinearity among the regressors. We present Bayesian model averaging (BMA) as a powerful tool that overcomes model uncertainty. Furthermore, we supplement BMA with ridge regression to mitigate multicollinearity. We apply our approach to an Austrian data set. Our findings suggest that factor prices like short-term interest rates (STIs) and energy prices constitute major drivers of default rates, while firms’ profits reduce the expected number of failures. Finally, we show that the results of our model are fairly robust with respect to the choice of the BMA parameters.     

Quantitative easing and default probability of corporate social responsibility in US

The US Federal Reserve’s quantitative easing (QE) policies lowered the cost of servicing corporate debt and enhanced firms’ ability to borrow. This article seeks to improve the accuracy of default probability calculations as proposed by Merton (1974) under conditions of lower interest rates resulting from QE. By modifying the long-term debt ratio, we find distance to default is undervalued. Specifically, we find that the distance to default is more stably for firms with excellent corporate social responsibility (CSR) performance, but those with poor CSR performance are significantly undervalued. Our results show that improved CSR performance correctly estimates the firm’s default risk, even during QE when the Federal Reserve’s balance sheet expanded by nearly $4.5 trillion.     

CREDIT RATING AND DEBT CRISES

We develop an equilibrium theory of credit rating in the presence of rollover risk. By influencing rational creditors, ratings affect sovereigns' probability of default, which in turn affects ratings. Our analysis reveals a pro‐cyclical impact of credit rating: In equilibrium the presence of a rating agency increases default risk when it is high and decreases default risk when it is low.     

金融周期、全要素生产率与债券违约

基于宏微观结合的视角,本文首先从理论上阐释了金融周期和全要素生产率影响债券违约的机制,并基于我国A股非金融类上市公司发行的债券,进而实证检验了金融周期和全要素生产率对债券违约的影响。研究发现,金融周期和全要素生产率显著影响了债券违约发生概率,在金融周期顶部区域债券违约概率显著增加,全要素生产率越高的企业发生债券违约的概率越小。进一步的异质性分析表明,金融周期对周期性行业企业和非国有企业债券违约具有更高的平均边际影响。本文的政策启示为:要平衡好稳增长和防风险之间的关系,避免采取过度的经济刺激政策,在金融周期顶部期要采取以时间换空间的稳杠杆政策;要确保减税降费政策措施落地生根,加大对科技研发特别是基础研究平台的支持力度,促进企业提高全要素生产率。     

长沙市医疗旅游的发展思路

在分析相关文献的基础上,结合医疗旅游特点,从潜在商机、医疗技术、相关资源、医疗价格、可进入性、客源市场6个方面分析长沙发展医疗旅游的可行性,初步提出了长沙市发展医疗旅游的基本思路：确保市民享有医疗资源公有性;提高医疗技术设施和服务;参与国际医疗市场,发展旅游中介机构;发展医院—旅行社—景区模式。     

基于KMV模型的适用性研究与应用分析——以A股市场主要过剩产能行业为例

本文通过对2007年—2012年钢铁行业和水泥建材行业共45家上市公司的财务数据和股票历史信息的分析,基于KMV模型原理,通过使用Matlab、Excel等软件,实证分析了近几年来上述企业的违约距离,并探讨产能过剩和信用违约之间的关系。实证结果表明,KMV模型适用于钢铁行业和水泥建材行业的信用违约测度,结果符合经济运行形势;同时,上述行业产能过剩并不能直接解释以违约距离表征的公司信用违约风险。