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相似文献
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1.
三大信用风险模型在国际银行业宏观压力测试实践中被广泛使用,CreditRisk+要求数据较少且计算量较小但难以考虑贷款违约的行业相关性;CreditMetrics很好地考虑了违约行业相关性但要求数据较多且面对较大的贷款组合计算量过大;CreditPortfolioView建模过程中不需额外设计风险传导及情景模型,能直接用于宏观压力测试,但其损失分布计算量较前面2种模型都大。本文为了克服以上不足,在压力情景生成及风险传导部分采用分行业的CPV模型,信用风险计量部分采用违约概率固定的CreditRisk+计算损失分布。该压力测试方法考虑了贷款违约的行业相关性,数据要求较少且计算量小。  相似文献   

2.
曹麟 《金融论坛》2014,(4):14-23
本文设计了一个考虑贷款行业差异的宏观压力测试方法,对监管资本充足性进行评估。研究表明,贷款行业不同,根据压力测试结果设置的缓冲资本及缓冲资本比例是不同的。各行业违约概率的顺周期性及波动性存在差异;宏观冲击下单位信贷资产所需缓冲资本数量决定于违约概率顺周期性大小与违约概率的波动性大小;违约概率顺周期性低的行业,所需缓冲资本比例仍然可能较高;商业银行信贷资产过于集中在单个行业,所需缓冲资本比例往往高于分散化的信贷组合,而保持合理的行业信贷组合可有效降低所需缓冲资本比例。  相似文献   

3.
信贷衍生工具评估的关键要素是违约时间模型。此类事件隐含的不确定性通过违约概率分布(也称为违约期限结构)模型获取,此模型对发行人在未来给定时间间隔内的违约概率进行建模。违约概率估算具有不同的类型:历史违约概率采用公司的信用等级转换或评分模型进行估算;结构模型综合市场以及资产负债表信息来计算违约概率;风险中性概率采用简化模型通过单纯的市场数据进行推导。  相似文献   

4.
有序多分类logistic模型在违约概率测算中的应用   总被引:6,自引:1,他引:5  
初始违约概率的测算是商业银行实施经济资本管理的必要环节。针对我国商业银行的现状,结合贷款五级分类,通过对银行的公司类客户的财务指标作时间加权化处理、因子分析、ROC检验以及使用有序多分类logistic模型对初始违约概率的测算作了有价值的探索,并通过算例分析论证了其可行性。  相似文献   

5.
运用标准差法、FAMA-FRENCH三因子模型法和动态因子Copula模型法等,对2015—2021年中国银行业和房地产业市场各14家主要公司股票收益率进行分析,比较两市场总体风险、系统性风险、异质性风险和市场联合违约概率,并对风险传导方向和效率进行量化检验。结果显示:两市场风险走势基本一致,房地产市场波动比银行市场更剧烈、频繁,房地产业平均系统性风险和平均异质性风险均高于银行业;两市场联合违约概率与风险走势密切相关,系统性风险和异质性风险共同作用提升了市场联合违约概率;风险在两市场间存在交叉传导、反复传导、长期传导的特征,银行业对市场稳定的影响比房地产业更大。因此认为针对银行业市场,须重点关注其可能向其他市场传导的系统性风险,从源头上提高金融系统稳定程度;针对房地产市场,既要从宏观角度把握金融市场风险,也要从微观角度警惕异质性风险。  相似文献   

6.
选取沪深 A股上市的制造业公司财务变量构建信用风险评价体系,在利用因子分析法对其进行维数约简后,采用数据挖掘技术和统计学方法对信用违约概率测度作了有价值的探索.模型包含两个阶段,聚类阶段采用加权模糊C均值聚类(WFCM)算法将样本聚成同质的类,使同簇样本更具代表性;违约测度阶段应用 Logistic回归方法分别对不同组样本进行测度.实证结果表明:在 Logistic 模型中引入 WFCM算法能显著提高预测样本的违约概率测度准确率;对于样本总体与 ST企业而言,其违约预测准确率比 Lo-gistic模型分别提高了10.7%和20%;ROC检验结果也说明 WFCM-Logistic模型具有更强适用性.  相似文献   

7.
本文围绕产业链企业信用风险度量问题展开研究,以中国重汽产业链中的上市公司为样本,在利用样本公司资本市场公开数据基础上,采用KMV模型预估所选公司违约概率,并进一步借助时间序列分析方法,探讨产业链条上样本公司违约概率的变动关系。结果表明,产业链条上企业的违约概率并不一定随国家宏观经济走弱而上升;相比链条其他企业,核心企业违约概率未必是最低的;核心企业违约概率的变化与链条其他企业违约概率的变化并不存在因果关系,非核心企业间违约概率变化却存在传导可能性。从近三年时间的计算数据来看,产业链上企业的违约概率之间并不存在稳定的均衡关系。  相似文献   

8.
中小企业集合债券总体信用风险度量研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
中小企业集合债券总体信用风险既包括系统风险产生的周期性违约风险,又包括相互关联关系导致的传染性违约风险。首先通过对因素模型的改进构建模型Ⅰ,研究集合债券的周期性违约风险;在此基础上引入违约传染建立模型Ⅱ,分析违约传染对违约概率及违约相关性的影响,研究集合债券的总体信用风险。最后基于模型Ⅱ进行算例研究,得出结论:企业间的相互关联关系降低了其1次违约概率,增加了其多次违约概率即违约相关性。  相似文献   

9.
有效把控信贷风险是商业银行稳健运行的关键环节。本文从商业银行客户信贷数据出发,运用非平衡样本处理算法使少数类样本信息得到平衡,并通过机器学习分类器挖掘影响客户违约的重要风险因子,最后构建Logistic模型计算违约概率。研究发现:第一,客户忠诚度是重要因子,忠诚度越高,客户违约概率越低;第二,客户历史信贷数据价值高,是事前风险控制中的重要参考依据;第三,信贷合同特征是影响客户违约的另一重要维度,包括合同期限和合同利率。研究结论可以为银行授信、风险预警和防范违约风险提供理论参考和实践指导。  相似文献   

10.
本文应用KMV模型计算了全国31个省份和5个计划单列市在不同到期债务水平下2022—2023年一般债券的违约概率,从而预测各地在不同情况下的偿债压力,为投资者选择优质投资标的提供参考。研究发现:2022—2023年地方政府一般债券的违约概率总体较大,说明近两年地方政府一般债券偿债压力偏高。但各地的偿债压力差异性显著,其中宁夏、天津等地偿债压力较大;在到期债务规模占比按5%比例递增的情况下,各地到期一般债券违约概率上升的速度不同,其中河南、江西等地上升较快。  相似文献   

11.
We present a macro variable-based empirical model for corporate bank loans’ credit risk. The model captures the well-known positive relationship between probability of default (PD) and loss given default (LGD; i.e., the inverse of recovery) and their counter-cyclical movement with the business cycle. In the absence of proper micro data on LGD, we use a random-sampling method to estimate the annual average LGD. We specify a two equation model for PD and LGD which is estimated with Finnish time-series data from 1989 to 2008. We also use a system of time-series models for the exogenous macro variables to derive the main macroeconomic shocks which are then used in stress testing aggregate loan losses. We show that the endogenous LGD makes a considerable difference in stress tests compared to a constant LGD assumption.  相似文献   

12.
在介绍 KMV 模型、Credit Metrics 模型、Credit Risk+模型和 Credit Portfolio View 模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为 KMV 模型最适合我国目前的国情。以2013年45家 ST 公司和与之配对的45家非 ST 公司以及2014年20家 ST 公司和与之配对的20家非 ST 公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明 KMV 模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV 模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。  相似文献   

13.
Using a sample of 23,218 company-year observations of listed companies during the period 1980–2011, the paper investigates empirically the utility of combining accounting, market-based and macro-economic data to explain corporate credit risk. The paper develops risk models for listed companies that predict financial distress and bankruptcy. The estimated models use a combination of accounting data, stock market information and proxies for changes in the macro-economic environment. The purpose is to produce models with predictive accuracy, practical value and macro dependent dynamics that have relevance for stress testing. The results show the utility of combining accounting, market and macro-economic data in financial distress prediction models for listed companies. The performance of the estimated models is benchmarked against models built using a neural network (MLP) and against Altman's (1968) original Z-score specification.  相似文献   

14.
从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。  相似文献   

15.
We study the consequences of unobserved heterogeneity when employing different econometric methods in the estimation of two major value-relevance models: the Price Regression Model (PRM) and the Return Regression Model (RRM). Leveraging a large panel data set of European listed companies, we first demonstrate that robust Hausman tests and Breusch-Pagan Lagrange Multiplier tests are of fundamental importance to choose correctly among a fixed-effects model, a random-effects model, or a pooled OLS model. Second, we provide evidence that replacing firm fixed-effects with country and industry fixed-effects can lead to large differences in the magnitude of the key coefficients, with serious consequences for the interpretation of the effect of changes in earnings and book values per share on firm value. Finally, we offer recommendations to applied researchers aiming to improve the robustness of their econometric strategy.  相似文献   

16.
本文以发行短期融资券的上市公司为样本,用回归分析的方法实证研究了上市公司短期融资券募集资金的使用情况。实证结果显示短期融资券发行额与营运资金增加额呈显著的负相关关系,与长期资产现金支出、以及偿还债务所支付的现金均呈显著的正相关关系。表明上市公司发行短期融资券募集的资金存在短融长投及集中还贷的现象,也就反映了企业利用市场时机进行融资、并用短期资金进行长期投资的行为。这种短融长投的行为可能因为投融资期限不匹配而导致企业财务风险,并给投资者带来一定的兑付风险。  相似文献   

17.
我国股权大都集中在大股东的手中,终极控制股东普遍采用金字塔股权结构的方式对底层公司实施控制并影响会计稳健性。基于Basu模型,采用2012-2017年深沪两市A股上市公司数据,对终极控制股东产权性质、金字塔股权结构对上市公司会计稳健性进行研究。结果表明:与终极控制股东为非国有的上市公司相比,终极控制股东为国有的上市公司会计稳健性更高;金字塔层级增加导致会计稳健性降低;金字塔层级的增加对于国有控股企业和非国有控股企业会计稳健性的影响存在差异,国有终极控制上市公司的会计稳健性更高。  相似文献   

18.
This study applies dynamic generalized method of moments estimation to examine the influences of ownership structure and board characteristics on default risk for a full samples and two subsamples (high‐tech and conventional) of publicly listed firms in Taiwan. Our findings reveal that certain characteristics of corporate governance have explanatory power for default probability, but the impact is not straightforward. In particular, the impact of internal and external governance structures on default risk is industry dependent. Accordingly, governance proposals that encourage higher ownership among directors and large block shareholdings in high‐tech firms or reduce managerial ownership in conventional companies can have a counterproductive effect on corporate governance and result in higher bankruptcy possibility.  相似文献   

19.
基于 ISO26000社会责任指南的原则和实践经验,分析企业社会责任降低债务违约风险的内在机制及我国企业社会责任表现与其债务违约风险的关系。研究发现:社会责任表现较好的企业债务违约风险较低,因债务事项被提起仲裁和诉讼的可能性较小,企业积极承担社会责任可以促进债务契约的履行,降低债务违约风险。进一步分析发现,经营能力和信息质量在企业社会责任与债务违约风险的关系中发挥部分中介传导作用,而经营风险的中介效应不明显。  相似文献   

20.
During the subprime mortgage crisis, it became apparent that practical models, such as the one-factor Gaussian copula, had underestimated company default correlations. Complex models that attempt to incorporate default dependency are difficult to implement in practice. In this study, we develop a model for a company asset process, based on which we calculate simultaneous default probabilities using an option-theoretic approach. In our model, a shot noise process serves as the key element for controlling correlations among companies’ assets. The risk factor driving the shot noise process is common to all companies in an industry but the shot noise parameters are assumed company-specific; therefore, every company responds differently to this common risk factor. Our model gives earlier warning of financial distress and predicts higher simultaneous default probabilities than commonly used geometric Brownian motion asset model. It is also computationally simple and can be extended to analyze any finite number of companies.  相似文献   

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