财务预警机制与信贷风险管理

如何提高信贷资产质量，控制信贷风险，提升国有商业银行的核心竞争力，成为目前国有商业银行的关键问题之一。减少信贷决策风险从而降低银行风险的主要方法之一就是充分利用财务预警机制，进行正确的风险管理。     

财务危机预警模型在信贷风险管理中的应用

本文在分析我国商业银行信贷风险管理中引入定量化的预警分析模型必要性的同时，通过抽取我国上市公司实际的样本数据对模型进行的实证检验，认为该模型应用下地我国银行业的信贷风险管理工作是现实可行的。在此基础上，本文还对商业银行信贷管理使用财务危机预警模型时应注意的几个问题进行了讨论。     

财务危机预警模型及其在信贷风险管理中的应用

财务危机（Financial Crisis)与称作财务困境（Financial Distress），一个企业由于财务危机导致破产是商业银行信贷资产的直接损失，并由此构成银行的信贷风险。财务状况的好坏不仅具有先兆，而且可以进行预测分析。本文在综合介绍国内外对财务危机预警模型所进行的理论和实证研究的基础上，介绍了两个适用于我国实际情况的预警分析模型。在分析我国商业银行信贷风险管理中引入定量化预警分析模型必要性的同时，通过选取上市公司的样本数据对模型进行实证检验，指出该模型可以应用于我国银行业的信贷风险管理。在此基础上，本文还对商业银行信贷管理使用财务危机预警模型时应注意的几个问题进行了讨论。     

信贷风险预警模型初探

提高信贷资产质量，实现不良资产的双降是当前我国商业银行的工作重点，也是防范和化解金融风险的主要监管环节。借鉴国内外风险管理经验，尝试构建新型信贷资产风险预警模型，促进对商业银行风险内在约束以及外部有效监管，实现互赢目标，是金融深化改革的重大课题。     

国内外财务风险预警模型实证研究文献综述

本文介绍了国内外现有的关于财务风险预警模型,并对已有研究成果和文献进行总结和归纳,最后结合国内外研究进展,对财务风险预警模型的研究做出了简要的评价。     

构建公立医院财务风险预警模型的探讨

随着我国社会主义市场经济体制的不断完善,公立医院也不得不接受来自市场上的各种风险,尤其是财务风险将直接影响医院的正常运作,构建公立医院财务风险预警系统成为每家医院亟待解决的问题。本文对公立医院现阶段存在的财务风险进行分析,并简单介绍一种基于ERP平台的医院财务风险预警模型。     

构建公立医院财务风险预警模型的探讨

随着我国社会主义市场经济体制的不断完善,公立医院也不得不接受来自市场上的各种风险,尤其是财务风险将直接影响医院的正常运作,构建公立医院财务风险预警系统成为每家医院亟待解决的问题。本文对公立医院现阶段存在的财务风险进行分析,并简单介绍一种基于ERP平台的医院财务风险预警模型。     

建立信贷风险预警机制的建议

随着粮食市场的逐步放开,农业政策性银行的信贷风险增大,为有效规避贷款风险,及时预报潜在风险,主动掌握贷款进退,最大限度地降低贷款风险和损失,有必要建立一套规避贷款风险、贷款能进能退的信贷风险预警机制.     

中小企业财务风险预警管理探讨

中小企业在市场竞争中一般处于较为不利的资金和经营地位，其对投资的吸引力和对企业财务的管理能力相对较弱，因此需要建立良好的财务风险管理体系。该体系基于现代企业管理理论发展而来，对于改善中小企业的投资和经营状况具有重要意义。     

财务危机预警模型在商业银行信贷风险管理中的应用

商业银行不良信贷已经成为其发展的瓶颈,商业银行要发展,就必须从根本上降低未来不良贷款形成的可能性。本文认为形成不良贷款最主要的原因是企业盈利能力的下降。因此借助我国上市公司的财务样本数据,建立了企业财务危机预警的生存分析模型——Cox模型,该模型具有可以使用时间序列、无需样本配对、连续预测和高鲁棒性的特点,能够为商业银行提供更为有效的企业财务危机预测,从而降低商业银行不良贷款的形成。     

财务指标评价银行信贷风险的实例运用

纵观古今,对于全球银行业来说,信贷风险管理的好坏决定了银行的生死存亡。近年来,随着我国银行业体制改革深入,各家银行信贷业务发展迅速,但是我国银行业信贷风险管理观念薄弱,管理水平仍较低,信贷业务快速发展和风险管理相对滞后的矛盾日益凸显,国内关于银行信贷风险管理手段和技术的研究也比较落后,本文将着重从财务报表分析角度探讨财务指标在信贷风险评价中的运用,探讨财务指标在信贷风险评价中的有效性。     

金融衍生品信用风险管理与制度设计的法律问题

本文以法与金融学的方法分析了金融衍生产品信用风险的双边性质,并认为,我国金融机构在信用风险管理时应采用ISDA主协议或中国银行间市场金融衍生产品交易主协议文本,并应注意文本术语的差异。立法部门和监管部门应积极借鉴发达国家金融衍生产品市场的立法经验和实务操作,完善我国的《破产法》和《担保法》,对净额结算条款、信用支持文件、信用限额和信用衍生产品等法律效力给予明确规定,以增强可操作性。     

信用风险盯市模式模型应用研究

采用中国金融市场和原银行信贷登记系统数据及中国人民银行组织的信用评级等数据资源,在金融工程理论和技术方法创新基础上,创新建立起国内企业信用等级转移概率矩阵,借鉴国际信用风险模型中盯市模式代表Credit Metrics模型原理、使用蒙特卡罗模拟方法实证建立中国金融市场信用组合计量模型,探索盯市模式信用风险模型在中国信贷市场、外汇市场、货币市场和债券市场风险管理实务的应用,并在此基础上提出了政策性建议。     

EDF模型在中国商业银行信用风险管理中的应用

由于我国违约数据库的缺乏,我国经验EDF函数还没有建立,这极大地制约了EDF模型在我国商业银行信用风险管理中的应用.本文在我国EDF模型现有实证研究成果的基础上,选取我国上市公司2003～2006年的相关数据,尝试建立我国经验EDF函数,并用试点试验(Pilot Test)方法对EDF模型的预测能力和稳定性进行检验.实证结果表明EDF模型能够在上市公司违约前1～2年预测出其信用质量的下降,同时EDF模型对公司信用风险度量具有很好的稳定性.结果表明,将EDF模型应用于我国商业银行信用风险管理是可行的.     

VaR在消费信贷风险管理中的应用

随着我国消费信贷的发展，如何提高消费信贷风险管理的技术水平将成为我国商业银行在发展消费信贷业务过程中所面临的首要问题。VaR方法以概率论为基础，运用现代统计方法，对金融资产或资产组合的风险价值进行评估，J.P摩根“信用度量方法”通过考察借款人信用状态的变迁（信用评级转移矩阵）来评估单项资产或资产组织的风险价值，因而和传统信用风险管理方法相比，VaR方法更具科学性和适用性。本文通过一个实例探讨了基于J.P摩根’信用度量方法”之上的VaR方法在消费信贷风险管理中的应用，为商业银行消费信贷风险管理提供了一个新的思路和相应的政策建议。     

引入信用风险变量的企业财务预警模型构建

公司财务危机预警研究,在国内外尤其是在资本市场发达的国家,是一个被广泛关注的课题,财务预警作为经济运行的晴雨表和企业经营状况的指示灯,不仅具有较高的学术价值,而且具有巨大的应用价值.文章在分析和比较国内外学者各种财务预警研究方法的基础上.首先引入国际上非常著名的KMV模型,然后,本文选择财务指标、信用风险的违约距离和预期违约率一起,作为研究变量,进行实证测试.研究结果显示,加入KMV变量后的模型,其预测财务危机的精度最高,显示出信用风险变量在提高预测能力上作用明显.     

Model Selection and Averaging in Financial Risk Management

Simulated asset returns are used in many areas of actuarial science. For example, life insurers use them to price annuities, life insurance, and investment guarantees. The quality of those simulations has come under increased scrutiny during the current financial crisis. When simulating the asset price process, properly choosing which model or models to use, and accounting for the uncertainty in that choice, is essential. We investigate how best to choose a model from a flexible set of models. In our regime-switching models the individual regimes are not constrained to be from the same distributional family. Even with larger sample sizes, the standard model-selection methods (AIC, BIC, and DIC) incorrectly identify the models far too often. Rather than trying to identify the best model and limiting the simulation to a single distribution, we show that the simulations can be made more realistic by explicitly modeling the uncertainty in the model-selection process. Specifically, we consider a parallel model-selection method that provides the posterior probabilities of each model being the best, enabling model averaging and providing deeper insights into the relationships between the models. The value of the method is demonstrated through a simulation study, and the method is then applied to total return data from the S&P 500.