商业银行信用风险度量模型简介及思考

信用风险是现阶段商业银行面临的主要风险,本文在对商业银行信用风险度量代表性模型介绍、比较和分析的基础上,分析了我国商业银行信用风险管理的特点,并提出了加强我国商业银行信用风险度量研究的思考。     

商业银行信用风险度量模型简介及思考

信用风险是商业银行面临的最主要和最重要的风险，大约占到了总体风险暴露的60％左右。本文在对商业银行信用风险度量主要模型介绍、比较和分析的基础上，分析了我国商业银行信用风险管理的特点，并提出了当前加强我国商业银行信用风险度量研究的几点现实思考。     

基于Z评分模型对我国股份制银行和证券公司信用风险的度量

信用风险是金融机构面临的最为主要的风险之一,金融机构如何度量与预防信用风险非常重要,本文采用Z评分模型对我国股份制商业银行和证券公司的信用风险进行了度量与分析,揭示了我国股份制银行与证券公司当前的信用状况。     

修正后的KMV模型对我国上市公司信用风险度量的适用性分析

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文试图通过修正KMV模型使之更适用于我国上市公司信用风险度量。通过实证研究对其结果加以分析表明,修正后的KMV模型由于数据采集相对容易,计算操作简便,比较适合目前我国的信用风险管理水平,可用于对我国上市公司信用风险的度量,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

商业银行信用风险评估方法的研究综述

信用风险是我国金融机构所面临的最主要风险之一。科学精确地度量信用风险,把握风险状况对我国金融体系稳定性的维护具有重要意义。KMV方法提出,更能客观的量化风险的大小。本文介绍了KMV模型计算信用风险敞口亏损分布的算法,结合中国实际,研究KMV模型参数修正方法,最后对我国商业银行风险管理提出了合理化的建议。     

商业银行信用风险评估方法的研究综述

信用风险是我国金融机构所面临的最主要风险之一。科学精确地度量信用风险,把握风险状况对我国金融体系稳定性的维护具有重要意义。KMV方法提出,更能客观的量化风险的大小。本文介绍了KMV模型计算信用风险敞口亏损分布的算法,结合中国实际,研究KMV模型参数修正方法,最后对我国商业银行风险管理提出了合理化的建议。     

金融危机下我国商业银行信贷管理度量方法新探索

信用风险是我国商业银行主要面临的风险,是我国商业银行信贷管理的关键分析因素。本文分析了当今国际上主流的信用风险度量模型——Credit Risk+模型,KMV模型,Credit Metrics模型,从模型框架,模型特点等角度进行分析,评价。并针对我国信用风险度量方法相对单一落后,定性分析占主要方式的局限性中找到突破口,并符合金融危机到来之际,通过选取适当模型,减少信用风险的目的。     

基于KMV模型的我国商业银行信用风险度量实证分析——以16家上市商业银行为例

信用风险是商业银行最主要的风险之一,度量银行业的信用风险对监管机构和社会公众投资者都有很大意义。本文以我国16家不同性质的上市商业银行作为研究对象,基于2015年样本银行的财务数据和股票数据,运用先进的度量违约风险的KMV模型,计算得到了这些不同性质银行的违约距离,最后根据结果作了总结并给出几点建议。     

国内关于现代信用风险度量模型的研究综述

信用风险是金融机构面临的重要风险。目前国际上最具影响力的信用风险度量模型有四个:KMV、CreditMetrics、CreditRisk+、CreditPortfolioView。本文通过对近年来国内学者关于各个模型的研究文献的回顾,总结出四大模型的基本框架,分析它们各自的特征和适用性,并讨论其在我国金融机构信用风险管理中的应用。结果表明:现阶段,KMV模型更适合我国金融机构。     

我国商业银行信用风险度量模型的实证研究——基于KMV模型的实证分析

本文以商业银行信用风险度量模型作为研究对象,展开对信用风险度量模型的比较分析,试图找出适合我国实际的信用风险模型,以提高我国商业银行的竞争力。通过研究,本文得出KMV模型在我国目前比较适用,并对该模型进行了实证分析,并提出该模型运用于我国应该采取的对策建议。     

信用平稳下商业银行信用风险测度模型及应用——基于模糊综合评判法

科学高效的商业银行信用风险测度模型,是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面,贷款企业信用质量状况将对应着商业银行信用风险水平。对此,从贷款企业的财务与非财务两个层面设计信用风险的测度指标体系,运用模糊综合评判法构建信用平稳下商业银行信用风险测度模型,并给出信用风险测度模型的应用实例。研究发现,在信用平稳下,依赖于专家评判及打分方式,使得模糊综合评判法对于解决商业银行信用风险测度问题具有很好的操作便利性;也可为我国商业银行体系构建科学高效的信用风险监测机制提供重要的理论指导与决策参考。     

商业银行信用风险评估的生存分析模型及实证研究

企业发生财务危机,不能归还到期贷款是商业银行信贷资产的主要风险来源,商业银行如何构建恰当的信用风险评估模型来预测企业的财务危机,从而避免这类信用风险的出现就显得尤为重要。本文以我国上市公司为研究对象,结合杜邦分析法建立了基于生存分析的信用风险评估模型,模型对于随机选取的预测样本,其提前1年、2年和3年的预测准确率分别达到86%、72%和68%。通过与Altman模型、Ohlson模型预测结果的比较和鲁棒性检验的结果发现,该模型同时具有可以使用时间序列、无需样本配对、中远期预测能力强和高鲁棒性的特点,这些特点特别对于商业银行中长期信贷风险管理具有较高的应用价值。     

资本计量方法改革、商业银行风险偏好与信贷配置

为提高银行业风险管理水平与信贷配置效率,监管部门于2014年开展了资本管理高级方法的试点工作。本文基于上市银行2010至2016年的微观数据,与银监会公布的行业信贷风险进行匹配,采用双重差分和三重差分法,实证分析前述改革如何影响试点银行的风险偏好和信贷调配。研究发现,在资本管理高级方法实施后:(1)试点银行显著降低了风险加权资产的规模;(2)试点银行风险偏好的变化存在非线性的特征,在调减高风险行业贷款的同时,并未显著增加最安全行业的贷款,而是增加了风险略高行业的贷款,体现出试点银行对风险与收益的权衡;(3)进一步将行业划分为“虚”与“实”,研究发现试点银行减少了房地产业(“虚”)、制造业(“实”)和建筑业(“实”)贷款,显著增加了金融业(“虚”)贷款。本文研究不仅丰富了资本监管方面的文献,也对金融支持供给侧结构性改革具有启示意义。     

Measuring Integrated Market and Credit Risk in Bank Portfolios: An Application to a Set of Hypothetical Banks Operating in South Africa

The banking crises of the ‘90s emphasize the need to model the connections between financial environment volatility and the potential losses faced by financial institutions resulting from correlated market and credit risks. Due to the number of variables that must be modeled and the complexity of the relationships an analytical solution is not feasible. We present here a numerical solution based on a simulation model that explicitly links changes in the relevant variables that characterize the financial environment and the distribution of possible future bank capital ratios. This forward looking quantitative risk assessment methodology allows banks and regulators to identify potential risks before they materialize and make appropriate adjustments to bank portfolio credit qualities, sector and region concentrations, and capital ratios on a bank by bank basis. It also has the potential to be extended so as to assess the risks of correlated failures among a group of financial institutions (i.e., systemic risk analyses). This model was applied by the authors to the study of the risk profile of the largest South African Banks in the context of the Financial System Stability Assessment program undertaken by the IMF in 1999. In the current study, we apply the model to various hypothetical banks operating in the South African financial environment and assess the correlated market and credit risks associated with business lending, mortgage lending, asset and liability maturity matches, foreign lending and borrowing, and direct equity, real estate, and gold investments. It is shown to produce simulated financial environments (interest rates, exchange rates, equity indices, real estate price indices, commodity prices, and economic indicators) that match closely the assumed parameters, and generate reasonable credit transition probabilities and security prices. As expected, the credit quality and diversification characteristics of the loan portfolio, asset and liability maturity mismatches, and financial environment volatility, are shown to interact to determine bank risk levels. We find that the credit quality of a bank's loan portfolio is the most important risk factor. We also show the risk reduction benefits of diversifying the loan portfolio across various sectors and regions of the economy and the importance of accounting for volatility shocks that occur periodically in emerging economies. Banks with high credit risk and concentrated portfolios are shown to have a high risk of failure during periods of financial stress. Alternatively, banks with lower credit risk and broadly diversified loan portfolios across business and mortgage lending are unlikely to fail even during very volatile periods. Asset and liability maturity mismatches generally increase bank risk levels. However, because credit losses are positively correlated with interest rate increases, banks with high credit risk may reduce overall risk levels by holding liabilities with longer maturities than their assets. Risk assessment methodologies which measure market and credit risk separately do not capture these various interactions and thus misestimate overall risk levels.     

气候变化冲击下的涉农信用风险——基于2010-2019年256家农村金融机构的实证研究

气候变化可能导致的经济金融风险已经成为学术界关注的热点问题。本文首先分析了气候变化引发涉农金融风险的传导机制,以2010-2019年256家农村金融机构的经营数据为样本,将标准化后的年均气温作为刻画气候变化程度的核心指标,评估农村金融机构所在县域地理单元的气候变化程度对其信用风险的影响。研究发现,年均气温波动对农村金融机构的信用风险水平存在显著影响,且影响呈现阶段性特征;在4个季度中,冬季气温的波动对信用风险的影响最为突出;虽然城商行与农商行、村镇银行均是立足于服务地方经济发展的商业银行,但由于城商行的业务在地域上和行业上更为分散,气候变化未对其信用风险水平产生显著影响。为此,提出了开展压力测试、实施差异化监管和创新风险缓释工具三个方面的对策建议。本文为管理由气候变化导致的涉农信用风险提供了政策启示和决策参考。     

基于RBF网络的商业银行信用风险控制研究

对信用风险的有效控制与管理,在现代商业银行日常运行过程中具有举足轻重的地位。基于信用风险系统是一个高度复杂的非线性动态系统,利用神经网络的自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特性,建立基于RBF神经网络的信用风险预测控制模型,从理论上探寻信用风险非线性智能控制。仿真试验表明,信用风险度能被控制在以最佳风险度为中心的一定范围内。因此,该预测控制系统适合于商业银行信用风险的控制。     

On the Determinants and Dynamics of Trade Credit Use: Empirical Evidence from Business Start‐ups

Abstract:   Business start‐ups provide an excellent opportunity for testing various hypotheses on why firms use trade credit. At the time of start‐up, failure risk and financial constraints are typically large. Also, start‐ups have no established relationships with banks and suppliers. The literature has related all these features to trade credit use. Moreover, as firms grow older, these characteristics become less pronounced, allowing us to test the dynamics of trade credit use. We find that start‐ups use more trade credit when financial constraints are large, when suppliers have a financing advantage over banks in financing high‐risk firms, when entrepreneurs value private benefits of control and when transaction costs are important. Furthermore, the dynamic implications of these theories are supported.     

绿色信贷发展对商业银行财务绩效影响的实证研究

基于2007—2020年商业银行财务数据,构建多期DID模型,从规模效应、风险结构效应、成本收入效应分析绿色信贷对商业银行财务绩效的影响路径,并检验绿色信贷对银行财务绩效的异质性影响。实证结果表明：绿色信贷对商业银行财务绩效存在直接负向影响与间接正向影响,且综合影响具有异质性,对国有银行以及城市商业银行具有负的政策效应,对股份制商业银行不具备显著的政策效应;绿色信贷业务对银行企业价值的影响机制中规模效应、成本收入效应为主要影响路径。     

非金融企业杠杆率与银行信用风险关系研究

本文立足于重庆市非金融企业杠杆率的测算,采用描述性统计分析、变异系数法、向量自回归模型分析等分析方法,重点分析了重庆市非金融企业杠杆率的发展情况及非金融企业杠杆率与商业银行信用风险之间的关系。研究结果表明：重庆市非金融企业杠杆率总体稳定可控,但部分行业风险不容忽视;去杠杆短期内会增加商业银行信用风险,长期有助于化解金融风险;去杠杆对商业银行不良率攀升的影响较为显著。据此,根据研究结论提出了相应的对策建议。     

Do some lenders have information advantages? Evidence from Japanese credit market data

Using detailed Japanese credit data, we test for the existence of a credit market hierarchy. Empirical tests indicate that firms with information problems are more likely to carry higher proportions of relationship loans from main banks than non-main banks, holding constant risk and control factors. We further examine credit specialization on the part of lenders by testing the relationship between client firms' information and risk characteristics and the concentration of loans obtained from depository institutions versus other financial institutions. However, no significant differences in information superiority between these two types of financial institutions are found. We conclude that our evidence supports the credit market hierarchy hypothesis for Japanese main banks in particular but not depository institutions in general.