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（PilotTest）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。     

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.     

基于结构方程模型的上市公司价值影响因素研究

文章对上市公司价值的度量和影响上市公司价值的因素进行了分析,运用结构方程模型构建了数学模型,并采用了模拟数据进行了实证分析,得到了模拟数据下上市公司价值影响因素的量化结论。     

基于结构方程模型的上市公司价值影响因素研究

文章对上市公司价值的度量和影响上市公司价值的因素进行了分析,运用结构方程模型构建了数学模型,并采用了模拟数据进行了实证分析,得到了模拟数据下上市公司价值影响因素的量化结论。     

基于多元判别方法的商业银行信用风险度量研究

本文以我国机械行业上市公司为研究样本,运用统计分析中的多元判别方法建立了预测企业信用风险程度的判别模型,研究结果表明模型具有较高的判别准确率。该模型适用于我国商业银行对机械行业企业的信贷分析,对商业银行建立和优化自身的信用风险度量模型也具有一定的参考价值。     

资本结构行业差异及其影响因素的实证分析--来自我国上市公司的经验数据

通过对我国上市公司资本结构行业差异及其影响因素进行的实证分析发现,我国上市公司不同行业门类之间的资本结构具有显著性差异;同一行业的资本结构具有稳定性,资本结构行业间的差异具有稳定性;不同行业资本结构的影响因素是有差异的,同一因素对各行业的影响力度也不一样;从各假设条件的检验结果来看,有些假设在多数行业得到了证实,但也有一些假设被一定的经验数据所证伪或没有得到支持.     

KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险。随着金融市场许多新情况和新问题的出现．建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型显得十分重要。本文针对我国特有的经济环境，运用并修正KMV模型，基于市场价格变动信息评价我国证券市场上绩优公司与绩差公司的信用风险．通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力，结果表明该模型能较好的识别这两类公司的信用风险，最后对我国建立信用风险管理体系提出政策建议。     

资产专用性、企业价值与资本结构——基于信息技术上市公司面板数据的实证研究

本文通过选取2010年～2012年沪深两市信息技术行业上市公司的面板数据,研究资产专用性、企业价值与资本结构的关系.进行理论分析、面板数据单位根检验（ADF检验、LLC检验）、Hausman检验后,建立固定效应和Pooled EGLS的回归模型.结果表明：资产专用性在小于1％的显著性水平下与资本结构正相关,企业价值与资本结构负相关.此外,影响企业资本结构的因素还有：公司规模,成长性,盈利能力.     

基于Logistic回归模型的上市公司财务预警实证研究

本文采用实证研究的方法,以我国A股市场2009年因财务原因新被ST的43家上市公司以及与其行业、资产规模相当的43家非ST的上市公司的财务数据为基础,对财务指标进行差异T检验选出预警指标变量,并据预警指标变量基于Logistic回归分析的方法,构建了财务预警的模型,得出回判的正确率是较高的。最后为了进一步检验模型的预测能力,从A股市场中随机抽取200家上市公司(不包括已在模型中使用的上市公司)2004-2008年连续五年的财务数据代入预警模型进行预测,结果可以看到模型的预警能力是很高的,回判率达到近87%,结果比较令人满意。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

非上市保险公司信用风险动态度量

本文探讨适合我国国情的非上市保险公司信用风险动态度量方法。本文对非上市公司信用风险动态度量模型PFM进行改进,采用倾向得分匹配法PSM估计非上市公司资产的市场价值和波动率,计算违约距离,作为信用风险大小的测度。以修正后的PFM模型对我国非上市保险公司进行实证分析,并构建卡方检验分析该模型的适用性和准确性。研究结果表明：改进后的模型对我国非上市保险公司的信用风险度量有一定的评价和预测能力。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

基于收入模型的招商银行操作风险度量研究

近年以来,商业银行操作风险事件案发重重,损失巨大,金融界和监管当局对此越来越重视,一是巴塞尔协议对操作风险内容的不断更新,二是操作风险的度量方法由低级到高级,不断完善.本文以招商银行为例,在运用收入模型对该银行1999年到2012年共计14年的年度时间序列数据进行单位根检验和协整检验基础之上加以实证分析,并运用模型预测了该银行下一年操作风险损失准备金额,所得结果与该银行经营现状较为相符,同时也说明收入模型对我国商业银行操作风险的度量具有一定的适用性;最后,结合实际,对我国商业银行操作风险的度量与管理工作提出建议.     

基于相依违约的上市公司担保风险度量研究

本文运用基于相依违约的混合模型度量上市公司担保风险,并进行了实证研究.结果表明:此模型能很好的预测上市公司对外担保的违约概率,可对上市公司信用进行评级;在敏感性分析中,违约概率对波动率、无风险利率和相依结构比较敏感,这能为风险管理提供一定的参考.     

宏观经济因素对上市公司信用风险影响研究

和总产出的比例也不断提高,在当前中国的经济发展中发挥着举足轻重的作用.同时,由于上市公司都是其领域内实力比较雄厚、盈利能力比较强的企业,构成了当前银行业放款的主要对象.因此,上市公司信用自1984年中国第一只股票上市以来,经过近30年的发展,中国上市公司数量达到了2300多家家.上市公司数量激增的同时,上市公司资产总量和产出总量占国民经济总资产风险的整体构成了我国银行业所面临信用风险的主要部分,研究上市公司信用风险的影响因素对商业银行风险管理具有一定的参考价值.本文选取923家上证A股公司数据,运用KMV模型对企业信用风险进行度量,并运用面板数据模型探讨宏观经济因素对上市公司信用风险的影响.最后,基于实证的结论分析了我国实际经济运行中宏观经济因素对上市公司信用风险的作用机制及政策建议     

基于Logistic和Z计分法的公司财务预警模型研究

以沪深A股制造业上市公司为研究对象,运用因子分析法确定主成分指标后,再利用二分类Logistic回归建立中国上市公司制造业行业的财务预警模型,并进一步对模型的预测效果进行检验,从而得出模型的预测准确率达到了95.0%。     

宏观经济因素对上市公司信用风险影响研究

和总产出的比例也不断提高,在当前中国的经济发展中发挥着举足轻重的作用。同时,由于上市公司都是其领域内实力比较雄厚、盈利能力比较强的企业,构成了当前银行业放款的主要对象。因此,上市公司信用自1984年中国第一只股票上市以来,经过近30年的发展,中国上市公司数量达到了2300多家家。上市公司数量激增的同时,上市公司资产总量和产出总量占国民经济总资产风险的整体构成了我国银行业所面临信用风险的主要部分,研究上市公司信用风险的影响因素对商业银行风险管理具有一定的参考价值。本文选取923家上证A股公司数据,运用KMV模型对企业信用风险进行度量,并运用面板数据模型探讨宏观经济因素对上市公司信用风险的影响。最后,基于实证的结论分析了我国实际经济运行中宏观经济因素对上市公司信用风险的作用机制及政策建议。     

基于神经网络技术的商业银行操作风险度量模型研究

当前,现有的操作风险高级度量模型在我国商业银行中使用具有很大的限制性,本文针对这一问题,首先对人工神经网络的基本原理进行简要介绍,然后对商业银行操作风险的人工神经网络模型进行了设计,最后对这种模型进行了实证检验,并认为这种模型在我国当前的商业银行操作风险度量中具有很好的适用性。     

基于改进收益法估值模型的周期性行业公司估值研究

依据典型周期性行业上市公司潍柴动力2011—2020年的财务指标及相关宏观经济指标数据,运用H-P滤波法、岭回归分析和灰色新陈代谢马尔可夫模型,改进传统收益法估值模型。结果显示：宏观经济因素作为影响周期性行业公司价值的重要变量,对周期性行业公司的折现率具有显著的解释能力,对其永续增长率解释能力不显著;岭回归分析法和H-P滤波法能量化宏观经济对估值模型参数的影响,采用灰色新陈代谢马尔可夫模型预测自由现金流可提高估值精准度。     

基于CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

本文基于CPV模型，对房地产信贷风险进行了度量与预测。结果表明，该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。房地产信贷的违约率和宏观经济状况紧密相连，当经济状况恶化，房地产信贷违约率上升，当经济状况好转，房地产信贷违约率下降。分别从国家宏观经济、房地产行业状况、房地产企业状况三个层面选择出三个宏观经济因素指标——综合领先指标、国房景气指数和企业景气指数进行研究，结果表明，对于研究房地产信贷的信用风险来说它们是较好的指标，尤其是综合领先指标。