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。     

基于银保协作路径的商业银行信用风险识别机制研究——兼论贷款企业信用评估系统

基于银保协作路径分析了信用评估的功能与特征,对贷款企业实施信用评估,就是商业银行信用风险的识别过程。对此,设计了贷款企业信用评估系统的指标体系,并运用多层次系统模糊综合评判法,构建了信用评估系统的评判模型,有效解决了信用平稳状态下贷款企业的信用评估问题,实现了商业银行信用风险的识别目标。该研究成果将为构建科学高效的商业银行信用风险管理机制提供理论指导与决策参考,具有重要的理论与现实意义。     

信用集中风险研究新进展

历史经验显示,信用集中风险是造成银行危机的一个主要原因,因此,在目前我国信贷快速膨胀、信用集中风险显著加剧的背景下,急需加强对我国商业银行信用集中风险的研究.然而,目前国内研究仍停留于定性分析阶段.鉴于此,本文从信用集中风险的监管要求,信用集中风险测量的理论分析和实证研究三方面对国外信用集中风险及经济资本测度模型的研究进行了述评,以期为提高我国商业银行信用集中风险的测量水平,构建与BasPl Ⅱ一致条件下的经济资本测度模型,从而为提高我国商业银行的信用风险管理能力提供一定的参考.     

引入WFCM算法能提高信用违约测度模型准确率吗?——以沪深A股制造业上市公司为样本的实证研究

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.     

基于多维动态空间结构的中小企业信用评估研究

与大型企业相比,我国中小企业失信违规行为时有发生,研究中小企业的信用风险对促进我国中小企业的健康发展具有重要意义。因此,引入信用空间维度等概念,对于中小企业信用风险的空间维度与动态性进行研究。在信用空间的基础上,结合DEA交叉模型,构造了偏序结构下的同等级中小企业的信用风险评价模型。研究表明,该模型能较好的对各中小企业的信用风险等级进行评估,对科技型中小企业的信用风险的探究具有一定的应用价值。     

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。     

我国商业银行信用风险违约评估模型的实证分析

本文在分析指出国内对于转轨时期我国商业银行信用风险识别和违约评估方法研究所存在的主要缺陷基础上,构建了适用于我国商业银行的信用风险评估模型,并随机选取了能代表整体信贷资产特征的某商业银行1249个贷款样本资料,对模型的有效性进行了实证检验。结果证明本文所建立的模型在度量借款人信用风险方面具有稳定性和有效性。最后,本文对于我国商业银行使用信用风险内部评级法给出了相关政策建议。     

基于BP神经网络的网贷借款人信用评级研究

为解决我国P2P网贷平台借款人的信用评级问题,分析了影响借款人信用的主要因素,参照我国商业银行借贷信用评级方法和我国主要P2P网贷平台借款人的信用评级指标,用网络爬虫爬取"拍拍贷"的数据,采用BP神经网络构建P2P网贷平台借款人的信用评级模型,并用动量项法进行算法优化。运算结果表明,该模型可以准确评估借款人的信用风险等级,提升网贷平台的风险管理管理水平。     

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Ahman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．     

中小型担保公司信用风险评估方法研究

本文在分析了中小型担保公司建立风险管理机制的重要性的基础上,构建了担保公司信用风险管理体系框架。并在此框架下建立了担保公司信用风险评估的指标体系,提出了基于模糊综合评估的信用风险评估方法,为中小型担保公司信用风险评估提供了新的思路。     

中小型担保公司信用风险评估方法研究

本文在分析了中小型担保公司建立风险管理机制的重要性的基础上,构建了担保公司信用风险管理体系框架。并在此框架下建立了担保公司信用风险评估的指标体系,提出了基于模糊综合评估的信用风险评估方法,为中小型担保公司信用风险评估提供了新的思路。     

商业银行财务绩效评价研究——基于熵权-TOPSIS-RSR模型

商业银行财务绩效高质量发展是推动金融体系改革的重要保障。为准确评价我国商业银行财务绩效管理情况,本文构建基于宏观审慎评估体系(MPA)的定量指标和CAMELS框架的财务绩效评价指标体系,应用熵权-TOPSIS模型测度我国33家商业银行2019年的财务绩效水平,并引入秩和比法(RSR)对评价结果进行分档,实证结果表明流动性覆盖率和基本每股收益对商业银行财务绩效水平影响最大;城市商业银行的财务绩效表现总体上要优于股份制银行和国有银行,且国有银行的综合财务绩效水平较为落后;与秩和比法相结合的熵权-TOPSIS评价模型能够有效对商业银行财务绩效水平进行综合评价。     

基于Hopfield神经网络的信用风险评价模型及其应用

为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。     

中国商业银行非利息收入对信息披露 质量影响研究

基于绩效和风险两个视角探究商业银行非利息收入对信息披露质量的影响机理,并构建三级、四类、由16项指标构成的商业银行信息披露质量测度体系,以2009-2017年68家中国商业银行为研究样本,运用熵权评价模型计算银行信息披露质量综合评价指数,实证分析商业银行非利息收入与商业银行信息披露质量之间的关系,结果表明：商业银行在发展非利息收入的过程中信息披露质量反而下降,风险视角的解释力度大于绩效视角的解释力度。     

建立个人信用征信体系 加强银行信用风险管理

信用缺失是我国转轨经济中日益突出的问题。我国商业银行由于存在信用的缺失,面临着巨大的信用风险。美国次贷危机引发的全球性金融危机使我国银行业面临的信用风险不断增大。在此背景下,本文分析了我国银行业信用风险存在的问题及成因,并从我国商业银行体制、内部管理以及建立健全的个人信用征信体系等方面来探讨如何加强我国商业银行的信用风险管理。     

供应链金融模式下中小企业融资问题分析 —— 以44家农业中小企业为例

供应链金融模式下,商业银行等金融机构可从产业链整体视角评估农业中小企业的信用风险,从而有效降低银行的交易成本、提高农业中小企业的获得贷款水平。论文以44家农业中小企业为例,采用Logistic回归方法,整理农业中小企业信用风险评估指标,收集企业财务数据及供应链金融因子,构建信用风险预警模型并分析出具有显著影响的指标。结果表明:企业的偿债能力、营运能力、每股指标及供应链发展能力因素对农业中小企业信用评级情况具有显著影响,供应链金融模式可以作为农业中小企业信贷风险评估的有效工具。     

商业银行信用风险预警模型的实证研究

选择深沪两市40家上市公司作为样本,对基础财务指标采用相关分析法和逻辑回归法进行筛选,构建信用风险预警模型.实证研究表明:该模型能够有效地为商业银行识别出有问题的企业,从而降低商业银行不良贷款的形成.     

政策性银行的信息科技风险管理评价方法研究

随着政策性银行业务的不断扩展,信息科技对推动政策性银行健康发展的支撑作用日益显现,但伴随而来的信息科技风险也越来越显著,亟需建立科学的信息科技风险管理评价体系。本文首先根据国内政策性银行信息科技风险的特点,对《商业银行信息科技风险管理指引》中的相关评价指标进行了调整,构建了针对我国政策性银行的信息科技风险管理评价体系;在此基础上,利用熵权法确定各评价指标的权重,结合模糊综合评判确定信息科技风险评价等级,构建了政策性银行信息科技风险管理评价模型;最后,以某政策性银行为例,对文中构建的熵权—模糊综合评判价模型进行了应用,并针对模型应用发现的问题提出了相应的政策建议。     

基于Logistic模型的单个信用资产违约概率预测

在信用风险管理领域,由于中国商业银行信贷数据只满足Logistic模型的要求,因而预测单个信用资产违约率只能以Logistic模型为主线建模。以中国某商业银行1999~2005年的信贷数据为样本,实证分析得出,企业本身、宏观经济、地区及行业四方面因素对企业违约概率存在显著相关性。通过以上述四因素为变量,所构建的预测电力、公路、城镇建设三个行业信用资产违约概率的Logistic模型分析与预测单个信用资产违约的结果来看,四要素模型对中国商业银行的信用风险管理具有参照价值。     

碳减排约束下中国工业企业信用评级

在碳达峰、碳中和目标愿景下,工业企业碳减排约束逐步趋强,有必要将碳要素相关风险纳入信用评级,合理区分不同企业信用风险水平。本文基于金融稳定视角提出一套碳减排约束下工业企业信用评级方法,即在评估企业碳减排绩效的同时,兼顾企业资金偿付能力,实现生态和经济效益平衡。研究表明:一是评级过程不仅关注企业自身信用风险水平的纵向比较,同时考虑企业间、企业与银行系统间信用风险传染效应以防控系统性金融风险;二是基于系统重要性工业企业的信用等级将全体工业企业划分至四类等级区间,进而将九分类等级划分问题转化为二分类问题,规避等级划分的“组合爆炸”困扰;三是基于“小范围遍历+序列前向选择算法”搜索不同等级间最优临界样本,既避免评级虚高给商业银行带来信贷损失,也不会因评级过低阻碍企业绿色低碳转型。 本文可为商业银行有效预警低碳转型风险、制定绿色信贷决策提供一定参考。