基于财务公司视角的产业链金融信用风险度量问题研究——以中国重汽产业链为样本的实证分析

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。     

考虑违约风险的贷款组合管理

目前商业银行的主要业务还是集中在信贷业务,如何对贷款进行组合管理是银行所面临的问题。传统的马柯维茨均值——方差模型贷款组合模型,是以收益的方差作为风险度量指标,只考虑了市场风险,而没有考虑到企业的违约风险。本文用Merton模型根据企业财务数据估算出企业的预期违约概率,考虑了企业在违约情况下的收益率,把企业的违约概率纳入到组合模型中。用估算出来的违约概率和违约损失率计算出银行收益的波动性,再运用企业收益的相关性代替企业违约的相关性,根据现代组合分析模型得出收益-风险的有效前沿,从而使银行可以根据收益和风险承受能力对企业进行授信。     

我国信息技术企业信用评级研究——基于违约鉴别和特征选择视角

从违约鉴别和特征选择视角出发,采用机器学习算法,对我国信息技术企业信用评级问题进行了研究。研究表明,通过SMOTE方法对非均衡样本数据进行处理,解决了样本数据类别不平衡导致预测模型存在类别偏好问题;通过Logistic-Lasso方法进行指标筛选和计算企业违约概率,并根据违约概率进行信用分级,保证了信用评级模型的精简和违约预测可靠性,改善了信用评级与违约概率不匹配问题。构建的信用评级模型采用39个指标,总体鉴别精度在98%以上,模型的可靠性和实用性优于其他常见的机器学习模型。此外,根据企业信用级别情况,分别从企业自身、投资者和监管部门角度,提出了控制风险的相应对策。     

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.     

危机中的结构融资评级模型

本文采用随机模拟的方式分析了基础资产违约率、相关系数以及资产回收率等参数对结构融资评级模型的影响,结果发现模型产生的优先层级违约概率和预期损失传递的信息不一致,并且常规情况下得出的结论在高违约概率和高相关系数的危机背景下并不成立.此外,本文分析还表明,结构融资工具的违约变动模式显著不同于基础资产.因此,对结构融资工具和传统债务工具采用相同的评级标识可能会对投资者产生误导.     

基于商业银行内部数据的KMV模型实证研究

本文借助KMV模型框架,对商业银行拥有的大量公司财务报表数据运用统计方法进行模型参数估计,计算得到了非上市公司的违约距离和经验函数,实现了违约概率的模型估计。实证表明,我国公司在违约距离或违约数量上的真实概率分布均呈现显著的T分布和肥尾特性;违约距离具有较高的风险区分能力;由会计信息进行参数估计的模型导出的具有较高的风险标志精度;进而表明基于会计报表数据的违约风险模型和基于资本市场数据的模型在实证上的有效性非常近似。     

基于会计信息的KMV模型实证研究

本文借助KMV模型框架,运用统计方法对大量的公司财务报表数据进行模型参数估计,计算得到了非上市公司的违约距离和经验EDF函数,实现了违约概率的模型估计。实证表明,我国公司在违约距离或违约数量上的真实概率分布均呈现显著的T分布和肥尾特性;违约距离具有较高的风险区分能力;由会计信息进行参数估计的模型导出的EDF具有较高的风险标识精度;进而表明基于会计报表数据的违约风险模型和基于资本市场数据的模型在实证上的有效性非常近似。     

基于会计信息的KMV模型实证研究

本文借助KMV模型框架,运用统计方法对大量的公司财务报表数据进行模型参数估计,计算得到了非上市公司的违约距离和经验EDF函数,实现了违约概率的模型估计.实证表明,我国公司在违约距离或违约数量上的真实概率分布均呈现显著的T分布和肥尾特性:违约距离具有较高的风险区分能力;由会计信息进行参数估计的模型导出的EDF具有较高的风险标识精度;进而表明基于会计报表数据的违约风险模型和基于资本市场数据的模型在实证上的有效性非常近似.     

融资融券业务个人客户违约概率计量研究

伴随股市波动加剧,证券公司融资融券业务信用风险形势日趋严峻。违约概率被用于客户准入管理、风险定价与信贷组合管理等多个方面,处于信用风险管理的基础性地位。本文使用Probit、Logistic与Extreme Value模型,讨论融资融券业务个人客户的违约概率计量。在融资融券业务开展时间较短、数据积累与整理工作尚不完善的情况下,本文重点使用信用账户的资产负债结构信息计量违约概率,并从模型准确性与拟合性的角度,使用ROC曲线与Brier评分方法对三种模型进行比较与验证。研究结果表明:三种模型均具有较强的区分能力,但Extreme Value模型准确性最强,拟合效果最好,最适合于计量融资融券业务的违约概率。     

上市公司信用风险预警的实证分析——基于KMV模型

本文运用KMV模型,对中国A股上市的2000多家公司进行了实证分析和检验,事实发现,KMV模型的假设条件在现实生活中不容易满足,并且KMV模型并不能在财务风险预警上取得良好的效果,很多非ST公司的违约概率要高于ST公司的违约概率。这一现象有可能是因为KMV模型自身的问题,如需要资产满足正态分布,不区分长短期债务时间,单纯考虑违约风险等。     

升值之言该如何听

自今年6月中国暗示将松动人民币汇率以来，人民币升值幅度仅为0．4％，这大大低于华盛顿的期待，因此，中美两国的关系日益紧张起来。随着失业率的膨胀，以及选举年即将到来，美国国会再一次将人民币汇率摆上了议事日程：9月6日，华盛顿两位高官为缓和中美关系前往北京，就人民币及其他重要问题进行高峰会晤，以期达成共识。     

When to ally & when to acquire

Acquisitions and alliances are two pillars of growth strategy. But most businesses don't treat the two as alternative mechanisms for attaining goals. Consequently, companies take over firms they should have collaborated with, and vice versa, and make a mess of both acquisitions and alliances. It's easy to see why companies don't weigh the relative merits and demerits of acquisitions and alliances before choosing horses for courses. The two strategies differ in many ways: Acquisition deals are competitive, based on market prices, and risky; alliances are cooperative, negotiated, and not so risky. Companies habitually deploy acquisitions to increase scale or cut costs and use partnerships to enter new markets, customer segments, and regions. Moreover, a company's initial experiences often turn into blinders. If the firm pulls off an alliance or two, it tends to enter into alliances even when circumstances demand acquisitions. Organizational barriers also stand in the way. In many companies, an M&A group, which reports to the finance head, handles acquisitions, while a separate business development unit looks after alliances. The two teams work out of different locations, jealously guard turf, and, in effect, prevent companies from comparing the advantages and disadvantages of the strategies. But companies could improve their results, the authors argue, if they compared the two strategies to determine which is best suited to the situation at hand. Firms such as Cisco that use acquisitions and alliances appropriately grow faster than rivals do. The authors provide a framework to help organizations systematically decide between acquisition and alliance by analyzing three sets of factors: the resources and synergies they desire, the marketplace they compete in, and their competencies at collaborating.     

商业银行如何应对利率市场化

最近,中国央行的利率政策传达出利率市场化步伐骤然加快的信号,沉浸在央行利率管制环境下的国内商业银行突然感到"利基"竞争的性质发生了重要变化。那么.在利率市场化环境下商业银行应采取怎样的风险偏好,才能使贷款定价覆盖风险溢价?这是银行管理者必须回答的问题。     

How to stop the race to the bottom

Standard tax multipliers are a widespread feature of fiscal equalization systems. A simple theoretical model shows that actual tax multipliers respond positively to changes in standard tax multipliers. This theoretical prediction is tested empirically using data on municipalities in Germany. A quasi-experiment in the state of North Rhine-Westphalia is exploited to identify the incentive effect. The empirical results confirm that local business tax policy is shaped by standard tax multipliers. They provide a straightforward practical tool to avoid a race to the bottom in local business tax rates.