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。     

商业银行信用风险研究综述

本文在理清商业银行信用风险的定义和产生原因的基础上,针对商业银行信用风险进行了研究综述,结合巴塞尔协议系统地归纳了信用风险在不同阶段的评价方法和相关指标,为我国加强商业银行信用风险管控提供依据.     

基于银保协作路径的商业银行信用风险预警机制研究

从贷款企业的财务运营能力预警评价、经营管理能力预警评价、技术创新能力预警评价三个层面系统设计商业银行信用风险预警机制的指标体系,在确定各因素预警临界值基础上,进行信用风险预警机制的警示设置,并构造警度评价函数,以实现商业银行信用风险预警机制的警度判断及处置功能,从而实现商业银行信用风险预警机制的预警功能,为构建科学高效的商业银行风险管理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价的模糊集值统计方法

本文首先在剖析传统的商业银行信贷风险评价方法的基础上,指出这些方法的局限性;然后,构建了新的商业银行信用风险评价主要的4个方面内容;最后,本文采用模糊集值统计方法对商业银行信用风险进行评价,克服了传统商业银行信贷风险评价的局限性,为商业银行信贷风险评价探讨了一种新途径。     

基于Credit Risk+模型的我国西部地区农商行信用风险防范研究——以四川KK农村商业银行为例

我国西部地区包括12个省级行政区,各省级行政区内具有代表性的农村商业银行发展规模差距较大。近几年,农村信用合作社改革的脚步加快,西部地区农村商业银行发展迅速,由于成立时间较短,发展较快,导致监管力度不够,信用风险增加。西部地区农村商业银行现有的信用风险评价方法较为落后,不能很好地度量农村商业银行的信用风险。本文选用Credit Risk+模型作为研究我国西部地区农村商业银行信用风险评价模型,该模型适合中小型银行使用,且计算结果有单一的数字表达,方便参考与理解,本文使用Credit Risk+模型,以西部地区四川KK农村商业银行为例,进行实证分析,以期对我国西部地区农村商业银行信用风险评价研究提供参考。     

银行理财业务发展对商业银行信用风险影响研究

信用风险是商业银行面临的主要风险之一,银行理财业务与商业银行自营业务联系密切,探究银行理财对商业银行信用风险的影响对于防范化解金融风险具有现实意义。基于2013—2022年我国28家上市商业银行面板样本数据,实证检验银行理财业务发展对商业银行信用风险的影响及其异质性特征,并进一步探讨《资管新规》发布后银行理财业务发展对商业银行信用风险的影响。研究发现：（1）银行理财显著提升商业银行信用风险;（2）银行理财对商业银行信用风险的影响存在异质性,银行理财显著提升国有商业银行和股份制商业银行信用风险,但对城市商业银行和农村商业银行信用风险的作用不显著;（3）《资管新规》出台后,银行理财降低了商业银行信用风险。基于此,提出优化银行理财投资的市场环境、深入推进银行理财净值化转型、加快理财子公司设立等建议。     

对新常态下商业银行信用风险管控的思考

随着我国GDP增长回落,我国经济进入了新常态,中国经济进入了结构调整、转型升级的关键阶段.商业银行在近些年得到迅猛的发展,并且已经成为市场经济的重要主体,面对新常态经济发展形势,也给商业的发展带来新的变革.信贷业务是商业银行的主营,因此信用风险也是其关注的焦点,在新常态经济发展形势下,商业银行的信用风险也发生了变革.基于此,本文对新常态下商业银行信用风险进行了分析,并且提出了具体的应对措施,旨在降低商业银行的信用风险,促进商业银行的长远发展.     

商业银行信用风险定量模型综述

随着国内商业银行业竞争环境的逐渐加剧,对商业银行的风险管理水平提出了更高的要求.由于信用风险作为商业银行面对的一个目前难以量化衡量的重要风险,基于国际上较为成熟的信用风险定量模型进行探讨研究显得十分必要.     

商业银行信用风险管理策略

信用风险是商业银行面临的主要风险,也是转轨经济时期我国银行业甚至整个金融体系面临的最大风险。随着金融市场的不断发展,商业银行的信用风险管理策略也正在发生深刻的变化,形成了基于客户和基于市场两大策略并重的现代信用风险管理方法体系。本文在介绍实施信用风险管理策略主要方法的基础上,对比分析了两种策略的特征,并提出了对我国商业银行信用风险管理的启示。基于客户的管理策略长期以来,商业银行信用风险管理主要是针对客户进行的,通过与客户订立合同条款来降低贷款的违约概率或违约损失率,或者要求适当的贷款利率以补偿对风险的承…     

基于KMV模型的我国农村商业银行信用风险管理实证研究

KMV模型是近年来在国际金融领域信用风险管理方面的重要模型之一,就其本身的框架而言,该方法实际上是在一定的假设前提下,通过计算违约距离与预期违约率量化信用风险,它包括了一整套的分析方法和数据库.本文主要以江苏省10家具有代表性的农村商业银行为样本进行实证调研分析,基于2013年各行的财务报告与财务数据,运用KMV模型的基本算法与思路对其信用风险进行度量,最后,根据实证分析的结果,针对江苏省农村商业银行信用风险管理提出相应的完善措施.     

基于SWN-SEIRS模型的供应链金融信用风险传染测度研究

针对供应链金融信用风险传染问题,采用SWN-SEIRS模型进行仿真模拟分析.研究发现:SWN-SEIRS模型可以有效描述供应链金融信用风险传染路径与过程;网络规模扩大增加了信用风险传染的速度,增大了信用风险扩散范围;核心企业数量的上升虽然加快了信用风险传染的速度,但有效控制了信用风险扩散范围.这为供应链金融风险传染问题的研究方法开拓了新的思路,并为金融风险防范提供了决策依据.     

An analytic approach to credit risk of large corporate bond and loan portfolios

We derive an analytic approximation to the credit loss distribution of large portfolios by letting the number of exposures tend to infinity. Defaults and rating migrations for individual exposures are driven by a factor model in order to capture co-movements in changing credit quality. The limiting credit loss distribution obeys the empirical stylized facts of skewness and heavy tails. We show how portfolio features like the degree of systematic risk, credit quality and term to maturity affect the distributional shape of portfolio credit losses. Using empirical data, it appears that the Basle 8% rule corresponds to quantiles with confidence levels exceeding 98%. The limit law's relevance for credit risk management is investigated further by checking its applicability to portfolios with a finite number of exposures. Relatively homogeneous portfolios of 300 exposures can be well approximated by the limit law. A minimum of 800 exposures is required if portfolios are relatively heterogeneous. Realistic loan portfolios often contain thousands of exposures implying that our analytic approach can be a fast and accurate alternative to the standard Monte-Carlo simulation techniques adopted in much of the literature.     

Tracking bond indices in an integrated market and credit risk environment

Abstract

The management of credit risky assets requires simulation models that integrate the disparate sources of credit and market risk, and suitable optimization models for scenario analysis. In this paper we integrate Monte Carlo simulation models for credit risk with scenario optimization, and develop a methodology for tracking broadly defined corporate bond indices. Testing of the models shows that the integration of the multiple risk factors improves significantly the performance of tracking models. Good tracking performance can be achieved by optimizing strategic asset allocation among broad classes of corporate bonds. However, extra value is generated with a tactical model that optimizes bond picking decisions as well. It is also shown that adding small corporate bond holdings in portfolios that track government bond indices improves the risk/return characteristics of the portfolios. The empirical results to substantiate the findings of this study are obtained by backtesting the model over a recent 30 month period.     

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。     

A simulation study of Basel II expected loss distributions for a portfolio of credit cards

Credit scoring models have been used traditionally as the basis of decisions to reject or accept credit applications. They are also used to categorize applicants or existing accounts into risk groups. Based on estimates of probability of default (PD), the risk groups may seem well separated. However, by considering distributions on risk elements such as model estimation uncertainty, exposure at default and loss given default, a simulation approach is used to compute Basel II expected loss distributions for a portfolio of credit cards. These show that discrimination between risk groups is not as clear as is immediately suggested simply by PD estimates. Based on these distributions, we also show that measuring extreme credit risk with Value at Risk can lead to considerable underestimation if distributions on these risk elements are not entered into the computation.     

信用衍生品在我国商业银行信用风险管理中的应用

我国商业银行针对其面临最重要的风险之一的信用风险采取的信用风险管理方式长期以传统模式为主,这种方式较为被动,缺少积极性及动态有效性。该种方式的缺陷在经济全球化的形势下显得更为严峻,而信用衍生品作为能够有效转移信用风险的创新产品,很有须要将其引进到信用风险管理中。在学习与借鉴前人关于信用衍生品在银行信用风险管理应用的经验上,运用了实证分析方法,对银行信用资产质量与信用衍生品交易量的关系作出了研究,得出了信用衍生品在一定程度上对于降低或转移商业银行信用风险产生了作用,进而保证了信用资产质量的结论,结合了信用衍生品在我国实际的发展现状与条件,提出了该产品在我国商业银行信用风险管理中运用的建议。     

Modeling of Contagious Credit Events and Risk Analysis of Credit Portfolios

We present a new model of the occurence of credit events such as rating changes and defaults for risk analyses of some portfolio credit derivatives. The framework of our model is based on a so-called top-down approach. Specifically, we first consider modeling the point process of each type of credit event in the whole economy using a self-exciting intensity process. Next, we characterize the point processes of credit events in the underlying sub-portfolio using random thinning processes specified by the distribution of credit ratings in the sub-portfolio. One of the main features of our model is that the model can capture credit risk contagion simultaneously among several credit portfolios. We present a credit event simulation algorithm based on our model and illustrate an application of the model to risk analyses of loan portfolios.     

Fast simulations in credit risk

We consider the problem of simulating tail loss probabilities and expected losses conditioned on exceeding a large threshold (expected shortfall) for credit portfolios. Our new idea, called the geometric shortcut, allows an efficient simulation for the case of independent obligors. It is even possible to show that, when the average default probability tends to zero, its asymptotic efficiency is higher than that of the naive algorithm. The geometric shortcut is also useful for models with dependent obligors and can be used for dependence structures modeled with arbitrary copulae. The paper contains the details for simulating the risk of the normal copula credit risk model by combining outer importance sampling with the geometric shortcut. Numerical results show that the new method is efficient in assessing tail loss probabilities and expected shortfall for credit risk portfolios. The new method outperforms all known methods, especially for credit portfolios consisting of weakly correlated obligors and for evaluating the tail loss probabilities at many thresholds in a single simulation run.     

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.     

多层次市场中场外CDS工具发展与监管

券商经营活动中,在信用、市场规则、融资者与投资者等议题上面临特殊困境,核心体现在多层次资本市场建设的重要环节之一:即信用风险转移和分散功能难以实现,信用债券市场发展迟缓。基于对已有信用风险缓释工具现状的分析,券商从实务角度出发构建了涉及场外CDS业务市场准入、做市商交易、风险控制、会计、产品线、定价和业务监管等一系列制度。CDS具有不可替代的功能,并在海外成熟的多层次资本市场中与场内股票、债券交易一并构成基础性市场。盲目对CDS的抵触对我国多层次资本市场建设并无益处。