短债长用、外部监督与信用债违约

近年来,企业债券市场快速发展的同时,信用债违约事件不断增多。本文利用2014~2020年的信用债券数据,采用离散时间风险模型等方法,系统考察了短债长用对企业信用债违约的影响。研究发现:短债长用显著提高了企业信用债的违约概率,在替换变量和估计方法,并考虑内生性问题后,结果依然稳健。进一步,考察外部监督的作用发现,企业上市、外部审计以及信用评级等外部监督机制,均可有效降低短债长用对信用债违约风险的影响,尤其是审计意见的作用最大。本文对防范企业信用债违约具有参考意义,并为化解信用债违约风险提供了思路。     

基于集成算法的信用债违约预测模型及其影响因素研究

本文选取2014—2021年的信用债作为研究对象，以单一算法（逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和伯努利朴素贝叶斯）分别构建Bagging和Stacking集成学习模型，并将其与单一算法以及传统方法（KMV模型）进行对比，探讨如何提高信用债违约预测精度，证明Bagging集成算法的可靠性，还通过SHAP可解释算法研究信用债违约中的重要指标。实证结果显示，四种单一机器学习模型在预测准确率上优于传统KMV模型；进一步对机器学习模型进行集成，发现同质集成算法在提高预测性能方面不如异质集成算法，且Bagging异质集成算法的预测准确率优于Stacking异质集成算法。将性能最好的Bagging异质集成算法与SHAP可解释算法结合，得到对识别信用债违约具有重要价值的9个指标，分别是违约前债项评级、违约前主体评级、交易所、净资产收益率、债券类型、企业性质、财务费用、总资产增长率以及第一大股东持股比例，关键指标的识别对信用债违约预测具有指导意义。     

信用评级中的违约率、违约概率研究

信用评级是对个人、经济体与金融工具履行各种经济承诺的能力及可信任程度的综合评价，本文通过对KMV评级模型的研究，指出在信用评级中的关键指标——“违约率和违约概率”在评级中的重要意义。     

信用评级与信用债违约实证研究——基于机器学习算法

已有研究表明,信用债券违约呈日益蔓延态势,其中一个重要原因是信用评级无法准确提供债券违约风险信息,这也导致了信用评级公信力的下降。本文选取2018—2019年还本付息的信用债券作为研究对象,引入机器学习算法,探讨各评级机构提供的信用评级与债券违约风险之间的关系。研究结果显示,来自不同评级机构的信用评级对违约风险的反映不存在异质性,但对违约风险反映的程度存在异质性：与国内信用评级机构相比,国际信用评级机构出具的信用评级能够反映更多的违约风险;与发行者付费模式相比,投资者付费模式下的信用评级能够反映更多的违约风险。也就是说,尽管信用评级虚高在信用评级机构中具有共性,但通过国际评级机构和投资者付费模式进行评级,可显著改善评级质量。这表明,信用评级行业的对外开放与采用投资者付费模式,对提升我国信用评级水平具有积极意义。     

“去刚兑”背景下的企业债券违约风险：机器学习预警和经济机制探究

本文构建了包含1245个变量的宏观经济-微观企业混合大数据集,并结合10种机器学习算法,开展基于大数据和机器学习的债券违约风险预警,探究其背后经济机制。实证结果表明：相比经典Altman模型、Merton模型、信用评级模型,机器学习模型能够更好地预测我国债券市场违约风险,非线性机器学习模型表现更佳。异质性分析表明,机器学习模型对信用评级低、发行期限长、票面利率高、非国有企业、银行间市场的债券,以及在经济政策不确定性(公众基于媒体报道对政府经济政策未来走向的预期的不确定性)高的时期,具有更强的预测能力。机制分析表明,机器学习模型通过违约债券样本识别、短期信号识别(债券交易量)、长期特征识别(融资约束、内部控制)实现精准预测。本文对于债券违约风险预警、维护金融稳定、信用评级体系完善、金融科技创新和金融服务实体经济提供了有益的政策启示。     

ESG视角下的公司债券信用评级

近年来,我国公司债券市场信用违约事件频发,暴露了传统的基于经营和财务的信用评级模型在风险识别和预警方面存在一定的局限性。本文阐述了ESG因素对企业信用资质的影响,认为ESG指标是对传统信用评级框架的有益补充,总结了当前将ESG因素纳入公司债券信用评级框架所面临的挑战,并分别从监管部门、信用评级机构、投资机构和发行人角度提出了对策与建议。     

信用生态视角下构建银行信贷评级体系研究

本文从信用生态角度探讨商业银行信贷评级体系,介绍了信用生态的概念,从信用生态环境、企业贷款申请、企业信用生命力等三个方面,探索建立五个企业信用评级指标体系,并对各有关评级计量模型进行评价,推荐模糊综合评价法作为信用评级中的计量模型。     

国有商业银行信贷评级模型的构建及实证检验

信贷评级是信贷风险管理的前提,目前我国国有商业银行都采用这一方式管理信贷风险.本文在对国有商业银行当前信用评级方法存在问题和国内外相关研究成果进行分析的基础上,提出了构建国有商业银行内部信用评级模型,提高信贷风险管理水平的建议.作者利用贷款历史数据,通过因子分析和聚类分析等方法构建内部信用评级模型;通过因子分析方法构建的模型使评级指标体系更加科学、合理,避免了反映风险信息的冗余与遗漏;聚类分析使评级模型直接与违约概率挂钩,度量风险的准确性进一步提高.论文最后对模型进行了实证分析,使其有效性得到了检验.     

国有商业银行信贷评级模型的构建及实证检验

信贷评级是信贷风险管理的前提，目前我国国有商业银行都采用这一方式管理信贷风险。本文在对国有商业银行当前信用评级方法存在问题和国内外相关研究成果进行分析的基础上．提出了构建国有商业银行内部信用评级模型，提高信贷风险管理水平的建议。作者利用贷款历史数据，通过因子分析和聚类分析等方法构建内部信用评级模型：通过因子分析方法构建的模型使评级指标体系更加科学、合理。避免了反映风险信息的冗余与遗漏；聚类分析使评级模型直接与违约概率挂钩。度量风险的准确性进一步提高。论文最后对模型进行了实证分析．使其有效性得到了检验。     

探究小微企业信用评级——以浙江省为例

小微企业融资难是制约其发展的关键因素,而银企之间的信息不对称是造成融资难问题的主要原因,小微企业信用评级工作的展开将有效地缓解目前小微企业融资难的现状。但小微企业信用评级中,信用评级机构之间的过度竞争、评级机构内部评级指标体系的不统一、小微企业信用评级意识薄弱等问题的出现,需要政府、信用评级机构和金融机构的相互配合,共同改善信用评级行业状况和小微企业资信水平。     

信用债市场风险监测微观计量研究

<正>债券市场是中国金融市场的重要组成部分。在近期新的经济环境和市场背景下,债券市场尤其是企业信用债市场违约金额和违约概率随之快速上升,对债券市场风险的持续监测、评估和预警研究变得十分迫切和重要。本文基于12246条信用债发行数据生成的面板数据和LOGIT模型分析发现：第一,流动比率、营收增长率和资产回报率与违约风险负相关,其他财务指标不显著。说明在近期市场环境下,相对于资产规模等指标,流动性和成长性应是对债券风险进行监测的核心指标。第二,行业性变量作用方向与以往研究表现出差异性,近年政策的主动有序调整对部分行业的周期性指标有显著影响。第三,主体评级与违约风险负相关,新发债利率与违约风险正相关。市场的平均风险和收益率成正比,我国债券市场信用评级和定价总体机制仍具备较好的市场有效性。基于以上分析本文最后给出相应的政策建议。     

试论借款企业信用评级的评价方法与指标体系

市场经济是信用经济,信用交易是现代市场经济的显著特征。信用评级的本质在于通过调查分析评级对象未来的偿债意愿和偿债能力。信用评级方法和指标体系在整个借款企业信用评级中起着承上启下的作用。信用评级方法和指标体系的科学运是形成高质量评级报告的关键信用评级方法的科学性,决定评级结果的权威性。本文首先对借款企业信用评级的相关概念进行了界定;其次,根据借款企业的特点,分析信用评级的各种方法,尤其是因素分析法;最后,根据因素分析法,辅之以多变量判别分析模型来设计指标体系,试图构建了借款企业的信用评级指标体系。     

探究小微企业信用评级——以浙江省为例

小微企业融资难是制约其发展的关键因素,而银企之间的信息不对称是造成融资难问题的主要原因,小微企业信用评级工作的展开将有效地缓解目前小微企业融资难的现状。但小微企业信用评级中,信用评级机构之间的过度竞争、评级机构内部评级指标体系的不统一、小微企业信用评级意识薄弱等问题的出现,需要政府、信用评级机构和金融机构的相互配合,共同改善信用评级行业状况和小微企业资信水平。     

试论借款企业信用评级的评价方法与指标体系

市场经济是信用经济,信用交易是现代市场经济的显著特征。信用评级的本质在于通过调查分析评级对象未来的偿债意愿和偿债能力。信用评级方法和指标体系在整个借款企业信用评级中起着承上启下的作用。信用评级方法和指标体系的科学运是形成高质量评级报告的关键信用评级方法的科学性,决定评级结果的权威性。本文首先对借款企业信用评级的相关概念进行了界定;其次,根据借款企业的特点,分析信用评级的各种方法,尤其是因素分析法;最后,根据因素分析法,辅之以多变量判别分析模型来设计指标体系,试图构建了借款企业的信用评级指标体系。     

违约率评估因素与指标确定及其重要度排序实证研究

违约率的评估已被巴塞尔新资本协议列为关键内容,而违约率影响因素与指标的确定及其重要度测算则是评估的首要基础和关键。论文结合中国转轨经济下企业信用评估的实际,运用历史经验法、全国范围内信用评估专家的大型问卷调查和层次分析法(AnalyticalHierarchyProcess,AHP)相结合的方法,在国内首次对影响违约率的因素和指标进行系统整合、分析与逐层筛选,最后确定出了影响中国贷款企业违约率的因素和指标,测算出了各个因素和指标的重要度排序。实证研究的结果可以为国内商业银行和评级公司对企业信用风险评估提供重要的应用参考价值。     

大数据背景下的小微企业信用评级研究

小微企业发展面临着严峻的融资难问题,如何对小微企业进行信用评级是解决这一问题的关键.大数据有助于实现企业层面的信用评级,防范企业财务数据造假,推动评级结果动态演进,降低评级成本,提高评级效率,可以帮助商业银行有效解决小微企业信用评级中遇到的问题.因此,商业银行需要加强基于Hadoop系统的信用评级研究,提高信用评级标准模板的大数据适用性,强化对非结构化数据的甄别和刻画能力,促进小微企业信用评级的开展.     

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.     

金融信用评级与信用违约互换的风险定价研究

信用违约互换作为一种信用衍生产品通过转移信用风险为信用风险管理带来了深刻变化,其定价问题值得深入研究。通过对违约强度的建模给出两种违约模型——结构性模型、简约模型,结合信用评级制度发现了一个公司的违约强度与其所处的评级之间的关系,使用马尔科夫链建模该公司的信用等级转移状况证明其违约强度为马氏调节过程。该模型增加了模型参数,得出了具有较强操作性的信用违约互换定价公式,并对金融危机下信用违约互换的前景进行了展望。     

我国信用债违约问题及对策研究

近年来,我国信用债违约事件不断出现,从利息违约到本金违约,从私募债违约到公募债违约,几乎涵盖了所有的信用债品种.违约事件频发背后,反映出我国信用债市场违约风险分担和市场化处置机制不完善、监管与信息披露机制不足、信用评级机构评级质量不高等问题.本文深入剖析了信用债违约背后所呈现出的共性特征,并对信用债违约风险防范方面存在...     

企业信用评级程序和方法

企业信用评级的现状自1987年起,各级专业银行都建立起了自己的企业信用评级机构。综观现行企业信用评级制度,我认为存在以下缺陷:1.现行企业信用评级制度的适用性差。具体表现在两个方面:①企业信用评级的适用范围受到限制。各信用评级机构都以各自不同的标准、不同的方法来对企业进行评估。这样的信用评级只适用于当地,而不适用于外地;仅适用于系统内,而不适用于系统外。现实生活中常发生工行拒不承认农行的信用评级,农行同样不承认工行的信用评级。