公司现金持有与信用风险关系的理论分析——基于内生、外生性现金政策视角

一般认为持有较多现金的公司更安全,且其信用利差更低,然而一些公司的流动性与信用风险却表现出正相关关系,这该如何与更多现金更安全的经济学常理共存呢?本文认为可由现金持有的内外生性来解释这一现象。为了展示现金和信用利差之间的相关关系,本文首先设定基准模型,在其基础上考察内生性现金政策对信用风险的影响,接着进一步分析了现金的外生性变化对信用风险的作用,最后还揭示了流动资产和不同预测期的违约率之间的相关关系。     

基于BP-KMV模型的非上市公司信用风险度量北大核心

我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题。通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况。     

信用风险模型回收率的实证分析

信用风险近年来越来越受到国人的关注。随着中国经济的发展和产业不断升级，经济个体的金融联系越来越密切且复杂，而信用风险也成为主要的金融风险之一。为了管理信用风险，国外经济发达国家或地区的著名金融机构纷纷开发自己的信用风险内部模型。例如Credit Metrics、KMV、Credit Rish＋、Credit Porfolio View。违约回收率对于计算信用风险是非常重要的。文章基于广东地区某商业银行抵押贷款处置资料对我国违约回收率数据进行考察，以揭示我国信用风险状况。     

基于VaR的信用风险定价

将VaR方法引入到可违约债券定价模型中,发现当可违约债券的在险价值超过确定的边界时,债券发生违约。本文分析了违约边界可能形式,给出在无风险利率为常数时的定价公式,提出可以利用Monte Carlo来求解价格公式,并得到数值解,还分析了当无风险利率随时间变化时的情形。     

基于机器学习算法的信用风险预测模型研究

为了解决西南财经大学"新网银行杯"竞赛数据中存在的高维稀疏数据、无标签数据、多产品客群来源及好坏样本不平衡等问题,采用机器学习方法,如Logistic回归、决策树、Adaboost、GradientBoosting和LGB模型对数据进行训练,得出LGB模型的性能评价指标A UC数值最大的结论.     

基于决策树技术的小额贷款公司信用风险预警研究

作为我国金融体制改革及创新的产物,小额贷款公司在缓解中小企业资金短缺、促进区域经济发展等方面都发挥着重要作用。小额贷款公司在迅速发展的同时也面临着诸多风险因素,其中信用风险是主要风险因素之一。因此,本文在分析信用风险影响因素的基础上,通过数据挖掘技术构建基于决策树的信用风险预警模型,并以此为依据进一步提出信用风险管理对策。     

我国制造业上市公司信用风险度量:基于KMV模型

目前对上市公司信用风险度量模型进行研究,及依据行业特征构造行业信用风险度量模型,对于商业银行信用风险管理显得尤为重要。本文基于现代信用风险度量模型——KMV模型,通过对违约点、股权价值波动性率、违约距离计算方式进行修正,构建了制造业行业KMV模型。研究结果表明,当违约点选取长期债务和短期债务之和时,制造业KMV模型可以提前两年将信用好与不好的上市公司甄别开,具有较强的适用性,符合我国目前信用风险管理水平的需要。同时,运用制造业KMV模型还可以判断上市公司是否具有"壳"资源的价值。     

基于CDS的交易对手信用风险传染演化动态研究

基于银行管理贷款信用风险的实际情况及CDS市场的特有属性,文章利用博弈分析法及计算机仿真技术(包括企业家私人回报、企业家道德风险等因素),构建了一个由企业家与银行作为参与方的动态博弈模型,探讨了CDS交易对手信用风险传染的影响机制。研究发现:企业家在决策中出现道德风险的概率与企业家发生道德风险承担的声誉成本和政府监管部门的监管程度正相关;银行选择监督的概率与银行的声誉成本正相关;CDS卖方选择代理监督的成功概率信念阈值与代理监督成本负相关,与银行的项目成功回报正相关;低质量银行会尽可能选择购买CDS,高质量银行则会比较监督和购买CDS的成本。     

违约互换定价与商业银行信用风险管理

在假设市场风险和信用风险两者线性相关的前提下建立一个基于考克斯过程的信用违约互换的定价模型,为信用违约互换定价分析提供理论依据。     

上市公司财务危机预测模型比较研究

财务危机预测一直是公司金融领域的研究热点,危机预测模型随着研究的深入在不断地发展变化.多元线性模型、Logistic模型、COX模型、神经模型是当前主流的四种财务危机预测模型.以2003年-2008年制造业上市公司为样本,采用财务比率作为预测变量,通过样本公司财务数据建立了四种财务危机预测模型,利用判别精度和ROC曲线比较不同模型在财务危机发生提前3年的预测效果.研究发现神经网络模型在判别精度和稳定性方面均优于其他模型.多元线性模型、COX模型、Logistic模型预测虽然均具有应用价值,但三类模型在预测精度和稳定性上各有优劣.     

信用评级在估计债券信用风险损失中的应用

债券信用评级有效地揭示了债券的相对信用风险,为债券投资者提供了重要的投资决策参考。在计算债券信用风险损失中,可以充分利用评级公司公布的数据来具体的计算出各债券的信用风险值,本文给出这种方法和例子。     

信用评级在估计债券信用风险损失中的应用

债券信用评级有效地揭示了债券的相对信用风险,为债券投资者提供了重要的投资决策参考.在计算债券信用风险损失中,可以充分利用评级公司公布的数据来具体的计算出各债券的信用风险值,本文给出这种方法和例子.     

基于宏观经济环境的银行信用风险度量模型研究

信用风险作为商业银行业所面临的主要风险,一直是银行风险管理的核心内容。随着全球经济越来越相互依赖,商业银行与中央银行都必须面对并分析宏观经济环境对信用损失分布的影响。在我国当前经济环境下,从信用风险管理的角度入手,将能够测量到的不稳定因素纳入到信用风险计量模型中去,使商业银行能够按照新巴塞尔协议的资本要求,建立具有长远性、稳定性、前瞻性的更为有效的信用风险管理体系,对增强金融体系和宏观经济的稳定性将具有非常现实的意义。     

用违约距离判别信用风险:一个实证研究

本文选取了在中国A股市场上市的4家具有一定代表性的ST公司和4家对照公司,并通过计算从2003年到2005年的静态违约距离和不变增长率假设下的违约距离,发现后者比前者具有更好的判别能力;同时对影响违约距离大小的输入变量进行了敏感性分析,发现违约距离对股票收益波动率的变化最为敏感,因而精确计算波动率是关键。     

运用信用监测模型度量上市公司信用风险的有效性研究

本文运用信用监测模型对我国上市公司的信用风险进行度量,并将度量结果与Z值模型的度量结果进行比较,以检验信用监测模型度量我国上市公司信用风险的有效性。     

备件需求预测模型研究

文中提出了基于寿命分布函数、时间序列和成组技术的备件需求预测模型的一般性原则,并研究了它们的特点和适用的范围,对于提高备件需求预测的科学性有实际的指导意义。     

运用信用监测模型度量上市公司信用风险的有效性研究

本文运用信用监测模型对我国上市公司的信用风险进行度量，并将度量结果与Z值模型的度量结果进行比较，以检验信用监测模型度量我国上市公司信用风险的有效性。     

基于混合Logit模型的房地产公司信用风险预测研究

预测房地产企业信用风险对银行有效规避信贷违约风险有重要意义。文章分别在系数服从正态分布、对数正态分布和均匀分布的三种条件下,利用混合Logit模型预测了我国房地产上市公司的信用风险情况。结论表明：对于房地产上市公司的信用风险情况,混合Logit模型具有较高的识别与预测能力,三种分布下的混合Logit模型中,对数正态分布下的混合Logit模型拟合优度和综合预测准确度最好。