用Logistic模型估计企业的违约概率

本文采用Logistic回归模型对企业的违约概率进行分析,选取2007年制造业ST和非ST的上市公司作为初始样本,使用正向逐步选择法根据样本企业2005和2006年的财务数据的平均值来预测2007年企业的违约状况.结果显示,在影响企业违约概率财务数据中.最重要的是企业的盈利能力,其次是偿债能力,营运能力、成长能力和公司规模的影响程度相对较弱.     

生存分析、宏观经济变量与违约概率

在研究个人贷款违约风险中,传统的研究往往只单纯地将宏观经济指标作为协变量,并未考虑宏观经济指标的时变交互特征(vandell,1993;Zandi,1998)。国外研究达成共识的是以Logistic回归的传统模型不能给出违约概率的动态预测值,且反映经济形势的宏观经济变量也不能纳入模型中。论文论述了生存分析与Logistic模型的理论机理,试图在借贷违约风险中加入系统性风险对违约的影响因素,克服了以Logistic回归模型为代表的传统模型在度量信贷违约概率时仅考虑个体非系统性风险的局限。研究结论说明宏观经济变量确实对违约风险有影响,对网贷违约风险来说,Cox模型更优于Logistic函数。     

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。     

有序多分类logistic模型在违约概率测算中的应用

初始违约概率的测算是商业银行实施经济资本管理的必要环节。针对我国商业银行的现状,结合贷款五级分类,通过对银行的公司类客户的财务指标作时间加权化处理、因子分析、ROC检验以及使用有序多分类logistic模型对初始违约概率的测算作了有价值的探索,并通过算例分析论证了其可行性。     

政策性银行客户违约概率模型

正目前我国政策性银行所面临的共性问题之一是资本金缺口较大,风险补偿机制有待完善,风险抵御能力较弱。例如,中国进出口银行当前的资本金为人民币50亿元,而中国农业发展银行则为人民币200亿元。如果按照巴塞尔新资本协议的要求,上述两家银行     

违约预测:市场模型还是会计模型

本文选取沪深A股1463家上市公司,分别运用基于市场信息的Merton模型和基于会计信息的Logistic模型,测算公司的违约风险。相关性分析的研究结果表明,两种模型在违约测度方面的一致性较差,进一步基于ROC曲线以及准确性比率的分析结果显示,Logistic模型的违约预测效果明显优于Merton模型。     

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。     

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。     

企业违约概率模型表现的监管标准研究

在内部评级法实施过程中,企业违约概率模型的表现是国内外监管机构持续关注的重点。企业违约概率模型表现的监管指标体系应以AR值(Accuracy Ratio,精确率)为区分力指标;以在一定的容忍度下,主标尺下各个级别的实际违约率围绕该级别违约概率中间值落入的设定区域为准确性指标和审慎性指标;以子样本AR值和不同时点上AR值的变化为稳定性指标。监管机构除了评估上述四个维度指标值的合理性以外,还需要结合银行主标尺设置、评级企业数量、违约企业数量、模型方法论等因素,整体判断企业违约概率模型的表现。     

互联网金融背景下“软信息”对于违约行为的影响——基于Logit模型

互联网金融背景下,网络平台积累了越来越多的用户行为信息,而且这些信息与借款人提供的传统信息之间存在较大差异。如何有效地利用这些信息来降低借款人与投资人之间信息的不对称,对于提高风险控制水平、预判违约行为发生的可能性具有重要意义。借助拍拍贷平台提供的海量数据,从"软信息"的角度出发,探索其与借款人违约行为的关系。实证分析结果表明:当借款人在申请借款时修改信息的数目高于12项时,违约的机会概率会提高;当借款人在贷款成交之前修改内容的天数越多、修改时距离成交的日期越近时,违约的机会概率相应会越高。而当借款人最近3个月在社交网络存在去欧洲或者美国旅游的信息,或者填写借款信息的完整程度较高时,相应的违约机会概率则较低。     

基于Logistic模型的小微企业信用风险度量研究

本文通过对小微企业信贷特征及国内外主流信用风险度量方法的对比分析,筛选出适用于我国小微企业信用风险度量的Logistic模型。利用从银行取得的94个小微企业信贷样本,综合企业的财务及非财务信息,进行了Logistic模型的构建和检验。实证结果表明,该模型对于小微企业的信贷违约概率具有较高的正判率。     

德国公司违约概率预测及其对我国信用风险管理的启示

内部信用评级是新巴塞尔资本协议的核心,而违约概率的预测又是内部评级的基础。本文利用具有出色分类功能的非线性支持向量分类(SVC)方法来预测德国公司的违约概率,识别其信用风险。结果显示,SVC模型的预测能力优于基准的logit模型;而且非线性SVC模型能够捕捉线性logit模型所不能识别的影响信用风险的重要变量。本文虽然分析的是德国公司数据,但是同样对我国商业银行和公司构建全面风险管理体系有着直接的指导意义。     

基于违约模型内部评级法对信用风险管理的有效性研究

从《巴塞尔新资本协议》开始,对信用风险的管理越来越受到世界的关注,目前,对内部评级法中信用风险核算变量违约率（PD）的核算的研究更为深入,模型发展更为成熟,基于违约模型的内部评级法日趋成熟,对信用风险管理的有效性日益凸显。基于内部评级法的主要测算变量违约率（PD）构建的Logistic回归模型分析,从违约模型的角度实证研究了内部评级法在信用风险管理中的重要作用。     

基于CDS策略的专利融资信用风险违约概率研究

专利融资是一种备受国家创新战略关注的技术知识产权资本化模式,信用违约风险则是该模式运作过程必须面对的关键问题之一。基于信用违约互换(CDS)工具与策略,主要研究专利融资信用风险期望违约概率与实际违约概率的相关性,并分析其参数敏感性。研究结果表明,实际概率通常会低于期望概率且两者呈现正相关关系,同时,风险溢价与期望收益也呈现正相关性,即系统可以通过标准化分析工具调控实际概率,且能在一定程度上适当容忍稍大的风险,从而提高融资效率。     

房地产开发企业违约概率压力测试研究——现金流蒙特卡洛模拟方法在银行中的应用

本文采用蒙特卡洛模拟方法,根据现金净额是否为负这一标准来判断房地产开发企业是否违约,在对企业的现金流进行随机模拟的基础上来计算企业的违约概率。压力测试的场景为房价下降,利率上升。压力传导途径为房价与利率变动导致企业销售收入变动,销售收入的改变导致企业的现金流量表发生变化。房价和利率对销售收入的冲击是随机的,企业的现金流也是随机的,本文通过随机模拟估算了企业的现金流为负的频率,以此作为企业违约的概率。压力测试表明,当房价下降幅度到达15%附近时,房地产开发商的违约概率开始急剧上升。     

浅析违约概率的应用

新巴塞尔资本协议的出台鼓励银行采用内部评级法评估所面临的信用风险,采用内部评级法,可以使银行资本和所承担风险的联系更加紧密、更加直接,可以大幅度提高资本对风险的敏感性。内部评级法计算资本充足率需要四个变量,违约概率是其中之一,同时只要采用内部评级法,不管应用高级法还是初级法,违约概率都需要由银行自己估算,国内某些商业银行已开始着手违约概率的计量。本文主要对违约概率的定义、作用及在现实中的应用作一些简要的介绍。     

经济波动与违约概率的估计

在经济结构调整的新常态下,我国银行对公客户的实际违约率呈逐渐增长趋势,并且与预估违约率的离差也越来越大,内部评级模型估测的准确性逐渐降低。通过对我国经济增长率和公司类客户的实际违约率进行检验发现,实际违约率与经济波动之间存在着长期稳定的协整关系,且实际违约率相对于GDP增长率变化具有一定的滞后性。因此,在建立信用评级的违约概率模型过程中,可以将经济增长指标作为重要的参考因素,或采用较短的经济波动期间来估计违约集中趋势,从而改善银行信用风险评级体系的敏感性,提高评级结果的准确性。     

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.