Credit Metrics信用风险度量模型的应用研究

本文首先分析了Credit Metrics信用风险度量模型的基本框架,其次通过债券信用转移矩阵来估计债券的远期价值,最后结合信用转移矩阵和远期价值确定了债券的远期价值风险,对公司单一品种债券价值的评估和风险的分析有一定的意义。     

聚合信用风险模型的改进和研究

近年来的研究发现,违约损失率的分布呈现一种双峰特征。文章对传统聚合信用风险模型进行改进,用具有双峰特征的双beta分布来刻画违约损失率的变化,给出全部贷款组合信用风险概率生成函数的解析式,利用数值模拟的结果验证了模型的有效性。     

基于修正KMV-Copula模型的组合信用风险度量研究

文章利用我国ST和非ST的上市公司真实数据,对KMV模型进行修正,引入了基于EGARCH的KMV模型计算单个资产的违约概率。进一步分别采用二元正态-Copula、二元t-Copula以及二元阿基米德-Copula包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula函数对信用资产组合的违约相关性进行建模,研究多资产间的联合违约概率。研究结果表明,修正的KMV模型具有合理性和有效性,Clayton-Copula函数对联合违约概率拟合更好。研究结果有助于商业银行预测各企业的信用风险大小及可能性,提升应对风险的能力,以维护我国金融市场安全稳健运行。     

信用突变下商业银行信用风险预警模型及应用

在信用突变环境下,传统的基于模糊评价技术的信用风险预警模型存在较大的功能局限性。对此,文章运用偏好信息熵与物元可拓理论相融合的偏好熵权物元可拓方法,构建了基于偏好熵权物元可拓的商业银行信用风险预警模型,并进行了预警模型的实证分析。文章认为,基于偏好熵权物元可拓的信用风险预警模型的优势在于,通过偏好信息熵与物元可拓理论相融合的偏好熵权物元可拓方法,使得信用突变下信用风险的预警结果具有较好的平滑性与客观性,此外,该模型的综合关联度预警功能,提高了信用风险预警结果的精确度,很好地解决了信用突变下商业银行信用风险的预警问题。     

现代信用风险度量模型研究

本文通过对信用风险度量模型的分析,对其进行分类,观察信用风险度量模型的特点与发展趋势,概括出信用风险度量模型的一般框架,为我国银行业进行信用风险管理提供建议。     

地方政府债券信用风险研究——基于改进的KMV模型

基于改进的KMV模型构建了我国地方政府债券信用价差影响因素模型,考察了我国地方政府债券信用风险的影响因素,并从债券的发行规模出发,计算地方政府债券的安全发债规模,进而提出在需求方面对地方政府的发债规模进行控制等观点,防范地方政府债券信用风险的产生。     

组合信用风险度量--因子模型和Copula方法的趋同

文章在对组合信用风险度量的因子模型和Copula方法进行介绍的基础上,指出Copula函数复杂的参数估计和计算问题的解决方法正是因子模型,并运用蒙特卡洛模拟的方法,说明了两者的相同之处。因此,在近期的研究中,研究者经常将因子模型和copula方法等同。     

信用风险模型的构建方法及其应用

本文介绍了建立信用风险模型的因素方法，并简单分析了它在巴塞尔协议内部评级法、Creditmetrics 、Creditrisk 等较为流行的风险管理模型中的应用。     

KMV模型在商业银行信用风险中的应用

信用风险是金融机构面临的最主要的风险之一．它通常被定义为交易一方因种种原因不愿或无力履行合约条件而构成违约．致使另一方遭受损失的可能性．因而又被称为违约风险。具体到商业银行．表现为借款人不能按期还本付息．20纪80年代木以来．随着金融的全球化趋势、金融市场波动加剧、破产的结构性增加以及网络经济的迅速发展．金融机构面临着愈渐复杂和倍增的信用风险．传统的信用风险度量方法以及现行的Basel资本协议已经无法满足人们的需要．     

探讨我国信用风险度量模型的应用

本文阐述了财务分析和信用风险度量模型在信用评级上的重要性。从信用评级发展角度出发,对传统信用风险评价方法和现代信用风险模型的发展进行了总结,揭示了传统信用风险评价方法存在的弊端,现代信用风险模型的优点是减弱主观判断的因素。最后通过各个模型的优缺点总结选择适合我国信用风险度量模型应从我国实际情况出发。     

中小企业信用风险模型的构建与验证

根据我国实情以及各种模型的特点,本文选择KMV模型作为度量中小企业信用风险的模型,根据筛选标准从沪深股市中选择样本企业进行研究,并确定各项变量,得出各样本公司的违约距离后,对其差异性进行比较,对实证检验结果进行分析,并阐述今后进一步研究的方向,包括改进KMV模型、中小企业信用风险影响因素建模分析、财务预警应用等。     

CreditRisk+模型在不良资产证券化信用风险测算中的应用研究

CreditRisk 模型是由CSFP(Credit Suisse Financial Products)1997年推出的信用风险评价模型。CreditRisk 模型的最大优点是相对于其他模型,需输入的数据少,可以较为容易地计算单笔不良资产的边际风险贡献,因而可以更加直接地识别高风险资产,有助于资产池的优化以及风险管理。     

基于CCA模型的信用风险定价分析与实证研究

信用风险一直是银行和其他金融机构关心的主要话题。对待信用风险的传统方法是由信用风险部门根据过去的数据进行统计估计。然而,在最近几年,随着金融市场的迅速发展以及金融工具的日益复杂化,这种方法已经显得无法适应了。从最广义的风险说起,把讨论范围逐渐缩小,最后缩小至信用风险的定价问题。通过Merton模型对信用风险定价过程作一般性推导,同时给出一个例子以便掌握运用这种方法。     

基于KMV模型的纺织业上市公司信用风险研究

论文以KMV模型作为度量信用风险的基本模型,验证了KMV模型适用性,分析了次贷危机对纺织业上市公司信用风险的影响。研究发现KMV模型适用于我国纺织业上市公司的信用风险衡量,次贷危机对上市公司信用风险产生了显著的影响。     

江苏省城投债信用风险研究——基于KMV模型

随着城市化建设的推动,中央积极鼓励地方政府通过发行城投债融资。但是近几年来,全国各地方政府城投债发行规模的迅速膨胀,以及部分地方融资平台违约的发生,引发了各界人士对城投债信用风险的担忧。本文运用KMV模型,把地方政府预期财政收入当作城投债违约时点,测算当前江苏省已发行城投债的信用风险,并得出结论:除2016和2019年城投债规模离违约时点较近外,江苏省已发行城投债信用风险基本可控。另外,通过敏感性分析测算未来财政收入波动对违约率的影响,为未来江苏省的城投债发债规模提出了合理建议,包括发行短期融资券和中期票据等。     

基于KMV-Merton模型的上市公司信用风险度量研究

本文结合KMV-Merton模型,对上市公司信用风险度量方法进行比较研究。首先,求得权益收益的条件标准差;其次,通过改进的迭代过程估计KMV-Merton模型中不可观测的资产市值和波动率,进而根据预期违约概率评估上市公司的信用状况,并对两类模型分别得到的违约距离进行了比较分析。     

基于KMV模型的上市公司信用风险测度研究

一、引言信用风险是整个金融业面临的最主要的风险之一。信用风险直接影响到现代社会经济生活的各个方面,也影响到一个国家的宏观经济决策和经济发展,甚至影响全球经济的稳定和协调发展。本文采用KMV模型对我国上市公司信用风险测度进行研究,并对     

LOGIT模型在小额农贷信用风险识别中的应用

小额农贷对满足农民生产、生活中的小额资金需求有重要作用。小额农贷有效实施的关键是信用风险的控制。本文根据小额农贷的特点构造一个LOGIT识别模型，并利用苏北某信用联社贷款数据对模型进行实证检验。LOGIT识别模型结果稳定、可靠，是较理想的农户信用风险识别模型。     

数据挖掘在我国商业银行信用风险度量模型中的应用

基于数据挖掘的银行客户管理信息系统就是银行利用数据挖掘技术，通过有效充分的数据挖掘，将银行客户资料作不同角度的分析，从中对客户进行定位分类，明确客户的消费倾向与消费模式，预测客户的风险性，从而实现与银行信用风险度量系统的结合。