CreditMetrics模型及其对我国商业银行适应性思考

1997年4月初，美国J．P摩根财团与其他几个国际银行——德意志摩根建富、美国银行、瑞士银行、瑞士联合银行和BZW共同研究，推出了世界上第一个评估信用风险的量化度量模型(CreditMetrics)。该模型以资产组合理论、VaR(Valuej at risk)理论等为依据，以信用评级为基础，不仅可以识别贷款、债券等传统投资工具的信用风险，而且可用于互换等现代金融衍生工具的风险识别，已运用于发达国家大银行的信贷风险管理中，迅速成为行业标准模型之一。     

信用风险评价模型的综述

信用风险是市场上存在的主要风险,对信用风险的评价也成为银行等机构重要课题。本文总结了目前主要的信用风险评价方法,主要有古典的方法,财务比率的方法,结构化模型方法,基于统计规律的模型方法,以及绩效调整模型方法。     

基于人工神经网络的商业银行信用风险模型

入世后,国外金融机构将给国内银行造成巨大的竞争压力。为了适应竞争的需要,增加抵御风险的能力,有必要对商业银行风险进行研究,以防范金融风险,维护金融及整个经济稳定。本文根据我国的具体现实,运用人工神经网络技术,构造出适合中国的信用风险模型,并对大连市某国有银行提供的数据进行了实证研究。     

国外信用风险量化模型概览

信用风险是指在金融市场中由于交易对手未能履行合同债务而导致经济损失的风险。本文将系统地对国外信用风险量化的探索和研究成果做一个综述,阐述各类模型的内涵、假设、基本思路及其优缺点。     

基于logistic模型的上市公司信用风险评价

文章分析了上市公司信用风险的成因,通过对上市公司年报数据的处理,建立了判断上市公司信用状况的logistic模型,该模型中嵌入的利息保障倍数和存货周转率是上市公司信用的关键决定指标,利用该模型可以对上市公司一年后的信用状况进行评估。     

信用风险量化模型比较分析

近年来,信用风险量化模型在国际金融界,尤其是银行界得到了高度重视和快速发展。目前国际性商业银行用于计算信用风险的模型,按照数据情况和对风险概念理解的不同,形成了两种不同的建模思路。一种认为信用风险就是借款人违约的可能性,无论借款人违约与否,只要违约可能性的相关因素发生了变化,就意味着银行整体风险环境的变化,这种模式被称为盯市模式(Market-to-Market);另一种认为银行的信用风险就是借款人无法履行的实际风险,从而模型只对银行实际违约损失进行预测,只考虑两种状态,这种模式被称为违约模式(DefaultMode)。盯市模式的代表…     

国外风险价值模型研究现状

风险价值模型是当今金融风险管理领域广泛使用的工具。本文归纳了风险价值基本模型存在的局限性以及学者们对此模型进行的各种改进;然后从信用风险和流动性风险的角度分别介绍了国外学者对风险价值模型的近期研究,并提出了风险价值理论进一步研究的方向。     

商业银行信用风险管理与VaR风险度量

新巴塞尔协议提倡量化商业银行风险，并强调了商业信用风险管理的重要性，基于VaR的风险度量模型成为商业银行提高信用风险管理水平的重要途径。本文介绍VaR度量风险的含义及基于VaR的风险度量模型Credit Metrics原理，提出提高我国商业银行信用风险管理水平方法。     

商业银行信用风险管理与VaR风险度量

新巴塞尔协议提倡量化商业银行风险,并强调了商业信用风险管理的重要性,基于VaR的风险度量模型成为商业银行提高信用风险管理水平的重要途径.本文介绍VaR度量风险的含义及基于VaR的风险度量模型Credit Metrics原理,提出提高我国商业银行信用风险管理水平方法.     

信用风险度量模型的评述与比较

本文首先对度量信用风险的违约概率(PD)、违约损失率(LGD)等几个基本指标的内涵进行了深入剖析,在此基础上研究了现有的计算这几个指标的商业模型包括CreditMonitor、Credit Metrics等以及巴塞尔协议模型,重点探讨了这几个重要信用风险度量模型的理论来源、模型架构以及适用范围,最后逐一分析了几个信用风险度量模型在我国的可行性,并据此提出在我国开展信用风险度量工作的建议。     

信用计量技术及其在我国的应用分析

信用计量(CreditMetrics)是目前国际金融界最为流行的信用风险内部管理模型之一,已被BIS纳入银行业信用风险的监管框架。本文在引进CreditMetrics技术的基础上,详细分析了该技术的缺陷,并提出改进方向。最后,文章尝试性的探讨了该技术在我国的应用,并提出一些建议。     

我国商业银行信用风险管理体系研究

巴塞尔新资本协议鼓励世界各国的商业银行采用先进的内部评级法管理信用风险。本文立足于我国商业银行信用风险管理的现状,结合我国商业银行改革的实践与方向,建立了基于内部评级法的我国商业银行信用风险管理体系。     

基于Elman神经网络的商业银行信贷风险识别及评估模型

建立了基于Elman神经网络的商业银行信贷风险识别及评估模型,并通过实例验证了模型的准确性和可靠性。研究过程及结果表明,基于Elman神经网络的商业银行信贷风险识别及评估模型能够很好地反映信贷过程中的非线性因素,准确地预测出完整的信贷风险评估指标和信用等级之间的映射关系,能快速评估和有效减低商业的信贷风险。一组实例结果显示该评估模型的准确率接近90％。     

The Development and Credit Risk Mitigation of Credit Derivatives

On the basis of the definition and market structure of credit derivatives, the paper analyzes the performance of this new financial instrument. Furthermore, with the practices of bank reform in China and the situation of international banking, it discusses the necessity to create the credit derivatives market in our country.     

论商业银行操作风险防范措施

操作风险是由不完善的内部程序、人员失误、系统故障或外部事件造成损失的风险,广泛存在于银行经营管理的各个领域,是银行经营管理面临的基础风险之一。信贷风险防范控制措施应明确放贷责任;要加大查处违规违纪贷款力度;要真实反映贷款客户的资料。支付结算风险防范控制措施建立健全和落实内部管理和监督制约机制,堵塞漏洞,消除隐患;严格按照《票据法》和《支付结算办法》准确及时办理支付结算业务;重视计算机安全管理,防范系统风险;加强员工管理,提高会计队伍素质。     

我国商业银行外部信用风险测度分析

银行作为债权人将资金放贷给企业,企业无法按时偿还本金,由此带来的风险称为信用风险。本文选择了44家配对上市公司,采用KMV模型对上市公司的信用风险进行度量,实证结果显示,KMV模型对于度量上市公司信用状况具有一定的适用性,但如果将KMV模型与PFM模型相结合,KMV模型使用的范围更加广泛。针对外部信用风险产生的原因,本文还给出了减小外部信用风险的建议。     

基于CVaR-POT模型的我国银行业操作风险度量研究

低频、高损失的风险是与操作风险损失分布尾部损失事件相联系的风险,其对所需计提的操作风险资本有显著的影响。文章利用条件风险价值理论CVaR和POT模型对我国银行业的整体操作风险状况进行度量研究,估算了针对内部欺诈、外部欺诈和客户、产品以及业务操作这3种低频高危操作风险损失事件类型给我国银行业造成的损失,以及在99．9％的置信水平下我国银行业一年内平均所需计提的操作风险资本金的数量,分析了极值理论在操作风险度量方面的研究前景。     

企业信用风险评判的模糊神经网络方法

针对企业信用风险评判过程中存在的模糊不确定性因素,结合"Z值法"提炼评判指标,利用模糊神经网络方法,通过实例计算出的良好结果,论证了模糊神经网络方法在复杂问题分析中的独特意义.     

银行分项监管对银行风险的影响——基于发展中国家数据的实证分析

基于43 个发展中国家357 家银行数据,运用系统GMM 方法,研究银行分项监管对银行风险的影响。其中,银行监管包括12 类分项监管,银行风险包括总体风险、信用评级风险和破产风险。回归结果显示：资本监管、内部管理监管、存款保险监管、信息披露监管和监管效率5 类分项监管均能降低3 类银行风险。其他分项监管能降低1 到2 类银行风险,即准入监管能够降低总体风险,增加信用评级风险;所有权监管会增加信用评级风险,降低破产风险;外部审计监管增加银行总体风险和破产风险,降低信用评级风险;流动性监管降低银行破产风险,对总体风险、信用评级风险不显著;资产分类和处置监管降低总体风险、信用评级风险,但增加破产风险;退出监管增加银行总体风险、信用评级风险,降低银行破产风险。本文的研究对我国加强银行监管,降低银行风险有很强的现实参考意义。