Does default point vary with firm size?

This article aims to improve the predictive ability of KMV model by distinguishing firm size. The evidence suggests that default point would vary with firm size. Using the method of particle swarm optimization, we obtain the optimal default point separately for large firms and small firms. Several statistical tests such as the model confidence set methodology show that our relatively tractable model is more likely to have the strongest predictive ability.     

CPV模型研究产业集群的经济周期性风险

本文在深入分析Creditportfolio View（CPV）模型的原理基础上，利用了现代信用风险KMV模型计算出我国产业集群的违约概率．然后利用CPV模型进行一系列的运算以校验违约概率，最后分析我国产业集群违约概率值的特点。     

外部冲击、内部治理与公司债券违约:基于美国的实证检验

连续的债券违约事件打破了我国债券市场刚性兑付的历史纪录,但违约现象在发达债券市场却也是常态。公司债券违约既是宏观经济波动的一种表现,又是公司内部治理绩效的最终结果。本文以美国公司债券市场为研究对象,选择公司债券违约率为被解释变量,经济增长率、通货膨胀率、基准利率和企业利润率、托宾Q值波动率分布为宏观和微观解释变量,利用1961—2014年的时间序列数据进行逐步回归检验,发现五个解释变量与公司债券违约率呈负相关变化,它们每提高1%,会分别使公司债券违约率降低0.13%、0.26%、0.44%、0.02%和0.17%。为此,提出了从加强立法建设、实施逆周期监管、完善信用评级、建立分担机制四个方面提高国内债券信用风险管理的水平。     

AIG在次贷危机中所扮演的角色及其启示

美国的次贷危机已经演变成波及全球的金融危机,在此次危机中有许多国际知名的金融企业陷入困境,其中就包括美国国际集团（AIG）。作为全球首屈一指的保险业巨头,AIG在次贷危机中由于流动性不足,从一家纯粹的私人企业变成了“半国有化”的企业,其根源在于制度层面的投资过度集中、风险管理缺失、创新工具滥用,和技术层面的数据充足性、假设准确性、模型有效性等问题。     

企业、银行和政府三方还贷博弈研究

预算软约束已成为国有企业改革的阻碍因素,并影响经济转型期的政企、银企关系,而政府对于债务的软预算约束是企业信贷违约的原因之一,根据企业还贷过程中相关利益者的相互博弈,建立一个企业、银行、政府之间三方博弈模型来分析它们之间的行为及其目标差异对企业信贷违约的影响。模型分析表明：政府出于政治和经济利益的考虑,通过补贴银行和企业来实施对企业还贷的软预算约束,而银行在衡量了政府补贴和清算得失之后有可能对企业再贷款。解决预算软约束和企业信贷违约的关键在于＂政府、银行、企业＂之间的关系处理,企业完全按市场化运作,建立科学的法人治理结构,让政府从企业中逐步退出,硬化企业的预算约束环境,从而降低企业的信贷违约的概率。     

担保债权凭证之评价——多因子模型和KMV模型之探讨

探讨担保债权凭证商品之评价,包含缩减式模型及结构式模型两种研究方法;前者以多因子相关性模型,而後者以KMV模型为方法探讨之主轴。多因子相关性模型中资产的违约分配函数分别假设为指数、韦伯及Burr分配;再分别结合Gauss Copula或t5 Copula函数,估计商品的信用价差。实证分析以台湾“玉山银行债券资产证券化特殊目的信托2005—1受益证券”为例。实证研究结果发现,指数分配之信用价差估计值偏大,Burr分配估计值最小;t5 Copula函数之信用价差估计值都较Gauss Copula函数之估计值大。此外,将数据作适当调整後应用KMV模型之信用价差估计值比多因子相关性模型之估计值大。     

助贷违约学生行为成因及防范对策研究

国家助学贷款为高校贫困生完成学业、促进教育公平起到很大的作用,但我国在实施国家助学贷款政策过程中,由于有的学生偿还能力较低、偿还意愿较差,贷款制度设计欠缺,社会信用环境不佳等原因,发生学生助学贷款违约行为,贷款违约率较高,加大了政府、高校和银行管理成本,制约着助学贷款的持续良性发展。解决这些问题,应从提高高校教育质量、增强学生诚信意识、建立社会信用体系、完善贷款制度设计、健全高校资助制度等方面采取有效措施。     

Analysis of sectoral credit default cycle dependency with wavelet networks: Evidence from Turkey

In this paper, we investigate the relationship between industrial production and sectoral credit defaults (non-performing loans ratio) cycle by wavelet network analysis in Turkey over the period January 2001–November 2007. We use feedforward neural network based wavelet decomposition to analyze the contemporaneous connection between industrial production cycles and sectoral credit default cycles at different time scales between 2 and 64 months. The main findings for Turkey indicates that industrial production cycles effect the sectoral credit default cycles at different time scales and thus indicate that the creditors should consider the multiscale sectoral cycles in order to minimize credit default rates.     

Optimal Dynamic Capital Requirements

We characterize welfare maximizing capital requirement policies in a quantitative macrobanking model with household, firm, and bank defaults calibrated to Euro Area data. We optimize on the level of the capital requirements applied to each loan class and their sensitivity to changes in default risk. We find that getting the level right (so that bank failure risk remains contained) is of foremost importance, while the optimal sensitivity to default risk is positive but typically smaller than under Basel internal ratings based (IRB) formulas. Starting from low levels, savers and borrowers benefit from higher capital requirements. At higher levels, only savers prefer tighter requirements.