KMV模型在商业银行信用风险管理下的实证研究

商业银行在现代金融体系中起到了决定性作用。在我国商业银行的主要贷款客户是上市公司。一旦这些上市公司发生信用违约风险,无法偿还商业银行的贷款,就会给商业银行带来极大地风险。基于此,介绍商业银行用来管理其客户信用风险的模型KMV模型。根据KMV模型的理论原理进行实证分析。以41家上市的ST公司和对应的41家非ST公司为样本,从商业银行的角度,运用KMV模型对样本公司的违约距离进行测算。通过实证分析认为,认为KMV模型是当下最适合我国商业银行信用风险管理的模型。     

关于商业银行小微企业信贷风险评估模型的实证研究

商业银行对授信客户的信用评估通常依赖于一些重要的指标(如客户信用、经济、客户状况以及财务等方面),通过对这些指标的分析和评估,依据一定的评估模型,可以对授信客户的信用风险级别进行评定。本文主要对银行小微企业信贷风险评估模型进行了相关研究,以供参考。     

论集团客户授信风险限额模式缺陷及其改进

从银行的经营原则来讲,发展集团客户授信业务、保持一定的授信集中度并无不妥,关键是权衡风险与收益,控制授信额度,加强和规范集团信用风险管理。商业银行根据客户风险大小和自身风险承担能力,合理确定对集团客户的总体授信额度,防止过度集中风险。本文从目前的集团客户授信风险限额控制模式出发,通过剖析现有风险限额控制模式的局限性和集团客户授信的信用风险产生的根源,建立集团客户授信风险限额控制的新模式,并对信用风险限额的新模式进行动态监管。     

基于Credit Metrics模型的CDS定价研究

信用违约互换(Credit Default Swaps,CDS)作为当今国际上最流行的的信用衍生工具,被广泛应用于商业银行的信用风险管理中。Credit Metrics模型被广泛运用于度量信用风险的大小,在应用Credit Metrics模型计算商业银行贷款的VaR基础上探讨CDS的定价问题。以单笔贷款为例来说明该模型探讨CDS定价实际运用过程,对我国商业银行信用风险管理的提高有一定指导作用。     

对建立商业银行信用风险指标体系的探索

随着我国加入WTO过渡期的结束,商业银行不仅将面对更加激烈的竞争,而且还将面临全球化的信用风险、市场风险等诸多风险的挑战,其中伴随借贷行为产生的信用风险无疑是最重要的风险。对信用风险的评估是以信用风险指标体系的建立为基础的。因此,研究和设计商业银行信用风险指标体系,有利于提高商业银行的经营水平和竞争力。商业银行信用风险指标体系的建立要遵守科学性、可操作性、预见性和可量化性原则。对企业的偿债能力、盈利能力、运营能力、贷款方式和企业外部环境等因素分析,建立了16项指标,并在运用商业银行信用风险指标体系时提出了几点建议。     

商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证

在线上供应链金融融资模式特点的基础上,建立了相应的信用风险评价指标体系,同时,分别基于SMOTE-RF模型、C-SMOTE模型与Logistic模型进行了分析,结论认为,C-SMOTE-RF模型在线上供应链金融信用风险评估上更加准确可靠。基于C-SMOTE算法的随机森林模型在帮助商业银行管理线上供应链金融信用风险、降低信用损失上效果更为显著。     

基于LOGIT模型的中小型上市公司信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险之一。因资本结构的特殊性、高收益高风险性和信息不对称等因素,度量和规避中小型上市公司的信用风险对商业银行来说尤为重要。文章选取中小板块上市公司作为研究样本,提取相关财务指标对样本进行LOGIT分析,测度样本公司的信用风险。其中拟利用因子分析和主成分分析的方法对众多财务指标进行降维处理,便于LOGIT模型的构建。实证结果表明LOGIT模型能够有效测度我国中小型上市公司的信用风险。     

商业银行信用风险管理的信息系统的构建研究

商业银行信用风险的管理一直是国内外金融界关注的焦点,而其中高质量的信用风险管理信息系统的建立是信用风险管理的关键。根据商业银行信用风险管理的特点,信用风险管理信息系统应当由数据收集子系统、中间数据处理子系统和数据优化决策和管理子系统组成     

商业银行信用风险综合评价研究

商业银行信用风险评价作为一种有效的金融监管方式，是银行监管体系中的重要组成部分。本文根据商业银行信用风险评价指标体系建立的原则，从经营环境、银行素质、盈利能力、风险状况等四个方面建立商业银行信用风险评价指标体系，将定性分析与定量分析相结合，运用模糊数学理论对银行信用风险进行综合评价，并选择一家银行进行实证分析。     

基于KMV模型的商业银行信用风险研究

信用风险是商业银行等金融机构面临的重要风险之一,本文通过对KMV模型的分析找出了一种度量商业银行信用风险的方法,得出了利用KMV模型衡量违约率的逻辑框架,并分析了KMV模型应用在我国商业银行的可行性.     

逻辑回归在信用卡风险评估模型构建中的应用

随着我国改革开放的深入和金融市场的发展,我国产生了许多负债消费意识的需求。商业银行信用卡发放数量不断增加,客户的信用风险问题越来越受到重视,信用评级成为银行提高信用风险管理能力的重要技术手段。本文通过SPSS软件对某银行原始用户数据进行处理,通过主成分分析法对数据集中变量进行筛选,将用户分为违约和非违约两类,并通过实例说明逻辑回归方法在信用卡风险评估模型构建中的应用,并验证其可行性和有效性。     

基于系统动力学的线上供应链金融信用风险研究

在分析影响线上供应链金融信用风险因素以及其因果关系的基础上,运用系统动力学方法,建立各影响因素之间关系的系统动力学模型。根据融资主体、供应链运营状况、外部环境三个子系统,找出影响线上供应链金融信用风险的三方面因素。结论:研究系统动力学模型提出的对策,可降低线上供应链金融信用风险,为商业银行风险管理提供理论基础。     

商业银行客户信用综合评估的BP神经网络模型的建立

根据资信评估理论,结合我国商业银行实际情况,设计了商业银行客户信用评估的指标体系,同时,运用BP神经网络构建客户信用综合评估模型,并提出了相应的算法。     

商业银行信用风险的评估方法概述

商业银行信用风险是引发银行危机的重要风险之一,对其进行评估一直为金融界所关注重要课题。随着经济全球化和金融创新的发展,对商业银行信用风险的评估方法不断演进,为金融监管提供了各种可供选择的工具,也为我国商业银行的信用风险提供了进行制度建设和博采各种方法所长的良好借鉴。     

熵权-TOPSIS模型在商业银行信用风险评估中的应用

信用风险评估是商业银行信贷决策的关键环节。基于信息熵的思想,建立了商业银行信用风险评估的熵权-TOPSIS模型,首先采用熵权法求解了多指标决策问题中各指标的客观权重,并且将其与采用层次分析法得出的专家主观权重相结合,得出了各指标的综合权重。其次,采用逼近理想解的排序法（TOPSIS）作为目标函数,根据接近度的大小对申请贷款的企业进行了信用风险评价排序。最后运用某国有银行陕西省分行的实际信贷数据进行了实证分析,说明了该方法的应用价值。     

完善我国商业银行信用风险管理的建议

随着我国市场经济的发展以及与国际市场的接轨,我国的商业银行也将会面临各种各样的风险,而在我国商业银行面临的各种风险中,信用风险是最古老但也是最重要的风险之一。商业银行的信用风险管理也逐步成为其核心竞争能力。本文从商业银行信用风险的内涵着手,分析了我国商业银行信用风险管理现状及其问题,得出了完善我国商业银行信用风险管理的相关建议。     

熵权-TOPSIS模型在商业银行信息风险评估中的应用

信用风险评估是商业银行信贷决策的关键环节.基于信息熵的思想,建立了商业银行信用风险评估的熵权-TOPSIS模型,首先采用熵权法求解了多指标决策问题中各指标的客观权重,并且将其与采用层次分析法得出的专家主观权重相结合,得出了各指标的综合权重.其次,采用逼近理想解的排序法(TOPSIS)作为目标函数,根据接近度的大小对申请贷款的企业进行了信用风险评价排序.最后运用某国有银行陕西省分行的实际信贷数据进行了实证分析,说明了该方法的应用价值.     

基于数据挖掘银行客户信用风险评级体系研究

提出了基于数据挖掘的客户信用风险评级体系结构,深入解析了基于关联规则的客户信用风险评级指标体系的构建、基于BP神经网络的评级模型的构建和基于多种数据挖掘技术的分类结果细化可视化模块的构建.     

我国商业银行信用风险管理讨论

商业银行的信用风险管理在国外已经形成了比较成熟的理论依据,而我国的金融市场开始比较晚,对商业银行的信用风险管理的研究相对发达国家也较晚.因此,对我国商业银行信用风险管理的实证研究,对于我国商业银行信用风险管理的发展有着现实的参考作用.     

联机分析挖掘(OLAM)方法在银行信用风险评估中的应用

现有文献多从某一具体方法讨论信用风险评估模型，受样本数量的约束，所建模型并不足以反映金融机构所处的信用风险水平。本文以1333笔实际贷款记录建立数据方，运用数据挖掘方法揭示了信用风险基本特征，建立起两阶段的信用风险评估体系，实证结果表明本模型是有效的，为金融机构建立风险评价体系提供有力的支持。