双向违约风险条件下的货币互换定价研究

在互换合约中如何给违约风险定价仍然是最令人关注的事情。本文在无违约风险货币互换定价模型的基础上,引入了信用价差对无风险贴现利率进行调整,从而有效地对双向违约风险下的货币互换进行定价。同时,通过案例分析,对考虑违约风险和无违约风险条件下的货币互换合约的价格进行比较,实证结果表明,违约风险条件下货币互换合约的价格高于无违约风险条件下货币互换合约的价格。     

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。     

信用违约信息及其周边衍生物定价标准研究综述

信用市场信息获取和处理是中国信用社会发展的热点事件,也是国内外研究日益关注的课题之一.从定价标准角度回顾并整理了国外有关信用违约信息处理及其相关衍生物定价问题,以期拓展信用违约信息处理及其衍生物定价标准研究领域,为评估信用违约事件和定价信用衍生物实践提供指导和帮助.     

基于蒙特卡洛模拟的住房抵押贷款支持证券定价研究

在分析住房抵押贷款支持证券定价模式以及比较结构化定价模型与简约化定价模型的基础上,构建包含提前偿付因素与违约因素的定价模型。基于C IR利率模型,运用蒙特卡洛模拟的方法生成利率路径及提前偿付与违约路径,为住房抵押贷款支持证券定价,并分析提前偿付与违约对住房抵押贷款支持证券价格的影响。     

信用违约互换的发展及其对中国中小企业融资的启示

本文通过对国际上广泛应用的金融衍生产品--信用违约互换(CDS)进行了调研分析,回顾了其发展历程,探讨了其在改善中小企业融资方面的作用,并结合中国市场经济的特点,对其在中国市场的应用进行了分析和探讨,并提出了建议.     

固定利率住房抵押贷款定价研究

本文采用最小二乘回归蒙特卡洛模拟对固定利率住房抵押贷款进行定价研究。模型结合当前我国住房抵押贷款合同的具体条款和提前偿还特征,分析了住房抵押贷款的违约期权风险和违约概率,运用无风险套利原理得到住房抵押贷款的市场公允利率。结果表明,该模型可以为商业银行的房贷利率定价提供参考依据。     

改进的KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用

传统的KMV模型中违约点等于短期负债加长期负债的一半,然而这是基于美国公司的信用状况得出的结论,对于中国公司是否适用还有待于进一步探讨.本文正是基于这一观点,对违约点的参数进行修正,重新设定违约点(DP)＝a·短期负债(STD)+b·长期负债(LTD) .通过选取82家样本公司,按照一定的判断标准,用Matlab计算得出了新违约点,并且将新旧违约点代入样本公司求出相应的违约距离,经比较得出,新违约点更能反应我国公司的信用状况.     

战略性新兴产业信贷融资的现状、问题与对策——基于“海萨尼转换”博弈分析

选择300家战略性新兴企业作为样本进行实证研究,结果发现银企博弈的关键在于银行体系对于风险程度的衡量。"海萨尼转换"博弈模型研究显示,政府补贴/贴息以及建立风险缓释机制并不能有效降低企业违约动机,而信息互换平台和违约惩罚机制的建立能够部分解决信息不对称问题,对于规范银企行为有积极作用。基于此,建议减少政府贴息,转而设立研发激励机制;建立信息互换平台和风险缓释机制;发展多方合作模式,加强银行业务创新;构建奖罚机制,减少信贷主体道德风险。     

基于KMV模型的我国商业银行违约风险实证研究

测算银行业的违约风险水平,防范银行业的违约风险对社会公众和监管当局乃至整个金融系统的稳定都至关重要,然而目前我国银行业违约风险的评价方法仍然比较落后。以最新的计量违约风险的模型KMV模型为基础,运用我国16家不同性质上市商业银行的相关数据,计算出了这16家上市商业银行的资产价值和资产价值波动率,并测算了我国16家上市商业银行的违约距离。通过对我国16家上市商业银行违约距离的分析比较,测量出了我国不同性质上市商业银行的违约风险水平,结果表明我国上市商业银行的整体信用状况良好,其中股份制商业银行违约风险最小,传统国有商业银行违约风险相对较大,而地方性商业银行违约风险最大,在此结果之下,文章给出了相应的政策建议。     

基于风险调整后资本收益率模型的中小企业贷款定价研究

为构建专门针对中小企业贷款定价的模型,采用主成分分析法、聚类分析和转移矩阵对中小企业进行信用风险评级,并且利用风险调整资本收益率(RAROC)模型对中小企业进行贷款定价。研究结果表明,用统计分析方法构建信用评级模型具有较强的稳定性和可行性,基于RAROC模型进行中小企业贷款定价使中小企业风险定价工作更有针对性。     

Data augmentation of credit default swap transactions based on a sequence GAN

Credit default swap transaction data repositories are frequently applied with credit default swap spread estimation and financial market risk assessment. However, in practical applications, there is poor liquidity, some missing data, and inaccurate definitions. Small samples tend to lead to poor prediction accuracy and poor adaptability of the statistical algorithm. Data generation can effectively increase the sample size and improve the effect of the risk assessment model. In this paper, a credit default swap data generation algorithm based on a sequence generative adversarial network (SeqGAN) is proposed, and the policy gradient algorithm in reinforcement learning is introduced to optimize the traditional generative adversarial network (GAN) algorithm to solve the gradient disappearance and poor data adaptability problems in the traditional algorithm. Gradient disappearance is due to the generator network in GAN being designed to be able to adjust the output continuously, which does not work on discrete data generation. The optimization algorithm proposed in this paper is used to train randomly distributed sequence data and generate credit default swap transactions with diversity and good model applicability. The credit default swap data generated in this paper are verified by the synthetic ranking agreement (SRA) index. The results show that SeqGAN can effectively synthesize various simulation samples, which can provide support for the risk discrimination model.     

基于BFT和CDS的集成供应链避险机制研究

本文从决策者的有限理性角度,指出了集成供应链风险管理者的金字塔式心理账户结构;据此,构建了基于BFT和CDS、以多心理账户行为证券组合理论为核心的集成供应链避险模型;因有限理性符合风险管理者实际情景,决定了本研究较传统避险分析更为逼近集成供应链的现实避险决策。     

基于KMV模型的上市公司信用风险预测

本文利用KMV模型,提出了一种上市公司信用风险预测方法.通过对我国4家上市公司5年股票价格的违约距离实证分析表明,KMV模型的灵敏度和预测能力都相当好,能为银行和投资者预测、揭示上市公司信用风险.     

供应链金融下中小企业信用风险指标体系构建

本文以2014-2018年深圳证券交易所中小企业板940个装备制造业样本为研究对象，综合考虑了全链条面临的整体风险，建立了包括申请人资质、交易对手资质、融资项下资产状况和供应链运营情况4个准则层，应收账款特征、履约情况等14个二级指标，信用级别、担保状况等127个三级指标的供应链金融下中小企业信用风险评价海选指标体系。根据剔除冗余信息的思路，运用偏相关-方差分析进行第一次筛选，删除了64个存在信息冗余且对违约状态影响小的指标；根据整体风险因子鉴别最优原理，通过逐步神经网络遴选出违约鉴别能力最强的指标群；最终建立了包含48个指标、显著区分风险因子的供应链金融下中小企业信用风险评价指标体系。实证表明，本文构建的指标体系符合金融界普遍认可的“5C原则”，信用风险因子判别的正确率高达90.53%，判别效果显著。     

我国工程建设领域拖欠工程款问题对策研究

工程建设领域拖欠工程款问题已经对我国的经济和社会发展产生了严重影响。本文首先分析了我国工程建设领域拖欠工程款问题的基本特征,在此基础上,从加快工程建设领域中的社会信用体系建设、完善政府相关主管部门的市场监督机制、加快建立以工程担保和保险为主要内容的工程风险管理制度、合理界定基础设施项目的经营属性、改革政府投资项目的投融资体制、积极开展政府工程项目的市场化运作、降低商品住房的空置率、拓宽房地产开发项目的融资渠道等八个方面提出了具体解决对策。     

基于支持向量机的供应链金融信用风险评估研究

研究了在供应链金融模式下的信用风险评估,提出了综合考虑核心企业资信状况及供应链关系状况的信用风险评估指标体系,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型。通过与用主成分分析和Logistic回归方法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,证实了基于SVM的信用风险评估体系更具有效性和优越性。     

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。     

基于支持向量机的企业赊销风险评估模型

结合赊销风险的特征,提出将"赊销风险度"作为新的赊销风险度量标准,在定义赊销风险度的基础上,将企业赊销风险划分为5个等级,并将支持向量机(SVM)引入赊销风险评价,建立了基于SVM的企业赊销风险评价模型。实证结果表明,该模型有效且可行。     

基于信用与利率双重风险免疫的资产组合优化模型

揭示了信用与利率双重风险免疫原理,建立了基于信用与利率双重风险免疫的资产组合优化模型,解决了传统利率免疫条件不能反映信用等级迁移风险的问题。本文的创新与特色是建立了同时控制利率风险和信用等级迁移风险的优化模型。通过揭示市场利率的变化和信用等级迁移的变化共同引起贷款等资产现值的变化的规律性联系,建立了同时反映利率风险免疫和信用等级迁移风险免疫的双重风险免疫条件,同时控制了利率风险和贷款的信用风险,避免了在企业信用等级迁移和市场利率发生变化时银行净值的波动,克服了传统免疫条件忽略信用风险的不足,开辟了资产优化配置研究的新思路,保证了市场利率波动时银行股东权益不受损失。