基于信用风险迁移的组合收益与组合风险计量模型

考虑了信用风险迁移对银行贷款的影响,将信用风险迁移应用到贷款收益率的计算中,求解出各类企业各年份的相应贷款收益率期望值,建立基于信用风险迁移的组合收益与组合风险的计量模型。本文的特色一是把企业信用风险迁移的思路引入到贷款收益率的计算中,反映了企业信用等级迁移对企业收益率的影响,更加客观地反映了贷款的真实收益与风险的关系,解决了现有研究仅简单求解各笔贷款的收益率期望值而忽略信用风险迁移的问题。二是通过信用风险迁移原理计算各类贷款的违约风险,在此基础上测算组合违约风险,建立了贷款组合风险的测算模型,解决了现有研究忽略违约风险因素和对组合风险测算的不合理问题。     

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。     

信用风险度量模型在信用卡风险管理中适用性研究

随着我国信用卡业务的快速发展,其风险问题也日益显露出来。信用卡业务存在多种风险,其中信用风险是信用卡的主要风险。本文通过对传统信用风险度量模型和国外信用风险度量新模型的分析来研究各种信用风险度量模型在信用卡风险管理领域的适用性问题,从而为我国信用卡风险管理提供更有效的方法,实现信用卡业务的良好稳健发展。     

预付款融资模式下科技型中小企业信用风险评价指标体系研究

根据预付款融资的内涵及业务流程,对预付款融资的主要风险来源进行分析;在此基础上,结合科技型中小企业信用评估基本要素,遵循评价指标的选取原则,从借款企业的信用风险、核心企业的信用风险及回购能力、质押物权属及担保安排、质押物的变现风险、物流企业的监管风险、供应链的运营状况等六个方面构建预付款融资模式下科技型中小企业信用风险评价指标体系。     

投资组合信用风险的测度和优化——基于Copula理论

使用四种copula(即Gaussian copula、Student’s t-copula、grouped t-copula和Clayton n-copula)对投资组合信用风险进行度量,并在此基础上,利用线性规划方法优化投资组合。研究结果比较发现,几种copula中t-copula度量投资组合信用风险相依最合适,并给出了相应的最优资产配置。     

系统视域下知识产权质押融资风险评价研究

风险是影响知识产权质押融资业务成败的关键要素。本文从系统视角剖析了知识产权质押融资风险的影响因素,构建了政府与产业风险、信用风险、知识产权自身风险、操作风险和主体间关系风险5个维度38个具体指标的风险评价体系;运用Vague集和TOPSIS多属性决策方法,构造Vague集评判矩阵,建立TOPSIS评价模型,根据不同备选方案的欧式贴近度进行排序,从而评价其融资风险。研究发现,信用风险和主体间关系风险是导致知识产权质押融资风险涌现的主要因素,Vague集和TOPSIS相结合的方法能够有效地评价知识产权质押融资风险,为优选融资企业提供决策依据。     

基于看跌期权组合价值最大化的银行资产优化模型

银行危机的实质在于资产配置失误,资产优化配置事关银行的生存和发展。本文以银行债权组合价值最大化为目标函数,以组合风险价值VaR为约束条件控制资产组合风险的大小,建立了看跌期权组合价值最大化的银行资产分配模型。本模型主要特色与创新是通过卖出看跌期权的组合价值来客观地反映企业价值影响贷款清偿能力的本质属性。     

证券投资组合理论综述

证券投资组合理论或简称为投资组合理论主要是研究人们在预期收入受到多种不确定因素影响的·隋况下,如何进行分散化投资来规避投资中的系统·陛风险和非系统风险,实现投资收益的最大化。该理论产生的标志是马克维茨撰写的《投资组合的选择》一文的发表。半个多世纪之以来,夏普等人在马克维茨研究的基础上不断进行深入探索,提出了资本资产定价模型,随后罗斯又提出套利定价模型进一步发展了资本资产定价模型。这三大理论构成现代投资理论的基本内容。本文主要是对这三大理论进行简要的评述。     

Frund效用极大的最优资产组合投资

本文建立了Ｆｒｕｎｄ效用极大的最优资产组合模型,给出了最优资产组合相应的收益、风险及投资比例的计算公式     

创新创业背景下科技型中小企业融资模式研究——基于知识产权质押贷款ABS模式的探讨

基于科技型中小企业信用风险较高的问题,以科技银行信用风险管理为核心,结合投资组合选择的理论思想和近年来在国内逐步发展完善的资产证券化(ABS)的融资模式框架,创新性地提出了多主体联动、风险共担的知识产权质押贷款ABS模式,在详细分析其参与主体与运作流程的基础上,就ABS模式的风险分散原理进行阐释,为解决科技型中小企业融资难问题提供了新的思路。     

信用风险度量模型

信用风险是金融风险中最重要的风险之一.随着金融业的迅猛发展幸口金融创新的进程不断加快,对信用风险的评价和管理越来越重要.这篇文章回顾了传统的信用风险描述方法,并重点介绍了现代信用风险管理模型.     

基于具有不确定性随机扩散模型的动态资产组合选择

假设资产收益服从随机扩散过程,运用随机控制方法获得动态资产组合的封闭解,并以上证综指为样本,实证研究模型参数不确定性与动态资产组合的关系.结果表明,模型参数不确定性导致资产组合存在对冲需求,并与风险规避程度、投资期、信息量有关;与独立的正态过程相比,模型参数不确定性效应可提升一阶自回归过程下动态资产组合的稳健性;动态资产组合问题只有在其投资期末才等价于静态资产组合问题.     

多因素模型下的信用组合一致性风险度量

在债务人资产的多因素模型下,本文利用指数性质推导了信用组合损失的上边界,然后应用拉普拉斯近似方法计算了组合损失分布,得出了一种多因素模型下计算信用组合风险量度的方法,最后应用上面方法对银行实例分别在单因素和两因素模型下计算了组合风险的VaR和ES,并将两种模型下的结果相比较,说明了对于异质组合建模债务人资产为多因素模型的必要性和拉普拉斯近似方法计算一致性风险量度的优势.     

关于风险最小化投资组合模型的研究

投资者进行资本投资时,主要是在未知的收益和风险中做出合理的选择。本文首先介绍证券投资的研究背景与目的,其次建立资产投资风险最小化投资组合的模型,然后把构建的模型应用于证券投资的案例之中,最后讨论两种资产收益相关系数的变化引起收益和风险的变动。     

地方政府债券信用风险与发行限额研究——基于Credit Metrics模型的分析

本文借鉴商业银行经济资本的管理思路,将地方政府的可偿债财政收入和可出售资产作为覆盖风险的“资本”。选取2014年12月31日合肥市18只未到期中期城投债为样本,基于CreditMetrics模型,利用银行间债券市场的国债利率和信用风险溢价调整远期贴现率,采用国内评级机构提供的信用风险转移矩阵计算单只城投债的VaR,引入Copula函数估计相关系数矩阵,并通过MonteCarlo模拟得到城投债组合的VaR,最后结合合肥市财政收入和政府资产的相关数据,确定合肥市地方债券的发行限额。     

地方政府债券信用风险与发行限额研究

本文借鉴商业银行经济资本的管理思路,将地方政府的可偿债财政收入和可出售资产作为覆盖风险的"资本"。选取2014年12月31日合肥市18只未到期中期城投债为样本,基于Credit Metrics模型,利用银行间债券市场的国债利率和信用风险溢价调整远期贴现率,采用国内评级机构提供的信用风险转移矩阵计算单只城投债的VaR,引入Copula函数估计相关系数矩阵,并通过Monte Carlo模拟得到城投债组合的VaR,最后结合合肥市财政收入和政府资产的相关数据,确定合肥市地方债券的发行限额。     

基于BP神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究

本文从P2P网络信贷的运作模式入手,研究BP神经网络模型在P2P网贷借款人信用风险评估中的适用性,建立P2P借款人的信用风险评估指标体系,从而确定BP神经网络模型的基本结构并建立BP神经网络评价模型,减少P2P网络借贷风险。     

浅谈我国四大国有商业银行的信用风险问题

截至2004年中国的金融资产为261910.8亿元,而四家国有银行的资产总额为172919.86亿元,占市场份额的66.02%;金融机构当年人民币存款为32469.48亿元,贷款18367.26亿元,存贷比例指标为176%,远高于国际上通行的标准75%。在国内商业银行资产业务中,占支配地位的是贷款业务,因此普遍认为我国商业银行业面临的最主要的风险是贷款风险。尽管贷款风险分为信用风险、流动性风险、利率风险等,但就中国的实际情况而言,目前的贷款风险主要表现为信用风险,即由于借款人不能按时偿还贷款本息而造成损失的风险。国有商业银行业面临的信用风险主要是指日益增…     

基于大规模数据分析的融合面部特征的信用风险预测模型

【目的/意义】个人违约信用风险是网络借贷平台所面临的主要风险之一,引起了金融机构的广泛重视。传 统的P2P网络借贷违约风险预测模型通常使用历史数据建模,而模型的对象主要为历史履约和违约因素,由此带来 的因素选择偏差问题会影响模型的泛化能力和风险预测能力。【方法/过程】本文引入面部特征大数据分析方法,利 用深度学习技术自动抽取人脸面部特征变量,将其作为一个新的维度融入以历史借贷数据为核心的信用风险评价 系统,建构新型信用风险预测模型。【结果/结论】论文基于南京某互联网金融公司提供的数据集进行实验与实证分 析,结果表明本文提出的模型优于传统的违约风险预测模型。【创新/局限】本研究的创新点为一方面基于大数据分 析方法挖掘了真实借款人面部特征在预测互联网信贷背景下的贷款违约中的作用,为互联网信贷的信用风险预测 模型提供了新的数据维度,另一方面为使用深度学习方法自动识别和提取大规模图片数据集中的面部特征提供了 新的思路。     

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。