基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型北大核心CSCDCSSCI

商业银行信贷资金在行业间的优化配置对于控制银行信贷资金的整体风险具有重要意义。以行业内代表性上市公司市值加权的股票价格作为行业平均股价,以市值加权的每股负债作为行业平均每股负债。根据行业平均股价与行业平均每股负债,应用KMV模型计算行业违约概率,进而将商业银行对m个行业的贷款在到期时区分为2~m种违约状态,应用正态Copula函数计算各违约状态的联合概率。根据2~m种违约状态下信贷资金的收益率及各违约状态的联合概率,计算银行整体信贷资金的差异系数,即信贷资金获取单位收益所承担的风险。以对m个行业的贷款权重为优化变量,以银行整体信贷资金的差异系数最小化为目标函数,建立了基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型,为商业银行信贷资金在行业间的优化配置提供决策参考。     

基于最优指标组合的代价敏感违约预测模型——以A股中小企业为例

企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率，与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于：一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数，通过sigmoid函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法，将其引入金融风险领域进行最优指标组合的遴选。二是在逻辑回归模型的对数似然函数中，给违约企业添加一个惩罚系数，以违约预测精度F-measure最大，反推最优的惩罚系数值，在保证总体判别精度的前提下，提高模型对违约企业的识别精度；同时使得逻辑回归求解的目标函数更贴合实际情况，确保了估计的权重向量更准确地反映指标数据与其违约状态间的函数关系。中小企业的实证研究表明：“高管年薪披露方式”“前十大股东是否存在关联”和“监事会持股比例”等企业内部非财务因素，以及“人均地区生产总值”“中长期贷款基准利率”和“货币和准货币供应量同比增长率”等宏观经济因素对中小企业违约预测的影响不容忽视。该方法可以提升对企业信用风险的识别能力，降低商业银行的不良贷款率。     

不对称信息条件下抵押品的信号作用分析

主要研究两个方面的内容 :1 )不对称信息条件下 ,当企业追求机会利益时 ,贷款利率和企业拖欠还款概率的变化对银行期望利润的影响 ;2 )当企业具有多个连续投资项目时 ,在不对称信息条件下 ,贷款利率的变化对企业项目平均成功概率的影响 .研究结果表明 ,如果企业提供的抵押品价值越少 ,银行信贷资金所面临的风险越大 ,逆向选择风险增大 ;如果企业提供的抵押品价值越多 ,银行信贷资金所面临的风险越小 ,逆向选择风险减少 .     

住房抵押贷款定价以及利率判断

住房抵押贷款损失分为非意愿性违约损失和意愿性违约损失,意愿性违约损失包括提前还款违约损失和到期不还违约损失。通过单个因素下计算得到的利率及其权重,可以得到住房抵押贷款的加权利率,而将所有因素及其权重放在B-S公式中得出了单笔贷款的定价利率公式,在一定条件下,定价利率是加权利率的线性函数。将此条件下的贷款政策分布因子参数作为先验信息,运用贝叶斯后验分布公式得到一个合约利率,基于合约利率与定价利率的比率,可以判别合约利率是否合理,理论及实例分析表明当比率接近1时较为合理。     

中国商业银行效率研究

根据我国14家商业银行从1998～2002年的历史数据,以银行的在职人员数、固定资产、存款额度为银行投入,银行净利润、当年贷款增加额、资本收益率为产出,采用数据包络分析方法,计算出了我国商业银行每年的成本效率、配置效率和技术效率,比较了商业银行之间效率的差异,分析了银行效率随时间变化的趋势,得出了如下结论:(1)国内商业银行的成本效率整体上有较大提高,但是国有独资银行的2个效率都低于股份制商业银行。(2)国内商业银行的成本无效率主要是技术效率低引起的。(3)国内股份制商业银行与国有独资银行在配置效率上没有显著的差异。本文一是计算了我国商业银行的3种效率,即成本效率、技术效率和配置效率,分析了这3种效率之间的特点与关系;二是计算了连续5年的效率,在综合5年数据和计算结果的基础上给出了国内银行效率的排名,避免了单一年份数据失真引起的效率评价不准的问题。     

基于显著区分两类客户的小型建筑企业信用评价模型研究

本文以中国某区域性商业银行185个小型建筑企业的贷款客户为样本,将熵值法权重、CRITIC法权重和方差齐性检验法权重进行组合,通过构建非线性目标规划函数反推出单一赋权方法的组合系数,构建了显著区分违约和非违约客户的小型建筑企业信用评价模型.通过ROC曲线原理,对不同赋权模型的结果进行违约判别能力的检验.本文的创新与特色:一是通过组合赋权得到的信用得分的组内平方和越小、组间平方和越大、那么违约与非违约客户差异越显著的思路建立非线性目标规划模型,通过目标函数最大反推出单一赋权权重的组合系数,保证组合权重的大小能够显著区分客户的违约状态.解决了信用风险评价中组合权重的大小必须对违约状态有显著鉴别能力的难题,避免了现有研究的信用评分模型由于忽略指标权重区分违约状态的能力、导致出现越是可能违约的客户、信用得分反而越高的不合理现象,开拓了信用风险评价指标赋权的新思路.二是根据违约样本均值偏离全部样本均值程度越大、这个指标区分违约状态能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,通过方差齐性检验F值刻画指标的权重,使指标权重的大小反映指标鉴别违约状态能力的大小,改变了现有研究的指标客观赋权方法与违约状态鉴别能力无关的弊端.实证结果表明,与单一赋权结果相比,组合赋权模型的灵敏度和特异度分别为83.33%和95.95%,对客户的违约判别能力更强.     

中国证券多因素及三因素定价模型实证研究

提出股票定价的包括宏观经济变量、微观经济变量、市场变量的多因素以及内在价值、技术因素、流动性的三因素资产定价模型,并对中国股市进行实证,发现市场指数回报率对股票的收益率的影响具有决定性的影响,市场指数回报率β系数显著为正,而且其系数变化的区间为0.41至0.53之间,说明市场指数对股票的收益率的解释力达到41%至53%之间,平均为50%.每股盈余增长对股价的影响为最大,每股盈余增长系数估计值显著为正,接近于1,表明每股盈余增长对股票收益呈现出正的影响,即每股盈余增长一个百分点,年预期收益平均增加一个百分点.而GDP增长、货币供应量增长、存款利率增长、通货膨胀率、存款增长、贷款增长等,其系数估计值显著为负,表明股票收益率为我国宏观经济变量的减函数.实证结果显示:多因素模型能有效地找出股票定价的关键因素,而三因素模型能够对资产价格主要因素进行定价.     

基于期限结构溢价的商业银行信用利差测算模型与实证

商业银行的信用利差系指银行债与国债年到期收益率的差额, 既反映市场众多投资者对特定银行信用风险程度的认同, 又是银行债投资决策的重要依据. 通过同一信用等级银行债到期收益率曲线上、不同期限的到期收益率之差确定T-1年的利率期限结构溢价, 通过T年期银行债的到期收益率减去T-1年的利率期限结构溢价来确定1年期银行债的到期收益率, 建立了基于期限结构溢价的商业银行信用利差测算模型和违约概率测算模型, 并对可得到数据的46家商业银行进行了实证研究. 本文的创新与特色一是通过用特定银行债T年期的理论到期收益率r_y,T减去收益率曲线上的同一信用级别银行债T-1 年利率期限结构溢价r_p,T-1、来确定特定银行债1年期到期收益率r_y,1, 解决了现有理论公式仅仅能够测算T年这一整个时段的到期收益率、无法确定特定债券1年期到期收益率、因而无法计算债券利差的难题. 二是通过1年期的银行债与国债到期收益率的比较给出各有关银行的实际信用利差, 反映资本市场对各有关商业银行信用风险的认同, 为银行债的发行定价和投资决策提供依据. 三是通过折算到同一基准日的国债与银行债实际到期收益率的比较来反映真实的信用利差, 解决了各种债券由于发行日不同而无法进行比较的问题. 四是通过实证研究得到了与穆迪公司对我国银行信用风险排序一致的结果, 验证了本模型的合理性. 实证研究结果表明, 四大国有商业银行违约概率最低, 地区性的城市商业银行违约概率较高, 上市银行的违约概率居中.     

银行业改革、信贷配置与产业结构升级

自银行业改革以来,我国产业结构转型和升级速度逐渐加快,商业银行在其中扮演了相当重要的角色.本文从理论角度证明了具有成本优势和规模效应的大型商业银行应该利用其市场影响力推动经济中投资意愿较低的企业进行投资,进而达到经济的整体最优.实证结果显示,自银行业实行改革以来我国的商业银行在促进产业增长效率的改进与提高方面仍然存在着诸多不足,如信贷资金对民营企业的支持不足,对行业增长率无明显促进作用,并在一定程度上促进了行业的垄断等;战略新兴产业上市公司获得的银行信贷融资支持依然非常有限,其中长期贷款的信贷支持方面尤为薄弱.若要发挥商业银行对行业结构的催化与孵化作用,就必须区分不同类型商业银行的信贷配置能力,以做到分工明确.     

市场利率下银行资产负债结构优化研究

研究商业银行面对法规监管及企业风险，通过资产负债结构优化，控制信贷风险问题。提出基于企业年龄的风险分布函数，利用贷款风险度估计分布参数，将企业风险与贷款方式联结起来，反映贷款的实际风险状态。提出以市场利率为折现率的资产折现值目标函数，以风险损失及资产结构为约束的资产负债结构优化模型，这一模型反映了资产负债的市场价值．并给出计算案例。     

基于新旧两组贷款风险叠加的新增贷款组合优化模型

提出全部贷款组合非线性风险叠加原理,建立了新、旧两组贷款组合风险叠加的非线性函数关系,以银行总资产收益最 大为目标函数,以新旧两组贷款风险叠加的总体风险为约束条件,建立了基于新旧两组贷款风险叠加的新增贷款组合优化模型.模型创新和特色: 一是提出了在一组新的贷款发放时,新、旧两组贷款风险叠加后的全部组合风险控制的科学问题.由于在实践中银行家们真正关注的不是一组新贷款组合的风险控制,而是银行贷款全部组合的风险, 故立足于新、旧贷款组合 风险的整体控制,开拓了金融资产优化配置与控制的新思路,改变了现有研究仅仅是立足于新增贷款组合风险控制的传统思路.二是建立新旧贷款组合非线性风险叠加的函数关系.提出全部贷款组合的非线性风险叠加原理,建立了全部贷款组合风险与新、旧两个贷款组合风险的函数表达式,为在新增贷款决策时、控制所有贷款的组合风险提供了简洁有效的科学方法,克服了传统组合风险复杂计算方法不便或不能优化全部组合风险的弊端.三是控制了新旧两组贷款风险叠加后的总体风险.建立新旧两组贷款风险叠加的总体风险约束, 解决在一组新的贷款分配时,新、旧两组贷款组合后的全部贷款组合风险的控制 与优化问题.     

基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型

贷款组合的配置优化是商业银行资产管理的核心问题。针对该问题，从全部贷款组合整体风险和风险分散度两个角度，构建了基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型。通过在比例熵中引入调整系数构建改进熵来衡量全部贷款组合的分散化程度，改进了比例熵约束必须给予每个企业一定贷款权重而造成过度分散化的弊端，使得全部贷款组合分散化的衡量更加合理。通过控制存量组合和增量组合叠加后的全部组合风险的情况下建立多目标规划模型，得到增量资产的最优配置。改变了流行研究仅仅控制增量风险的不足。在贷款收益率服从Laplace分布假定的基础上对全部贷款组合进行风险控制，符合金融资产收益率“尖峰肥尾”的特性，使得风险可以准确评估，改进了以正态分布为基础进行研究，不能准确拟合贷款收益率实际分布，进而无法合理估计风险的弊端。     

提高MIMO雷达检测和参数估计性能的波形设计

针对目前多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达中通常基于某一种而不是整体性能的波形优化问题,提出一种提高MIMO雷达检测和参数估计性能的波形优化方法。该方法基于提高检测概率、降低参数估计方差及抑制旁瓣3种性能约束优化发射波形相关矩阵(waveform covariance matrix, WCM)。首先推导了检测概率及克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)的等价表达式,而后联合最大化主旁瓣差约束,并对各约束条件加权,从而得到可灵活调整加权系数以满足实际应用中不同需要的波形优化问题。此波形优化问题可表示为线性规划问题,因而可高效求解。仿真实验对3种约束条件对雷达性能的影响进行了详细分析,实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

基于证据理论的多阶段混合型偏好信息群决策方法

针对多阶段群决策环境下的混合型偏好信息集结问题,引入证据理论对实数、区间数、语言信息及语言直觉模糊数信息进行统一度量,并提出一种新的、基于发展稳定和增长趋势的多阶段激励性集结方法.首先,利用基于改进灰色关联分析的模糊测度方法将混合偏好信息转化为基本信度分配函数形式(mass函数);其次,综合冲突系数及证据间的相似性程度确定证据冲突度,并以此计算专家权重,利用证据权值和Demsper组合规则对不同专家的mass函数进行修正融合;再次,利用多阶段方案的排序与平均序值的差值衡量备选方案的波动情况,并定义稳定性激励调节系数;最后,将该决策方法运用到商业银行对小微企业融资贷款的选择案例中,对比分析方法的合理性和可行性.     

基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型

贷款业务是商业银行最主要的资产业务,其利息收入是商业银行最重要的利润来源,而贷款利息收入水平取决于商业银行贷款配置的合理性.本文针对贷款收益率具有的偏态、过度峰态及厚尾特性,建立了基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型.本文的创新与特色一是在稳定分布情况下考虑收益和尺度参数的基础上,通过追求贷款组合的偏斜指数最大使分布向大于收益率均值方向偏斜来提高贷款组合的超额收益,弥补了现有研究忽略偏度的弊端.二是同时考虑了包括"存量"与"增量"在内的全部贷款组合的风险,改变了流行的现有研究对于巨额"存量"贷款风险缺少控制可能引发重大损失的弊端.三是将现有研究在主观给定贷款组合收益下单纯地控制贷款组合风险完善为同时控制贷款组合风险和收益的"均值-尺度参数-偏斜指数"多目标全部贷款组合优化模型,满足了银行对风险和收益的不同偏好,达到了既控制风险、又追求效益的风险与收益兼顾的目的.     

多约束下随船备件配置优化方法

理想的随船备件库存配置方案应该通过多约束条件与优化目标之间的综合权衡得到,在传统的随船备件库存优化模型中常以使用可用度、平均等待时间、延期交货量、费效比等作为优化目标,但国内使用部门及型号研制单位在制定随船备件库存方案时常以备件保障概率作为优化目标确定装备备件库存方案.为解决上述问题,首先分析了目标函数及约束条件;然后构建了以备件保障概率为目标函数的随舰备件库存优化模型并应用拉格朗日乘子法及边际效应法原理给出了随船备件库存模型计算及优化流程;其次,运用罚函数原理对保障资源约束因子进行了确定及动态调整;最后,通过对案例结果进行分析,验证了该研究方法的可行性.     

基于企业生命周期的科技型小微企业信贷融资机制

本文从科技型小微企业发展周期视角,构建科技型小微企业不同发展阶段的信贷融资机制的多阶段演化博弈模型,通过理论分析和计算机仿真分析,探讨处于不同发展阶段的科技型小微企业信贷融资的演化状态。研究结果表明:(1)及时还款科技型小微企业的期望收益同平均收益的差额以及科技型小微企业由于违约所支付的罚金同违约给银行带来的损失之间的差额是影响演化稳定策略(ESS)的两类关键因素;(2)当科技型小微企业及时还款策略的期望收益同平均收益的差额为正值时,科技型小微企业由于违约所支付的罚金同违约行为给银行带来的损失的差额对于科技型小微企业信贷融资的最终稳定状况的影响较小,不管差额为正值还是负值,科技型小微企业信贷融资的演化稳定策略(ESS)始终为(1,1);(3)在信贷融资契约设计中,提高科技型小微企业违约成本,使其支付罚金能够弥补由于违约给商业银行带来的损失,能够营造良好的信贷融资环境,从而为更多科技型小微企业提供资金支持服务。上述研究结论的提出,对处于不同发展阶段的科技型小微企业的信贷融资及其商业银行信贷行为提供理论参考和借鉴,同时也完善和发展了科技型小微企业投融资理论。     

基于VaR约束的商业银行贷款组合多目标决策

在综合考虑商业银行的风险承受能力以及在风险与回报均衡的基础上,提出基于VaR约束的贷款组合多目标决策方法,并引入几何方法求解该多目标优化问题。本文所提出的方法具有以下特点:一是模型中两个目标函数的经济含义形象、直观,求解方法简单且易于理解;二是银行可根据其资本充足率等情况设定风险承受能力,有效地规避潜在风险;第三,在有效边界上,银行的决策者可以根据其风险价值偏好和宏观经济景气状况等确定最优贷款组合,从而使得该方法在实际应用中更加灵活方便。