基于最优信用特征组合的违约判别模型——以中国A股上市公司为例

违约判别是信用风险评估的一种方式，提高违约判别精度一直是学界和业界重点关注的问题.本文从最优信用特征组合而不是最优指标组合的角度建立违约判别模型，提高违约判别精度.本文的创新有三个方面：一是以信息值最大为目标建立优化模型，将指标数据划分成能最大区分违约状态的多个信用特征.二是采用弹性网回归对信用特征进行遴选，反推违约判别误差最小的最优信用特征组合.三是以组间离散度与组内离散度之比最大为目标，构建数学规划，反推一组权重，得到线性判别方程.本文基于2000-2017年共2169家中国A股上市公司的数据进行实证，研究表明经过特征划分的线性判别分析、K近邻、支持向量机等模型的精度整体高于没有经过特征划分的模型精度.     

基于粗糙集与遗传算法集成的企业短期贷款违约判别

建立了粗糙集和遗传算法集成的企业贷款违约判别模型.该模型首先利用FUSINTER方法离散化财务数据,并应用遗传算法约简评价指标,进而基于最小约简指标提取违约判别规则,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.利用贷款企业数据库558家样本企业进行交叉验证技术的实证研究,结果表明,与多元判别分析、logistic、BP神经网络等违约判别模型相比,粗糙集和遗传算法集成的违约判别模型是一种更为有效和实用的信用风险评估工具.     

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。     

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.     

企业失败动态预测的ARMA-EWMA模型及其应用

利用ARMA模型的时间序列分析和EWMA控制图对过程变异的加权累加记忆特征．以图示化的形式研究企业失败演化路径。实证结果显示．ARMA-EWMA模型能够预测出企业由缋效好向差转变的转折点，预测失败趋势；在预测精度上．ARMA—EWMA模型与统计判别Fisher模型、Logit模型近似，表现出较高的预测正确率，但在中长期预测上，ARMA—EWMA模型优于统计判别模型。     

我国上市公司动态违约概率KMV模型改进

应用KMV模型检验中国上市公司的信用风险,需要对KMV模型做出修正并在此情况下检验模型的有效性。动态违约点的设定是对KMV模型修正的重要内容。本文通过设置动态违约点,对违约距离DD进行描述性统计分析并应用多种检验方法论证违约点参数设定,构建了大样本下违约距离和经验EDF的映射关系,在此基础上检验KMV模型的区分能力。结论表明,(1)均值差比较,均值t检验和秩和检验的结果在5年内具有一致性的结论,即当违约点在DP1时KMV模型的区分能力最强。(2)违约距离判别精度效果最好,而经验EDF的判别精度相比较低。     

诉讼处置不良贷款违约损失率估计的模型簇

违约损失率(LGD)是内部评级高级法要求的重要参数之一,已成为商业银行风险管理的重要手段。由于受数据等多方面的限制,国内外尚无对我国大型商业银行诉讼处置不良贷款违约损失率估计的研究。本文在对我国某大型商业银行诉讼处置不良贷款违约损失率全面统计分析的基础上,找出回收率的影响因素,采用决策树模型,判别出极端回收和非极端回收。针对非极端回收的情况综合运用Logit变换、Beta-正态逆变换、WOE变换等方法,建立点估计模型;随后利用广义Beta回归给出了LGD的分布模型;在对四个模型进行相关性分析的基础上用最小误差平方和的方法建立了组合模型,由此形成由判别模型与组合模型构成的模型簇。实证结果表明,极端回收的判别准确率高达77.6%,组合模型的均方误差低于5%;模型簇在极端回收和非极端回收两类表现出很好的一致性。     

基于扩展数据包络判别法的商业银行信用风险评估

考虑到我国商业银行样本数据分布的非正态性和多维性特点,文章将扩展的数据包络判别模型引入商业银行信用风险评估中.该模型具有非参数检验特性,通过两阶段分类过程对企业信用状况进行判别.实证结果表明,与传统的Logistic分析模型相比,扩展数据包络判别模型的预测精度更好.     

管理层讨论与分析能预示企业违约吗?——基于中国股市的实证分析

采用文本挖掘技术,对上市公司年报中的管理层讨论与分析(MD&A)内容进行文本分析,从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建了MD&A评价体系。通过构建代价敏感GBDT(csGBDT)模型,考察多维管理层讨论与分析指标对企业违约预测的影响,并进一步分析了对企业违约状态有重要影响的MD&A指标及其对违约状态作用的边际效应。研究表明：MD&A指标可以作为替代性数据源准确预测上市公司违约状态;MD&A指标相比传统违约预测变量的预测效果较差;MD&A指标在传统违约判别指标基础上提供了额外的信息含量;csGBDT模型显著提高了对企业(尤其是对违约企业)的判别能力,在违约预测的大数据方法中具有明显优势。在众多管理层讨论与分析指标中,对企业违约有重要影响的MD&A指标依次为：与前一年相比文本相似度、词汇总量、情感语调2、词汇总量/句子数量、情感语调1和管理层是否发出业绩预测。本文将企业违约预测的研究边界从结构化数据拓展到非结构化文本数据,有助于抑制信息不对称导致的企业违约风险。     

考虑误判损失的Logistic违约预测模型构建

目前企业违约预测模型和现实情况存在一定差距,表现在:1)违约公司与正常公司样本数比例与实际情况严重不符;2)已有的研究极少考虑误判损失;3)鲜少提及信用等级,行业,规模,地区等定性指标对违约预测的影响.针对以上问题,建立了一个考虑误判损失的违约预测Logistic模型,摒弃以往配对原则,采用全样本分析,将地区、规模、行业作为定性指标和29个财务比率指标代入Logistic逐步回归后,最后得到一个违约判别模型.     

不可预料违约风险的中小企业集合债券定价

通过引进一个几何类型的衰减函数来表示中小企业集合的违约强度,研究在不可料违约发生首次跳的假设下,结合结构模型和约化模型,建立中小企业集合债券与无风险债券利差计量模型,根据Vasicck模型在等价鞅测度下确定的无风险瞬时利率rt所确定的无风险债券定价模型和中国债券市场实际情况设定假设条件,进行蒙特卡罗模拟仿真检验,求得中小企业集合债券价格的显式解,     

信用危机下可违约债券组合风险集成度量:基于三因子强度定价模型

可违约债券一旦一个信用违约事件突发后,可导致一系列的可违约债券的相续违约,通过对可违约债券组合风险集成度量进行研究,为金融机构进行金融应急管理和科学决策提供理论依据,同时有利于金融机构完善金融系统在这方面应急处置机制.针对可违约债券组合中的信用-市场风险相关性和各债务人信用相关性,可从不同风险类型识别出的共同的风险驱动因子出发构建风险整合框架.假设债券的违约强度仿射地依赖于系统市场风险因子、系统信用风险因子、特质信用风险因子等组成的基础状态向量,推导出了基于三因子仿射强度的可违约债券价格,把可违约债券双因子强度定价模型拓展为三因子强度定价模型.在此基础上,建立了可违约债券组合风险集成度量的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映市场风险和信用风险这两类风险的损失分布,进而能求得组合的VaR值,在同一个框架下同时捕捉可违约债券的两类风险.最后运用提出的基于三因子仿射强度的风险集成度量模型对短期融资券组合的风险进行数值计算,并与基于双因子仿射强度的风险集成度量模型得到的VaR值进行比较分析.     

基于混合生存分析的动态信用评分方法

当今国内外经济形势复杂多变,不确定因素增多,金融市场中信用风险的动态性显著增强,动态信用风险评价成为金融机构迫切需要解决的问题.为此,本文提出了一种基于混合生存分析的动态信用评分方法.该方法由三部分组成:首先,构建基于混合生存分析的动态信用评分模型,包括违约状态判别模型和违约时间估计模型,用于预测评价对象"是否违约"以及"何时违约";其次,利用面板数据构建多重生存状态向量,用于表征信用特征和生存时间的动态关联;最后,基于生成的多重生存状态向量,利用期望最大算法迭代估计模型参数.实验研究表明该方法的预测效果显著优于基于单分类、基于集成学习以及基于生存分析的信用评分方法.     

基于跳-扩散过程的信用违约互换定价模型

信用违约互换是最近几年国际金融市场出现的重要的信用风险管理创新工具，由于信用风险非系统性、收益可偏性以及数据获取困难，使得信用违约互换定价的十分困难。本文根据信用违约互换的避险机理，并考虑突发事件对违约概率的影响，建立一个基于跳-扩散过程的信用违约互换的定价模型，为信用违约互换定价分析提供理论依据。     

核Fisher判别分析方法评估消费者信用风险

利用基于核函数和线性Fisher判别构建的核Fisher方法评估消费者信用风险。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间中的样本点投影到一个高维特征空间,然后在高维特征空间中应用线性Fisher函数,把具有不同属性值的样本点判别到相应的类别。通过对个人信贷数据的研究表明,核Fisher方法可以有效地评估消费者信用风险。     

基于Logit与SVM的银行业信用风险预警模型研究

本文以银行业金融机构大额授信风险及零售贷款违约风险数据为基础,从宏观经济环境、客户信贷行为、企业经营水平三个维度出发,对客户风险预警的相关指标进行系统分析,构建了企业客户风险预警指标体系,并利用统计学和数据挖掘方法,从企业财务、企业信贷行为等客户数据信息中挖掘出隐含在背后的客户风险特征.在上述分析的基础上,引入一种基于Logit与SVM的混合预警模型.该模型除了具有单个模型的良好基本性质,还能够充分捕捉和有效刻画影响因素对于客户违约的线性和非线性的复杂特征.实证结果表明,新的模型具有更好的泛化能力,对客户信贷风险具有较高的预警准确率.     

Credit Decision Model and Mechanism with Default Risk Parameter

Default risk is an important reason led to credit risk for a bank. In this article, the size of default risk can be quantized and described by the size of the default probability. At first, we discuss the influence of existence of the default probability on the expected return of the bank. Then we modify the ordinary credit decision-making contract γ = (r,C,q), where only interest rate, collateral and credit rationing were considered, to a new credit decision-making contract γ =(s(r),C,q) by considering the default probability. We establish a credit decision model including default risk parameter and give both the corresponding credit decision mechanism and a credit decision mechanism under a non-rationing loan. We also discuss the condition of the loan rejected by the bank under the corresponding condition. Finally, we give examples for applications.     

结构化模型中违约概率的比较静态分析及实证

由于违约概率估计在金融机构中风险测度与风险管理的重要性，基于信用风险管理的结构化方法，应用Black-Scholes-Merton的结构化模型计算客观违约概率，分析客观违约概率的比较静态特征，实证结果表明，比较静态特征在信用风险管理中起到有重要的作用。     

可违约债券期限结构模型

在违约强度为随机过程、违约强度与利率相关、以及无风险债券市值回收的条件下,构造了可违约债券的期限结构模型,给出了可违约债券的价格表达式,并讨论了信用风险衍生产品的定价问题。本文构造的模型属于强度模型流派。