消费者信用评估中支持向量机方法研究

消费者信用评估是金融与银行界研究的重要内容，最近的研究显示统计学习理论(SLT)方法在信用评估中有优势。本文在信用评估中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM)，该方法属于机器学习理论发展的最新阶段，具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。使用真实的信用卡数据实证结果表明，本方法具有较好的预测能力，在与国内某商业银行现有信用卡个人信用评估方法的对比研究中，该方法具有明显的优势。     

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V-foldCross-validation和Elman神经网络的信用评价研究

研究了关于公司信用评估问题的现状,指出一般神经网络应用于信用评估领域的不足.在此基础上,提出一套甄选原则以选择关键的信用评分指标;然后依据这些指标建立了基于Elman回归神经网络的我国企业的信用评估模型.采用V-foldCross-validation技巧对该模型的评分效果进行了实证研究.     

短期借款和贸易信用对企业经营的影响

研究了短期借款和贸易信用对企业经营的影响,选取了734家上市公司,对其2006年和2007年的企业财务数据进行分析,给出了不同规模和不同行业的企业对短期借款和贸易信用这两种融资方式的依赖程度的统计分析结果,表明大型企业由于信誉水平高等原因比较容易通过银行贷款等方式获得短期借款,而小型企业则会由于较难获得融资而陷于资金短缺的境地,同时企业经营性质的不同也会影响到企业对融资的需求,其中制造加工型企业对贸易信用的依赖性比较大。     

通货膨胀预期、风险转移能力与商业信用风险管理——兼论“三角债”的形成机制

基于风险管理视角，使用个体固定效应的面板数据模型实证检验通货膨胀预期如何影响企业商业信用风险管理及其作用机理。实证研究发现，当预期通货膨胀程度较高时，企业会同时通过降低应收账款和增加应付账款方式调整商业信用结构进行风险管理，以达到抵御通货膨胀风险的作用。作用机制检验发现：由于出口企业具有更强能力将通货膨胀风险转移至境外客户，因而企业调整商业信用结构以抵御通货膨胀风险的动机更弱；而改变客户结构因不能分散通货膨胀风险，对通货膨胀预期与商业信用结构调整之间的关系没有显著影响。拓展性检验还发现，当处于社会信任程度越低的地区，企业调整商业信用结构以抵御通货膨胀风险的动机更强。     

基于半监督广义可加Logistic回归的信用评分方法

传统的信用评分模型主要基于有监督学习(supervised learning)方法,但是,在实际的贷款问题中,有标记样本信息的获取往往成本较高、难度较大、周期较长,而无标记样本信息则大量存在.为了能在建模中充分利用无标记样本信息,本文提出了一种基于半监督广义可加(semi-supervised generalized additive,SSGA) Logistic回归的信用评分模型.该模型不但能处理线性不可分问题,也能同时利用有标记与无标记样本信息,并同步实现模型参数的估计和显著变量的选择.通过模拟实验表明,所提出的模型在外推预测和变量选择方面的表现均显著优于有监督模型.最后,将该模型应用于个人信用贷款违约风险的评估中.     

基于信用差异度最大的信用等级划分优化方法

信用评级对当代社会有极其重要的影响,若信用等级划分不合理,必将误导债权人和社会公众.信用评级结果的变动直接反映经济状态的变化,2011年标准普尔把美国的主权信用评级从AAA级降为AA+,引起全球金融市场的动荡.信用评级的本质是合理区分客户的信用状况,揭示不同等级客户的信用风险水平.国际上比较流行的标普、穆迪的信用评级针对中国客户的评级结果往往存在信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.本研究以信用差异度和违约金字塔为标准,构建非线性规划模型划分信用等级,并以中国小企业贷款数据为样本进行实证研究·本研究的创新与特色一是根据第k个信用等级中最后一个样本的信用评分P_(mk)~k与第k+1个信用等级中第一个样本的信用评分P_1~(k+1)确定相邻两个等级的信用评分差值,以所有信用等级的评分差值之和∑(P_(mk)~k-P_1~(k+1))最大为目标函数,确保最大程度的保证信用评分差异大的客户划分为不同信用等级.避免了把信用状况差异较大的客户划分成同一个信用等级的不合理现象.二是以信用等级由高到低的违约损失率严格递增为约束条件建立信用等级划分模型,保证信用等级划分结果满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,避免出现信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.三是1814笔工业小企业贷款数据的实证研究表明,本研究的信用等级划分方法不仅满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,还能保证信用状况差异大的客户划分为不同信用等级.     

基于改进的SVM学习算法及其在信用评分中的应用

对于处理大规模问题的信用评分方法除要求达到一定的准确率之外,其速度、可解释性、简洁性等性能也非常重要. 借鉴SMO的思想, 首先提出一个基于三变量的改进的SVM学习算法, 即将SVM问题分解为一系列含有三个变量的二次规划子问题,其优点是所求的相应松弛子问题都有解析解,使得该方法能够更加精确和快速地逼近最优解;其次将新算法应用于信用评分问题,在UCI机器学习库中的三个公共数据集上的数值试验表明了新方法的有效性:不仅节省了模型的计算代价, 而且还提高了分类精度.     

双瓶颈路段家庭出行的信用券计划管理

基于用户异质性,本文研究了信用券计划在瓶颈路段早高峰拥堵管理中的应用。每个异质家庭用户先后经过双瓶颈到达学校和工作地,在不允许迟到的前提下分析无信用券均衡和信用券均衡,得到最优信用券计划。通过算例验证了最优信用券计划能降低所有家庭出行者的出行成本,其中时间价值较高的家庭减少量更大。研究还表明,货币等补偿分配计划下信用券分配数量随着时间价值的增加而降低,而等比例补偿计划下分配数量随着时间价值的增加而增加。最后,分析了三种分配计划下不同家庭的货币成本收益与等价出行时间收益的变化情况。     

地区信用风险与评级方法

分析国内地区信用风险差异的成因，阐述了地区信用评级的概念和意义，提出了利用多属性决策原理开展地区评级的方法，并对地区信用评级的指标选择和指标赋权等问题进行了探讨。     

现代商业银行全面信贷风险管理研究

信贷风险是我国商业银行目前面临的主要风险。商业银行信贷风险管理水平的低下是信贷风险产生的主要原因。本文分析商业银行风险管理落后产生信贷风险的内在机理。并从风险文化、风险监控模式、风险监控流程、风险度量和风险转移五个方面提出我国商业银行全面信贷风险管理对策建议。     

商业银行信用卡市场竞争策略研究

考虑信用卡市场普遍存在的消费者偏好差异和资信差异问题,将借贷模型与Hotelling模型相结合,分析了两种差异对商业银行信用卡市场竞争的影响.分析表明:在全国统一的征信体系尚未建立,各商业银行缺乏信用卡运作经验的情况下,我国商业银行信用卡市场的竞争行为是对理性竞争的偏离,管制者应该加强对信用卡市场的监管,有效防范由于信用卡过度竞争造成的信用风险,以防韩国信用卡危机的发生.     

中小企业贷款利率定价的计算实验方法

从我国商业银行贷款定价视角出发, 结合信贷配给理论,运用计算实验金融的方法,分别对``一刀切'式利率定价与综合的利率定价模型进行银企贷款仿真实验,比较发现不同的利率定价模型影响中小企业贷款情况机理. 实验发现,贷款利率提高到一定程度后, 银行的收益会随着利率的提高而降低,一定程度上反映了银行对中小企业实行信贷配给的现象.并实验验证了综合的贷款利率定价方法在不降低银行收益的前提下,缓解了中小企业的融资困境.据此提出了商业银行应选择合理的利率定价模型,根据贷款数额、信用级别、资产负债率、担保方式等指标,根据风险大小、成本高低和借款企业的具体情况, 实行有差别的变动利率.     

基于Fisher判别的企业短期贷款信用违约模型构建

企业信用违约率的准确测度是巴塞尔Ⅱ框架下内部评级法中的基本要求。本文针对企业信用违约预测存在的问题，运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析．摒弃以往配对模式，采用全样本进行分析，筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用Fisher判别原理．建立一个简明的违约判别模型，经统计检验模型是有效的．判别结果也是可接受的。     

Credit Scoring Based on the Set-Valued Identification Method

Credit scoring is one of the key problems in financial risk managements. This paper studies the credit scoring problem based on the set-valued identification method, which is used to explain the relation between the individual attribute vectors and classification for the credit worthy and credit worthless lenders. In particular, system parameters are estimated by the set-valued identification algorithm based on a given recognition criteria. In order to illustrate the efficiency of the proposed method, practical experiments are conducted for credit card applicants of Australia and credit card holders from Taiwan, respectively. The empirical results show that the set-valued model has a higher prediction accuracy on both small and large numbers of data set compared with logistic regression model. Furthermore, parameters estimated by the set-valued identification method are more stable,which provide a meaningful and logical explanation for extracting factors that influence the borrowers' credit scorings.     

对银行信用风险评价体系的比较

以1332个贷款实际样本为数据集,讨论了基于目前常用的4种评价体系的判别模型和LOGIT模型的预测精度问题,有助于金融机构建立内部信用风险评估模型,提高信用风险管理的科学性。     

The Credit-Risk Decision Mechanism on Fixed Loan Interest Rate with Imperfect Information

In this paper, decision mechanism of credit-risk for banks is studied when the loan interest rate is fixed with asymmetry information in credit market. We give out the designs of rationing and non-rationing on credit risky decision mechanism when collateral value provided by an entrepreneur is not less than the minimum demands of the bank. It shows that under the action of the mechanism, banks could efficiently identify the risk size of the project. Finally, the condition of the project investigation of bank is given over again.     

我国商业银行整体风险度量及其敏感性分析——基于我国商业银行财务数据和金融市场公开数据

依据我国14 家上市商业银行的财务数据和金融市场公开数据, 利用风险因子模型和损失分布法采取蒙特卡洛模拟技术分别生成市场、信用和操作风险敞口回报的分布, 在此基础上, 引入Copula 函数构建此三种主要风险敞口回报的联合分布, 以回报形式的VaR 度量我国商业银行整体风险, 考察研究整体风险对我国商业银行金融业务组合变化和风险相关性变化的敏感性. 实证结果表明: 基于Copula 理论的VaR 估计方法能够很好的度量整体风险, 而线性加成VaR 高估了整体风险, 正态VaR 低估了整体风险; 与市场风险相关的金融业务组合比例增加会加大整体风险, 且操作风险非常显著的尖峰厚尾特性对商业银行整体风险的影响较大; 易发生极端损失的操作风险与市场风险、信用风险之间的交叉作用增强时, 金融监管机构要特别关注.     

基于信用风险和流动性风险的银行市场结构对银行市场均衡的影响模型

借鉴Lucchetta提出的银行市场结构表示方法和研究思路,在假设信用风险和流动性风险都是不由银行自身决定的外生变量的条件下,以信用风险和流动性风险的不同组合表征银行市场结构,以自身收益最大化为银行决策目标,建立恰当的数学模型从理论上研究银行市场结构对银行市场均衡的影响。研究结果表明,在以信用风险和流动性风险度量的任何集中度的银行市场中,都既存在使银行市场运行良好的市场结构,也存在使银行市场体系崩溃的市场结构;当银行市场结构变量位于某个区间时,不同的流动性风险分布和不同的银行集中度将对银行市场均衡产生显著不同的影响。要使银行市场体系持续健康运行,就必须保持合理的银行市场结构。