δ-KCLR：基于优化初始簇的聚类算法及其应用

本文从优化初始簇入手,提出了改进的聚类算法,提高了信贷风险识别效率及准确率.主要工作包括：（1）实现基于信贷特色的申贷数据集标准化算法;（2）提出δ相似度度量概念;（3）提出基于δ-K means的信贷风险识别算法δ-KCLR（δ-K-means-risk analysis of the bank credit）算法;（4）实验表明在银行信贷业务分析中,采用δKCLR算法可以有效识别隐含在信贷业务中的信贷风险.用这一模型可指导或预测新增贷款人中是否存在贷款风险.     

银行资产负债管理的二阶段模型及其优化

根据国内银行资产负债管理的实际情况,提出了一种新的银行资产负债管理模型,即资产负债结构与信贷风险控制二阶段优化模型·第一阶段以银行法律、法规及银行经营管理规则为约束,资产盈利最大化为目标给出资产安排最佳比例结构·第二阶段提出基于生存函数及资产结构为约束的信贷风险控制模型,运用目前信贷风险的主要识别方法,即贷款风险度对指数分布参数进行估计,改进寿命分布函数只与时间变量有关的局限性,并给出仿真计算案例     

δ-KCLR：基于优化初始簇的聚类算法及其应用

识别信贷风险是信贷业务中的重要环节。传统聚类算法依赖经验知识,借助简单数据进行判别,效率和准确率不能满足日益增长的信贷业务需求。本文从优化初始簇入手,提出了改进的聚类算法,提高了信贷风险识别效率及准确率。主要工作包括：（1）实现基于信贷特色的申贷数据集标准化算法,（2）提出δ-相似度度量概念（3）提出基于δ-K means的信贷风险识别算法δ-KCLR（δ-K-means-risk analysis of the bank credit）算法;（4）实验表明在银行信贷业务分析中,采用δ-KCLR算法可以有效识别隐含在信贷业务中的信贷风险。用这一模型可指导或预测新增贷款人中是否存在贷款风险。     

县域金融机构信贷风险评估指标体系研究

针对县域金魏贷款风险的影响因素和五级分类实践中存在的问题,提出县域金融信贷风险多级分类标准的构建原则,细化与量化五钣分类标准;构建定量指标与定性指标相结合的县域金融信贷风险分类评估指标体系,解决县域金融机构信贷风险分类评估指标的选择问题。     

基于线性矩阵不等式的贷款组合鲁棒优化模型

运用线性矩阵不等式方法,研究了商业银行贷款组合选择的鲁棒优化问题.在Markowitz均值-方差理论基础上,建立了贷款组合鲁棒优化模型,并用多个期望收益向量和协方差矩阵描述未来贷款收益的不确定性,给出了线性矩阵不等式的求解方法.用数值仿真验证了模型的有效性.由于模型考虑了未来贷款收益的不确定性,得到了可靠性较高的结果.研究结果表明,该模型具有鲁棒性,可以有效降低贷款风险,并可为商业银行提供贷款决策依据.     

国有商业银行不良资产化解与风险防范

随着中国入世后逐步实行金融对外开放,国内银行业面临的国际竞争日趋激烈,迫切需要有效解决国有银行不良资产问题。防范信贷风险、化解不良资产的关键在于通过加强贷款风险的事前防范,注重贷后检查,及时挽救不良贷款,采取各种有效措施分散贷款风险,完善内部管理机制,加强信贷基础管理工作等措施化解与防范不良资产。     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

基于企业商业年龄的信贷风险分析

信贷风险其研究对象涉及企业、个人等组成的社会群体,影响因素具有定性、定量相结合的特征·基于企业商业年龄,研究信贷风险状态的Logistic回归模型和寿命分布的概率模型,并给出信贷风险控制的案例计算·结果表明,贷款总额一定时,贷款额度分配受到贷款风险损失的限制,银行不能满足全部企业的贷款需求,而从银行收益角度,倾向于选择高贷款利率的企业·     

汇率风险下货币资产的优化组合及其算法

本文利用随机参数系统的优化方法探讨在汇率风险下其货币资产组合问题.根据汇率变动的随机游动假设和经济法人视风险为一种损失的假定,本文导出了在不同目标下控制货币资产组合的最优决策及其算法.如果目标是使资产未来价值的期望值最大化,最优决策可通过求解一个有约束的线性预测控制问题得到.如果目标是使资产的风险最小和未来价值的期望值最大,优化问题便是求解一个有约束的线性二次型预测控制问题.     

收费还贷公路的信贷风险及其防范

银行信贷资金在公路建设中占有较高比重,因而面临较大的还贷风险.文章指出,优化公路资源配置,完善项目决策机制,拓宽项目融资渠道,建立债务风险预警系统,完善“统贷统还”政策,加强收支监管等措施,可以有效防范收费还贷公路的信贷风险.     

抵押贷款的信用风险度量

在对新巴塞尔协议的IRB方法研究的基础上，提出了比该方法更一般的度量信用风险的模型。在建模过程中，考虑了同类贷款组间的相关性和宏观经济因素对抵押贷款回收率的影响。最后，应用该模型对有担保的中小企业的贷款组合进行了信用风险度量。     

基于结构化蒙特卡洛和企业破产率的贷款配给模型

CreditMetrics模型中，组合资产信用资质变化相关性分析最为复杂，也是信用组合模型中争议最多的因素．从企业风险是产生信贷风险的根本原因，银行是企业风险的最终承担者这一角度出发，利用结构化蒙特卡洛方法计算出了信用风险因素下与企业破产率有关的银行贷款收益．从而模拟各个企业不同破产率时的贷款收益，确定出了组合贷款之间的相关性，最终结合CreditMetric嫩型建立了银行贷款配给模型．     

基于信用迁移的贷款组合多目标优化问题研究

针对现有研究大都仅对单个目标进行优化的现状,提出一种优化决策模型,即将企业信用风险迁移引入到贷款收益率的计算中,以限制资产数目、决策变量上下界等为约束条件,建立组合投资的收益最大、同时方差风险最小的优化决策模型。该模型是一个混合0-1变量的多目标规划问题,提出求解该模型的一种自适应改变惯性权重的离散粒子群算法,数值结果表明该算法是有效的,模型是合理的。     

基于Copula的信用风险经济资本计量模型及应用

本文将Copula函数应用于信用风险经济资本计量模型中,并进行实证研究。基于Copula理论的经济资本计量模型解决了由不同行业贷款所组成的贷款组合相关性结构的拟合问题。准确地反映了贷款组合的非违约风险暴露,同时完善了银行的内部评级体系。     

基于Copula函数的贷款组合期限结构优化模型及其应用

将Copula函数应用于银行贷款组合期限结构优化模型上,进行实证分析.指出基于Copula函数的贷款组合期限结构模型解决了贷款组合的流动性风险控制问题.更好地反映了贷款组合的真实风险,兼顾了资产组合的收益与市场风险的暴露.     

个人信用评估中的LOGISTIC模型

通过对以信贷申请书为基础的风险程度进行定量分析,使信贷决策合理化,从而降低个人信用风险。LOGISTIC回归模型提供给我们一个用来评估个人信用的非常有用的工具。本文利用美国花旗银行某分支机构1999年部分客户贷款量数据,应用LOGISTIC回归模型进行了实证分析。     

CreditMetrics模型中转移概率和风险价值的计算

CreditMetrics模型是量化信用风险的管理模型,信用矩阵转移概率的确定是该模型的核心问题之一.该文提出一种信用矩阵转移概率的估计方法,采用随机模拟的数据进行验证, 并通过误差分析确定较为合适的样本容量.同时改进原有模型中对贷款现金流的计算方法,即一类客户在n年内信用等级的各种转移情况下的贷款现金流折算.最后采用核估计方法计算贷款风险值VaR,并与原有模型的计算结果进行比对.根据比对结果,可以证明此方法是行之有效的.     

基于多项任务多阶段委托-代理模型的银行信贷风险管理研究

从商业银行和信贷员之间的委托-代理关系的角度分析了商业银行的信贷风险管理问题.研究了商业银行和信贷员之间委托-代理关系的特殊性,建立了多项任务多阶段委托-代理模型.结果表明,多项任务多阶段委托-代理模型能够激励信贷员花在收集"显式"信息和"隐式"信息上的努力都大于零,信贷员2阶段的产出明显大于只有1阶段时的产出,从而降低由于信息不对称而产生的信贷员的道德风险,有效减小银行的信贷风险.模型解决了商业银行对信贷员的激励约束问题,既防范了信贷员的道德风险,又有效降低了商业银行的信贷风险.     

影响助学贷款还款意愿的因素分析

在传统的信用风险管理＂5C＂原则基础上,利用Logit模型,分析了贷款者个体特征对其还款意愿的影响,发现了贷款者的性别、家庭收入状况、家庭人口量和专业方向是影响还款意愿的重要因素。认为加强对贷款学生的诚信教育、培养学生就业能力、拓展学生的就业渠道是降低助学贷款信用风险的主要措施。