运用条件随机变量方法处理信用资产组合分布

信用资产组合模型的分布计算是信用计量模型中一个非常重要的主题,对于这个问题一般常用的方法是进行蒙特卡罗随机模拟.本文的基本模型是将信用组合的价值分解为市场共同因素和个体因素两个部分,然后引入三种全新的基于条件随机变量的方法来处理信用资产组合分布问题,并通过实例对三种方法以及标准随机模拟方法加以比较分析.     

组合风险的重要性抽样方法

针对资产组合的市场风险或信用风险的任意边际分布的Gaussian Copula模型,首先将损失转化成高维正态分布的函数,然后对该模型进行重要性采样蒙特卡罗模拟以提高模拟效率,并分别使用牛顿法和基于大偏差理论估计测度变换的系数,并在此基础上提出了常数凝固估计法.数值实验表明,提出的算法与通常的蒙特卡罗方法相比,大大减小了模拟误差,从而提高了计算效率.     

企业信用风险管理的定量决策模型研究

文章建立了一个信用决策定量模型 ,衡量企业扣除信用风险成本后的收益 ,从而得出信用决策变量 (赊销信用额度 x与信用期 y)的组合范围 ,企业可以以此范围值的界限为依据 ,进行科学化、定量化与模型化的信用风险管理决策     

信用风险优化模型及其智能计算

采用模糊规划的方法,对模糊不确定环境下的信用风险度量和投资优化问题进行了模型的构建与仿真研究。基于具有自对偶性的可信性测度,提出了模糊条件在险价值作为信用风险度量,并构建了带有投资和收益等约束条件限制的信用风险最小化模型。其中,所考虑市场信用资产预期收益的可能性分布,用指数型模糊变量来刻画。最后,对该信用资产优化模型设计了智能算法,并进行了仿真分析。仿真结果表明,优化后的信用风险明显优于原始的信用风险。     

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．     

信用违约期权在应收账款信用风险管理中的应用

信用违约期权是近几年新兴的金融衍生产品,很多金融机构都开始用它来规避信用风险。从中小企业的角度分析如何利用信用违约期权来规避应收账款的信用风险。先对应收账款的信用风险和信用违约期权进行介绍,然后设计了信用违约期权管理应收账款信用风险的模型并以实例分析,得出信用违约期权是管理应收账款信用风险的更好的工具的结论。     

基于粒子群协同优化算法的供应链金融信用风险评价模型

针对供应链金融模式下信用风险评价精度受信用特征子集与模型参数影响的问题, 提出一种粒子群协同优化信用风险评价模型. 该模型在充分论证供应链金融风险特征指标体系的基础上, 利用二进制粒子群算法优选特征子集, 并对支持向量机(SVM)参数协同优化. 对供应链金融信用风险评估进行实验, 并与传统径向基支持向量机和主成分分析特征抽取方法对比, 结果表明, 该模型优选的特征子集和SVM参数能显著提高信用风险评价精度.     

基于非对称GARCH与极值理论的商业银行信用风险度量模型

提出一种基于ARMA-TGARCH-EVT模型并适用于商业银行内部信用风险评估的新方法.首先通过广义矩法估计ARMA-TGARCH模型,获得近似独立同分布的残差序列zt;然后选用极值理论的越槛高峰模型(POT)对残差序列进行拟合分析,得到风险价值和期望损失的估计值,并采用Bootstrap方法给出95%置信水平下的置信区间;最后利用某商业银行2000-02-19～2010-12-15的日信贷资产对数收益率进行仿真,得到控制信用风险价值V和期望损失E值及置信区间,并与未经调整的预测值进行比较.研究结果表明,该方法在一定程度上克服了单纯进行极值分析时,由于序列的非独立同分布不能满足极值理论假设所造成的估计误差,改进了采用似然比率法估计置信区间时,由于极值事件的小样本所造成的偏差.     

基于逻辑回归的商业银行客户信用评级研究

客户信用评级是衡量客户偿债能力和偿债意愿的重要标准,是指导商业银行及各金融机构信用风险管理的重要手段。各商业银行建立自己内部合适有效的信用评分模型对于管控风险、降低损失尤为重要。逻辑回归分析是一种广义的线性回归分析模型,在数据挖掘、经济预测等领域有着广泛的应用。该文采用统计学建模方法,将逻辑回归模型应用于农村商业银行客户信用评级,构建了基于逻辑回归的农村商业银行客户信用评级模型,对贷款客户的信用等级进行评价。该方法能够帮助银行有效区分违约客户,比较准确地量化客户违约风险,同时为商业银行及其他金融机构开展信用风险管理提供参考。     

基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类. 针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度. 通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量.     

论我国“信用缺失”问题及对策

信用缺失严重扰乱正常市场经济秩序,并给人们日常经济生活带来诸多痛苦。文章从信用缺失的种种现象及对经济生活所造成的不良影响出发,在三个方面分析了造成这一现象的原因。最后从信用意识、法制建设、深化改革、信用体系等四个方面阐述了解决这一问题的对策。     

商业银行消费信贷发展的制约因素与基本对策

阐述了商业银行发展消费信贷的意义，系统分析了制约我国消费信贷发展的基本因素，并从完善收入分配、构建个人信用体系、完善配套制度、开拓农村信贷市场、建立金融服务体系、进行机构创新等方面提出了发展消费信贷的基本对策．     

关于中小企业信用评级体系

由于个人的实践经验与判断能力不同，信用分析决策结果会因人而异，这就需要建立统一的信用评级体系，确定参考指标、评分标准及方法，通过对贷款申请者的资信状况和偿债能力进行全面评估，使信用管理与决策客观、规范，并有效防范信贷风险。鉴于中小企业在国民经济发展中的作用逐渐取得了共识，而缺乏信用评价体系，融资难成为制约中小企业发展的关键因素之一。因此，文中选取了中小企业作为研究对象，建立了中小企业信用评价体系。     

我国科技信用管理的现状与探究

如今科技发展迅速,专利授权数迅猛增长,但技术市场成交额低下,转化为生产力受到阻碍,主要原因为科技系统中的信用缺失。分析了我国目前科技的现状,从立项前、项目执行中、项目结束后3部分中分别从项目申报者、评审者和企业进行探讨,提出建立完善的信用管理体系和评级方法,提高全社会特别是科技工作者的科技信用意识的建议。     

商业银行信用风险管理研究综述

阐述了国外有关古典信用管理方法和现代信用管理方法的研究情况,介绍了国内对于商业银行的巨额不良资产以及潜在的信用风险问题的研究成果。     

浅议规范会计诚信的原则

以美国公司因假账而倒闭的事例,对会计失信危机进行了分析,提出建立诚信规范应遵循的几条原则,包括建立市场准入原则,市场交易原则,企业发展原则,财务预警原则.     

信贷资产风险损失分类与评估

分析了我国信贷资产现状及其成因,在此基础上归纳了我国不良信贷资产的几种类型,研究了信贷资产风险损失率的分类及价值,同时提出了制定信贷资产评估标准——贷款风险损失率应注意的事项。     

2001—2011年个人信用信息主体权益保护研究综述

以2001—2011年发表在CNKI的与个人信用信息主体权益保护相关的论文为研究对象,从发文数量、年代分布、期刊分布、内容分析等方面进行了文献的统计分析,发现国内个人信用信息主体权益保护的研究热情逐渐升高,并有待继续深入研究。     

民营企业成长与家族主义信用缺陷治理——以温州为例

家族主义信用缺陷已经成为温州民营企业成长发展的障碍,家族主义信用难以突破的根源在于社会信用体系不完备、社会信用资源不足。当前要以社会信用体系建设为契机,大力培育制度信任,为民营企业突破家族主义信用、更大程度地融合社会资本提供一个良好的外部环境。     

RBF神经网络非对称损失改进及应用

针对应用RBF（Radial Basis Function）神经网络信用评分中存在的第Ⅰ类错误率高的问题，提出了基于Linex损失下RBF神经网络分类方法，并给出了UCI（University of California Irvine）中德国信用评分数据集上的测试结果。实验结果表明，该方法能有效解决传统RBF神经网络信用评分中存在的问题。