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。     

变方差条件下的信用风险度量

以期权定价模型为基础,运用平滑粘贴条件求解了变方差条件下的负债价值及违约概率.研究表明方差不变条件下获得的违约概率低于变方差条件下的违约概率.随着无风险收益率的上升,债务违约概率将会减小,这说明政府降低利息率可能会导致银行不良资产比率上升.     

基于核Fisher判别的群结构更新模型及群目标跟踪算法

传统的群结构模型(如群演化网络模型)通过比较两个目标间的马氏距离与根据先验知识所设阈值的大小来对群的分裂合并进行判断, 跟踪效果依赖于设定的阈值, 难以应对群目标跟踪中的各种复杂情况。本文将分群的问题看作一个二分类问题, 提出了一种基于核Fisher判别分析的群结构更新模型, 通过离线训练得到符合群分裂和群合并特性的群结构更新模型, 将其直接用于群结构更新。结合箱粒子概率假设密度滤波算法的群目标跟踪仿真实验表明, 对比群演化网络模型, 本文提出的群结构更新模型对群结构的估计更加准确, 其在数目估计方面更稳定, 对群目标的跟踪效果更好。     

基于Fisher信息距离的传感器管理方法

在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时,传统的思路主要以跟踪精度为导向,但是在数据关联环节,改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论,以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度,然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明,该方法相较于传统的传感器管理方法,有效提高了目标之间的关联正确率。     

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。     

信用风险的两阶段非线性变量边界Logit模型实证研究

为有效测度公司的信用风险,基于统计、结构、简约模型原理,利用某商业银行的数据,得到了多个具有较高回判精度的实证模型,并比较了不同模型的相关性和特点,由此提出了一个回判率为88%的两阶段非线性变量边界Logit模型.认为,统计、结构、简约模型对信用风险的计量具有相关性和一定的互补性,可根据信息掌握情况选用不同模型有效预测风险,信息收集与模型技术改进间具有一定的替代性.     

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.     

信用风险模型中转移矩阵的调整问题

近年来,基于信用评级的信用风险模型得到了广泛的应用,而转移矩阵的调整是评级模型应用中的关键问题之一。分析了信用风险模型中转移矩阵调整中存在的主要问题,对几种常用的矩阵调整方法进行了比较分析,并就现有调整方法中存在的问题进行了探讨和改进。     

基于债务融资的企业投资与信用风险

采用未定权益分析方法,获得企业原始债务和新债的价值,并通过投资前后股权价值的分析,建立了内生地获得企业投资前后的破产门槛和投资门槛等相关参数的数学模型.通过数值对企业投资机会对企业信用风险的影响进行了分析.结果表明:随着投资的等待成本率和投资风险的增大,信用利差增大;在相同的瞬时现金流下,初始债权在投资后的价值比投资前低,因此,以投资的方式攫取初始债权人的利益,可能是股东进行投资的一种动机.     

运用重复交易模型编制综合指数中的多重共线性问题:基于参数改进的解决方法

编制综合指数是科学监测现代经济社会发展的重要途径和技术手段.我国的宏观指标以“小样本、短时间”为特征,重复交易模型在其编制综合指数中应用广泛.而在重复交易模型编制综合指数的过程中通常面临严重的多重共线性问题.处理多重共线性的方法有消除解释变量的相关性、扩大样本量避免选择误差、重新确定模型形式和参数改进方法等,前三种在重复交易模型编制综合指数中并不适用.文章以最小二乘估计为基础,从参数改进思路出发,探讨区别于岭回归的处理多重共线性的方法.通过重复交易模型的可估模型,寻找参数的可用估计,为处理其中的多重共线性问题提供新的思路和视角.最后,以2010年至2017年全国科技活动产出综合指数为例,通过足够小的k可行值编制综合指数,并将其与传统岭回归方法、主成分回归方法相比,讨论该方法在处理重复交易模型共线性问题的有效性和适用性,进一步体现本文处理重复交易模型多重共线性方法的应用价值.     

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。     

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。     

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。     

考虑了信用风险的可转换债券定价模型

根据范辛亭“随机利率条件下可转换债券定价模型的经验检验”一文提出可转换债券理论价格与实际价格不一致是由于可转换债券定价中没有考虑信用风险(非恶意和恶意违约风险)所至；进而阐述转债定价模型的发展主要经历了三个过程：单因素模型，双因素模型，信用风险模型；最后在没有考虑信用风险的转债定价模型与风险债券定价模型基础上推导出具有信用风险(非恶意和恶意违约风险)的转债定价模型的PDE及其约束，边界条件。     

基于VaR模型的信用担保定价方法

随着金融市场的日渐完善，信用担保的使用日趋频繁，目前信用担保定价方法主要采用经验定价法和期权定价法。分析这两种方法在实际使用当中的局限，结合国际通行的VaR风险模型，给出了能根据信用担保风险确定担保价格的定价方法，使用该定价方法，担保机构可以在一定置信水平下至少获得无风险收益。     

KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究

针对中国上市公司股权结构及其所处市场环境的特殊性，分别调整KMV模型中股权市值计算和违约点设定方法。运用KMV模型评价ST(Special Treatment)公司和非ST公司的信用风险，并检验模型识别上市公司信用风险的能力。结果表明，参数调整后的KMV模型能够提前2年识别上市公司个体的信用风险差异；提前4年识别上市公司整体上的信用风险变化趋势。     

基于变权Markov链的中小物流企业信用风险集对预测

中小物流企业信用表现的优劣直接关系物流服务供应链生态系统的平衡性和稳定性.针对现有研究仅侧重历史信用评估,无法有效判断企业未来风险演变的情况,本文构建集对-变权Markov模型预测中小物流企业未来信用风险趋势.首先,构建完善的中小物流企业信用特征指标体系,设计CRITIC-时间熵方法综合面板信用数据纵横向信息计算指标变...     

分段效用决策的信用评级方法

基于分段决策的基本思想．将信用评级看成一多阶段的两分类判别决策过程．并引入决策效用的概念，建立基于决策效用的判别模型和判别准则。该方法可以较好地解决信用评级过程中评级指标间的不可公度性和相关性的问题。     

引入信用风险的我国可转换债券定价实证研究

利用最小二乘Monte Carlo(LSM)模拟建立引入信用风险的可转债定价模型,模型可以更好地描述内嵌不同路径依赖触发条款期权的可转债的复杂特征.本文用MATLAB软件编程计算出中国沪深两市11支可转换债券的理论价格并与市场价格进行比较.实证结果表明,该模型的平均定价偏差在时间序列和横截面上都不超过4%,模型价格与市场价格拟合程度很高,这为模型在实际投资决策中的模拟应用提供了理论依据,具有很高的实用价值.