银行信贷风险量化研究

本文在确立风险概念、主客体、影响因素的基础上，建立了风险量化指标：风风险盈利率率、风险损失概率和风险强度；指出了现行风险度算式的某些不足。     

时间偏好不一致下的资产证券化最优合约设计与决策北大核心CSCDCSSCI

资产证券化融资过程中由于对发行机构缺少激励机制,致使进入资产池的资产具有很高的违约率,这一现象引发了最近的全球金融危机。为此,考虑投资者的收益依赖于资产池的质量合约设计模型。假设投资者时间偏好一致,而发行机构时间偏好不一致。基于资产证券化最优合约设计和时间偏好不一致理论,构建了动态的委托代理模型,解析地给出了合约的执行时刻、激励费用与平均激励成本表达式,并分析了时间偏好不一致特质对其影响。进一步分析了最优激励费用执行时刻、激励费用和平均激励成本与资产池的资产规模之间的关系。结论表明:时间偏好不一致特性不影响合约的最优执行时刻,但增加了激励费用与平均激励成本;本文的结论与从信息角度研究的结论类似,时间偏好不一致特质也解释了资产池的"风险分散效应"和"信息成本效应"之间的效应权衡规律。     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

多风险控制目标下的资产配置模型

相比于VaR风险测度,CVaR风险测度因满足次可加性能够更好地描述金融资产组合风险,而广义极值分布和Copula函数较好地拟合了金融资产收益率的厚尾特征和相依性。本文尝试使用CVaR风险测度和Copula-GEV分布描述金融资产组合的极端值风险,并将其作为风险控制目标引入传统均值-方差模型,构建多风险控制目标下的资产配置优化模型,实现在金融资产配置决策中综合考虑期望收益、波动性风险和极端值风险,并设计PSO-MC优化算法对模型进行求解。通过对我国上市公司股票收益率数据的实证分析,验证了模型及求解算法的有效性。     

抵押资产打包和资产支持证券最优设计

在资产支持证券的优先/附属结构的基础上,通过交叉违约条款,把抵押资产打包,可进一步缓解与柠檬相关的流动性成本,使资产支持证券发行过程得到更高效率.     

风险套利和资产定价第一基本定理

引入了风险套利机会和适度风险套利机会的定义 ;研究了它们与等价鞅测度存在的关系 ;同时使用 W.Schachermayer(1 992 )和 K.Back &S.Pliska(1 991 )所给出的例子说明了这些关系.     

资产配置、治理机制与资产专用性

资产专用性是交易成本经济学中一个核心概念,较为抽象,具体评价和刻画它对于将威廉姆森交易成本经济学理论应用于实践及进一步理论探讨具有重要意义.在一个资产组合和治理选择匹配的框架内对资产专用性进行数理模型化分析,对专用性之于资产组合和治理选择的影响作了深入探讨.资产的高度专用属性导致投资者在签约时加入互相唯一锁定条款,以及由专用投资合约方造成的背约损失或者专用投资合约方背约收益决定的最大惩罚成本条款,这些条款使专用性投资能够实现以及专用性投资者收益得到保障.     

资产对科技进步的依赖关系

从资产发展变化的过程出发,根据资产发展方程,研究资产对科技进步的依赖关系,进而指出科技进步对资产增加的重要作用。     

基于噪音交易者的风险资产定价模型及其应用

放宽DSSW模型中的风险资产股利为常数和噪音交易者心目中的股利变化是一个纯粹正态分布随机过程的假设条件,分别构建了只有理性投资者和存在噪音交易者两种情况下的股票市场风险资产定价模型,并在对所建立的两类模型及其经济意义进行比较分析的基础上研究了噪音交易者对股票市场风险资产定价及其波动性的影响机理,对中国股票市场2005年6月-2008年8月期间发生的"异常现象"进行了合理解释.研究结果表明:噪音交易者能对股票价格及其波动性产生系统性影响,中国股票市场发生的"异常现象"在很大程度上是由噪音交易者造成的.从研究假设、研究结论以及实践应用等方面对DSSW模型进行了合理的拓展和深化.     

资产流动性、政府纾困力度与企业违约风险

本文基于企业的违约决策特征,将寻求政府纾困视作一项实物期权,构建了连续时间下的企业动态模型,以此揭示资产流动性、政府纾困力度对企业债务违约风险交互影响的内在逻辑.理论模型表明,以市场潜在出售机会减少为表现的企业资产流动性下降会提高企业违约风险,而政府纾困力度的加强能削弱资产流动性对违约风险的影响.本文以2009-2019年中国A股上市公司作为样本进行了实证检验,结果与理论模型一致.进一步研究发现,政府纾困对企业违约风险的影响具有区域异质性,经济发展状况越好、政府治理能力越强的地区,政府公共资源的纾困效果越强,以高管政治关联为代表的私人渠道效果越弱.本文的研究拓展了企业违约风险影响因素的理论框架,有助于理解企业违约决策过程中的资产流动性影响与政府纾困效果,促成切实有效的违约风险防范措施.     

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。     

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。     

银行信用风险的结构模型及其影响因素分析

信用风险结构模型是现代测量信用风险的最主要工具之一。本文采用信用风险结构模型对我国上市银行的信用风险进行了估计,并将估计结果与机构评级结果进行了对比分析。结果显示,信用结构模型能对我国银行的信用风险等级分类,但其预测的违约概率与机构评级揭示的违约率有显著差异。本文从委托代理和信息不对称角度对产生这种差异的几种因素进行了分析。     

信用担保业务自动化决策支持系统研究

针对中小企业信用担保业务流程不规范和信息不对称等给担保企业带来高经营风险在我国比较突出的问题，对担保企业资信评估指标体系及担保业务风险算法等进行了设计，形成了监控担保业务风险的决策模式。利用层次模型理论构建了中小企业信用担保决策系统的逻辑结构和功能结构。利用计算机网络技术，采用C／S和B／S相结合的模式开发了中小企业信用担保决策系统并应用于中科智担保投资有限公司等，有效地控制了担保风险。     

债券组合信用风险模型及实证研究

隶属于不同行业的各债券发行公司,不仅受系统风险影响,而且还需承受其行业特有的风险。将债券按发行公司所属行业进行分类,然后利用分组t关联函数研究债券组合的信用风险。实证结果表明:相比t关联函数而言,利用分组t关联函数刻画债券组合信用风险相关性能得到更大的VaR和ES值。这说明当债券的异质性程度大时,分组t关联函数比t关联函数能更好地刻画债券组合的极端风险。     

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。     

我国大额支付系统中的流动性风险

提出支付系统流动性风险管理的新方法,并使用芬兰银行的BoF-PSS2模拟软件对我国大额支付数据进行实证分析,通过研究存款准备金率与支付系统流动性需求的关系,以及在支付系统中引入优化算法对流动性需求和系统效率的作用,论证新的风险管理方法的可行性.实证结果表明随着存款准备金率的不断上调,支付系统中的参与者面临越来越大的流动性需求压力.而引入优化算法可以降低参与者对流动性的需求并且提高系统的效率.因此中央银行可以在加强监管、要求参与者提供抵押并在当天末归还全部日间信贷等条件下向参与者提供流动性,并且引入优化算法,应用新的风险管理方法来有效管理支付系统中的流动性风险.     

基于变量双重检验的Fisher信用风险度量模型

为提高模型入选样本变量的准确性与稳定性，本文采用附加信息检验和多重共线性检验选择自变量，并应用Fisher判别原理建立信用风险度量函数。实证结果显示，所建立的模型对全部246个样本的误判率仅为6．91％，准确率为93．09％；而对风险样本的误判率为4．55％，正确辨别精度高达95．45％。     

信用卡透支收益研究

信用卡业务是一种以"高风险、高收益"为特点的创新金融业务.具有信用风险的透支业务是其主要利润来源.本文基于对信用卡透支收益与成本分析,提出要提高信用卡透支收益水平,就需要降低透支收益融资成本,建立个人信用综合评价,提高透支安全性和回收比率,并建立信用累计制度和透支利率激励模型促使持卡人透支基数扩大,并为发卡银行作出综合贡献.     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.