浅谈我国信贷资产转让业务中的债权让与风险

信贷资产转让业务是我国银行业的新兴业务,特别是08年金融危机之后,随着国家救市计划的出台,各大商业银行积极开展信贷资产转让业务,借此改善商业银行资产质量、缓解资本充足率压力。但是,由于我国国内银行信贷资产转让业务起步相对较晚,加之我国金融监管体系不足、银行业天生的趋利性等因素,信贷资产转让业务存在诸多风险,银监会办公厅也在2014年发布通知,要求加强银行业金融机构信贷管理,确保信贷资产安全。信贷资产转让业务风险中,首当其冲的就是债权让与风险,本文在界定相关概念的基础上,明晰信贷资产转让中的债权让与风险,并为我国相关立法提供参考建议。     

商业银行非信贷资产的构成与风险防范

目前国内中资银行对非信贷资产的管理较薄弱，特别是国有独资商业银行的非信贷资产不仅规模大，而且资产质量否事乐观，如何对商业银行非信贷资产进行分类和风险防范，是当前银行业监管中的一个迫切课题。本文通过对商业银行非信贷资产的来源、构成分析，提出完善我国商业银行非信贷资产的监管思路与监管措施。     

基于结构化模型的信贷资产证券化违约风险管理

日前,停滞4 a多的信贷资产证券化正式重启,首期信贷资产证券化额度500亿元;我国于2005年便开始了信贷资产证券化的试点,之后由于美国次贷危机出现了暂停,本次重启可以看成是对平台贷款的一次创新,但证券化过程本身也面临着很多的问题,其中对违约风险的管理尤为重要;主要描述了当前证券化过程面临的主要问题,并着重提出预测违约率的结构化方法,并在最后提出了几点利于证券化改革的政策建议。     

面板数据模型在信贷资产证券化中的应用

根据信贷资产证券化试点实况的面板数据及时间序列数据,采用固定效应模型,实证分析了信贷资产证券化对商业银行的Z分数、加权资产资本充足率及贷款损失准备的影响.结果表明,信贷资产证券化规模的扩张会显著提高银行的Z分数和资本充足率,而对贷款损失准备具有显著的负效应,即信贷资产证券化业务可以减小银行面临的风险.     

神经网络在信贷资产风险映射中的应用

综合研究了商业银行信贷资产风险因素和风险水平之间映射与其中的经验贝叶斯决策,将神经网络应用于这个不确定性和强非线性的动态映射,应用超线性收敛方法加快了神经网络的收敛速度,神经网络的训练样本函盖除农业和外贸外的大部分行业,具有比较普遍的代表地训练样本的学习精度已达到中国国有商业银行在实际风险管理中的精度要求,应用风险映射神经网络更接近实时分析,使商业银行能够对信贷资产的风险水平进行连续动态分析,并可根据商业银行信贷资产风险发展和变化的规律性实施风险的主要管理和全面管理。     

浅谈我国信贷资产证券化

资产证券化反映了金融发展的必然性,是金融演进到了一个新阶段的标志,尤其是我国金融改革和创新的客观需要。实施信贷资产的证券化,对于提高我国金融效率,防范金融风险,具有重要的现实作用。本文分析阐述了实行信贷资产证券化的意义,研究了其中存在的问题,最后提出了在我国推行信贷资产证券化的政策建议。     

我国信贷资产证券化的发展构想

信贷资产证券化是近30年来世界金融领域重大的创新之一。借鉴国外的实践经验,结合我国国情,主要从信贷资产证券化的基本思路、证券化的操作流程设计和相关证券的设计三个方面阐述了我国信贷资产证券化的发展构想。     

中国资产证券化的风险影响因素分析

资产证券化的日益成熟将对中国虚拟经济的良性发展起到非常重要的作用。但是目前来看,我国正在推进的资产证券化过程中,风险因素并未能受到很好控制,存在着很多不规范的地方。资产证券化的风险将围绕信贷资产的估值、资产池的组合优化、破产隔离、金融产品信用评级、资产收益管理产生。要对相关要素进行控制,应当健全SPV风险隔离机制,规范证券化信用评级体系,加强相关法律的保护保障作用。     

信贷资产质量问题的原因与对策

本文就目前我国信贷资产严重的质量问题进行了主观笥和客观性的分析，提出了银行、企业、社会共同合同，是提高信贷资产质量的出路。     

个人信贷风险分析及对策

个人信贷风险是银行面临的传统风险,是金融机构负债业务与资产业务之间无法调和的矛盾。根据个人信贷风险的类型及成因,应对个人信贷风险要采取有效对策,完善个人信贷制度机制,商业银行才能切实做好个人信贷工作。     

基于结构化模型的金融衍生品流动性分析

主要用损失现金流来刻画信用风险和流动性风险给投资者可能带来的风险损失,用结构化方法给出了相应的风险损失模型,进一步给出刻画金融衍生品的利差模型,并得到相应的定价;金融合约的流动性由宏观市场及本身特点所决定,利用金融市场实际数据,借助损失模型,对债券市场的流动性进行实证分析.     

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。     

修正的KMV模型对中国中小企业信用风险的度量

利用KMV模型对14家（7家ST和7家非ST）公司进行信用风险度量分析,结合中国股票的实际情况,对KMV模型中的股权资产价值和股权资产价值波动率进行了修正,再利用修正后的模型进行实证分析.分析结果表明,ST公司比非ST公司有更高的信用风险,且对于陷入困境的ST公司,KMV模型也提供了一种全新的角度来度量其信用风险.     

商业银行信贷风险成因与对策

分析了我国商业银行面临的信贷风险成因问题,并通过借鉴比较国际银行业先进的控制信贷风险的措施和办法,对我国商业银行如何防范信贷风险给出了相关对策建议     

对我国商业银行当前不良资产有增无减的新思考

从我国商业银行在剥离坏账的基础再次出现不良资产上升趋势入手，对不良资产形成原因的传统观点进行分析，认为长期的利率管制才是商业银行新增不良资产的根源，利率管制使得商业银行不做风险定价工作，从而加大银行的信贷风险，导致不良贷款的递增。提出推进利率市场化和加大银行风险定价工作是控制银行坏账增量的良方。     

商业银行不良资产证券化风险分析

首先介绍了商业银行不良资产证券化风险的含义及风险分析理论,然后对商业银行不良资产证券化风险进行了分类分析,最后利用层次分析法对商业银行不良资产证券化风险进行了综合评价。分析结果表明信用风险是现阶段我国商业银行不良资产证券化面临的最主要的风险,指出我国商业银行不良资产证券化风险规避的重点和方向是改善信用环境,完善信用制度。     

信用关联结构性存款的定价

为了分散信用风险,一些银行发行了收益与某一信用实体的信用事件挂钩的存款.对挂钩公司的破产,采用结构化方法中的首次通过模型,即在存款期限内,若信用实体资不抵债,就认为信用事件发生.在随机利率假定下,用偏微分方程的方法,给出信用关联存款的的定价公式,并讨论其金融意义.     

在新巴塞尔资本协议中关于零售资产的监管资本计算

应用新巴塞尔资本协议中提出的新的风险衡量方法——内部评级法，重点讨论如何确定银行零售资产的监管资本，并结合信用卡业务的特点与我国银行的实践，说明我国商业银行在信用卡业务上实施新的资本计量方法的可行性。