基于信用风险传染的银行风险管理决策动态演化研究

信用风险传染一直是学术界关注的问题,银行风险管理决策是应对信用风险传染的关键一环,而成本问题是影响银行风险管理决策的关键因素.鉴于此,本文考虑信用风险管理成本的约束,构建了不同银行信用风险管理策略下信用风险传染和银行风险管理决策的共同动态演化模型,系统解析信用风险传染下银行信用风险管理的影响因素、策略稳定性及其演化特征,探究不同条件下银行信用风险管理的最优策略选择.研究结果表明:1)银行的信用风险管理重视程度、风险管理成本付出意愿、信用风险管理水平上限、信用风险管理能力均对其信用风险管理效果发挥正向影响; 2)银行独立于信用违约和依赖信用违约调整的两种信用风险管理策略都能起到信用风险管控的效果,但效果差异显著,银行信用风险管理最优策略选择具有较大差异; 3)信用风险传染速度动态变化时,其初始速度、目标速度以及银行风险管理对其的抑制程度都对信用风险传染演化特征产生影响,且目标信用风险传染速度对银行信用风险管理策略最优选择具有显著影响.本文针对信用风险传染下银行信用风险管理策略动态演化及其最优策略选择的系统研究,对提升我国银行信用风险管理水平和能力具有一定的参考价值.     

多因素时变Markov链模型下考虑信用风险的互换期权定价

提出具有似扩散行为的共同因素与特定评级因素及其驱动下的时变Markov链模型,在仿射期限结构框架下建立了考虑交易对手信用风险的互换期权定价模型. 以1998年1月-2008年12月美国国债的收益率数据及评级机构穆迪的信用评级数据为样本,利用卡尔曼滤波技术与约束非线性最小二乘法对模型进行了参数估计. 主要结果为: 首先, 以似扩散过程的形式引入具有权重影响的共同因素与特定评级因素,构建了基于信用评级的时变Markov 链模型; 其次,建立了含信用风险的互换期权定价模型,给出了该期权的闭式解;最后,分析了交易对手方信用等级状况的变化对互换期权定价的影响.     

基于违约强度信用久期的资产负债优化模型

在经典的Macaulay利率久期的基础上引入违约强度参数,构建信用久期测度模型并基于信用久期建立信用和利率风险整体免疫模型.本文的主要创新与特色:一是根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的"信用久期"测度模型,完善了经典的Macaulay利率久期测度参数,提高了利率风险免疫的精度.二是通过同时反映信用风险和利率风险的"信用久期",来揭示信用久期缺口对银行净值的影响.通过信用久期缺口为O的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产优化模型.改变了Macaulay经典久期免疫条件忽略违约风险对银行净值影响的弊端.三是根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身风险因素的乘积的思路,拟合出时变的违约强度,确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略违约风险溢价时变性的不足.对比表明:当市场利率发生变动时,本研究的信用久期免疫模型可以准确免疫利率风险,保证银行净值不受损失.而Macaulay久期免疫模型并不能准确免疫利率风险,利率的变动仍然会导致银行净值的损失.     

信用风险度量方法与建模研究

实证分析表明,现代信用风险度量模型对我国银行贷款组合信用风险度量有一定的效果,大多数测算的结果大于实际值,不同模型预测结果相差也较大,而且不能对单笔贷款的损失进行有效预测.在深入研究企业违约本质的基础上,建立了一个解析式的新模型,实证检验和范式比较分析说明了新模型预测的效果要明显优于西方国家开发的模型,并且不需要大量的历史信贷统计数据,更适合于缺乏长期历史信贷数据的我国商业银行,也完全满足高级内部评级法的要求,显示出强大的优越性.     

结构化模型中违约概率的比较静态分析及实证

由于违约概率估计在金融机构中风险测度与风险管理的重要性，基于信用风险管理的结构化方法，应用Black-Scholes-Merton的结构化模型计算客观违约概率，分析客观违约概率的比较静态特征，实证结果表明，比较静态特征在信用风险管理中起到有重要的作用。     

可违约债券期限结构模型

在违约强度为随机过程、违约强度与利率相关、以及无风险债券市值回收的条件下,构造了可违约债券的期限结构模型,给出了可违约债券的价格表达式,并讨论了信用风险衍生产品的定价问题。本文构造的模型属于强度模型流派。     

基于信用差异度最大的信用等级划分优化方法

信用评级对当代社会有极其重要的影响,若信用等级划分不合理,必将误导债权人和社会公众.信用评级结果的变动直接反映经济状态的变化,2011年标准普尔把美国的主权信用评级从AAA级降为AA+,引起全球金融市场的动荡.信用评级的本质是合理区分客户的信用状况,揭示不同等级客户的信用风险水平.国际上比较流行的标普、穆迪的信用评级针对中国客户的评级结果往往存在信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.本研究以信用差异度和违约金字塔为标准,构建非线性规划模型划分信用等级,并以中国小企业贷款数据为样本进行实证研究·本研究的创新与特色一是根据第k个信用等级中最后一个样本的信用评分P_(mk)~k与第k+1个信用等级中第一个样本的信用评分P_1~(k+1)确定相邻两个等级的信用评分差值,以所有信用等级的评分差值之和∑(P_(mk)~k-P_1~(k+1))最大为目标函数,确保最大程度的保证信用评分差异大的客户划分为不同信用等级.避免了把信用状况差异较大的客户划分成同一个信用等级的不合理现象.二是以信用等级由高到低的违约损失率严格递增为约束条件建立信用等级划分模型,保证信用等级划分结果满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,避免出现信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.三是1814笔工业小企业贷款数据的实证研究表明,本研究的信用等级划分方法不仅满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,还能保证信用状况差异大的客户划分为不同信用等级.     

基于混合生存分析的动态信用评分方法

当今国内外经济形势复杂多变,不确定因素增多,金融市场中信用风险的动态性显著增强,动态信用风险评价成为金融机构迫切需要解决的问题.为此,本文提出了一种基于混合生存分析的动态信用评分方法.该方法由三部分组成:首先,构建基于混合生存分析的动态信用评分模型,包括违约状态判别模型和违约时间估计模型,用于预测评价对象"是否违约"以及"何时违约";其次,利用面板数据构建多重生存状态向量,用于表征信用特征和生存时间的动态关联;最后,基于生成的多重生存状态向量,利用期望最大算法迭代估计模型参数.实验研究表明该方法的预测效果显著优于基于单分类、基于集成学习以及基于生存分析的信用评分方法.     

信用违约风险模型中违约概率的统计推断

简约化模型是目前研究信用风险的一种重要模型,应用信用违约风险模型最重要的步骤是计算违约概率.在简约模型中,可以假定违约是外生的,由强度函数(风险率函数)可以方便地描述违约机制,从而为考虑多因素复杂违约模型提供了基础.本文通过利用一些在违约风险上有用的生存分析方法,并对违约概率进行估计.所提出的风险模型既能自然地体现各种风险因素,又能很好地解释各种风险因素对风险的影响,同时所提出的违约概率模型也能考虑因素的动态性和交互作用.     

基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用

现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机(DFPSVM)的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.     

Credit Scoring Based on the Set-Valued Identification Method

Credit scoring is one of the key problems in financial risk managements. This paper studies the credit scoring problem based on the set-valued identification method, which is used to explain the relation between the individual attribute vectors and classification for the credit worthy and credit worthless lenders. In particular, system parameters are estimated by the set-valued identification algorithm based on a given recognition criteria. In order to illustrate the efficiency of the proposed method, practical experiments are conducted for credit card applicants of Australia and credit card holders from Taiwan, respectively. The empirical results show that the set-valued model has a higher prediction accuracy on both small and large numbers of data set compared with logistic regression model. Furthermore, parameters estimated by the set-valued identification method are more stable,which provide a meaningful and logical explanation for extracting factors that influence the borrowers' credit scorings.     

基于蒙特卡罗模拟的可转换债券定价研究

使用Longstaff等提出的最小二乘蒙特卡罗方法为可转换债券定价,从而解决为可转换债券中路径依赖条款和美式期权进行定价的难题.可转换债券是复杂的结构化产品,同时受股价风险、信用风险和利率风险影响.在建立的定价模型中,股价过程放松波动率为常数的假设,用GARCH(1,1)模型估计波动率,信用风险根据TF模型用常数信用利差代表,收益率曲线用Nelson-Siegel方法估计.通过实证检验发现国内可转换债券市场存在低估,低估幅度在2%～3%之间.     

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。     

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。     

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。     

商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究

对人工神经网络及其应用于信贷风险分析的可行性进行了论述 ,着重对构建商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究 .旨在得到一个可行的神经网络模型进行合理的信贷风险评价 ,为信贷决策提供科学依据.     

基于主成分线性加权综合评价的信用评分方法及应用

基于我国商业银行现有的信用卡评分标准和信用评分方法，提出一种基于主成分线性加权的综合评价的信用评分方法。其优点在于能够实现指标项权重的客观性、能方便地适应我国不同地区由于经济文化的差别而带来的信用环境不同以及一个地区由于人口漂移快而带来的评分变化。实证检验表明模型训练结果符合信用卡风险管理实际，测试结果显示有较好的应用前景，与现有银行评分标准对比的研究表明，本文的方法具有明显优势。     

基于系统动力学的建筑市场信用系统

由于我国建筑市场信用制度缺失,导致信用关系的严重扭曲和大量的道德风险行为。运用系统动力学理论,借助计算机仿真分析,对建筑市场信用系统的构成、内在机理及相互之间的关系进行深入研究。得出以下结论:(1)社会信用水平、行业政策完善程度、信用意识对建筑市场信用系统起正反馈作用;(2)由于信用成本和监管成本的存在,建筑市场信用水平的提高受到限制;(3)业主拖欠工程款对建筑市场信用起明显负反馈作用,且引起一系列连锁反应;(4)建筑市场信用是各信用主体信用行为的综合表现,但各信用主体对建筑市场信用的影响大小是不相同的,其敏感性排序为:政府信用、业主信用、中介机构信用和承包商信用。     

流动性风险对可违约债券信用利差期限结构的影响

在Du ffie-S ing leton定价模型的基础上,构造了流动性风险影响下的可违约债券定价模型,其中流动性因素的风险中性过程具备均值回复和条件异方差特征。在该模型的基础上,进一步建立了连续复利下可违约债券信用利差的期限结构模型,并通过改变流动性风险中性过程的控制参数,探讨了流动性风险对可违约债券利差期限结构的影响。结果显示,债券利差的期限结构对流动性风险非常敏感,且同样利差结构的债券可能拥有完全不同的风险结构。对这些风险构成不加甄别,将直接影响使用基于强度过程的简约化模型对信用衍生品定价的准确性。