信用风险管理方法综述

本文追溯了二十多年以来国内外在信用风险评估方法上的创新、应用及其发展趋势,为我国金融机构信用风险管理提供一些有益的借鉴。     

基于GA-BP-Adaboost模型的信用卡逾期还款风险评估研究

针对信用卡逾期还款问题,在第1阶段对持卡人是否会逾期还款进行分类的基础上,又在第2阶段对持卡人逾期时间进行了预测.考虑到单个BP神经网络模型运行结果受初始权值影响大,稳定性不好.以Adaboost方法训练若干个弱分类器和弱预测器,结合成一个强分类器和一个强预测器,完成了第1阶段对客户是否会逾期还款的评估,以及第2阶段对客户逾期还款时间的预测.最后用该方法对某银行的持卡人还款情况进行了数值实验,结果显示提出的逾期还款风险两阶段评估模型具有很高的预测精度.     

国家助学贷款中引入信用担保探析

国家助学贷款是信用贷款,它无须提供担保、抵押或质押。由于诚信缺失使得违约率和不良贷款率都很高,信用风险成为国家助学贷款的主要风险,也是阻碍国家助学贷款健康发展的主要因素。将信用担保引入助学贷款,利用信用风险定价理论对参与者进行定价,能够有效减少助学贷款中的信用风险问题,降低贷款的违约率,从而推动国家助学贷款健康持续发展。     

浅析现代信用风险度量模型

信用风险是我国商业银行所面临的最重要的风险形式之一。加强信用风险管理、提高信用风险管理水平成为各商业银行的当务之急。本文通过对现在信用风险度量模型进行对比分析旨在讨论新巴塞尔协议框架下现代信用风险度量模型的意义。     

IRB法与国有商业银行信用风险管理

在新巴塞尔协议中，内部评级法(IRB)处于核心地位，本文对我国商业银行风险评级发展现状与问题，积极推行IRB法的必要性与紧迫性，以及我国银行构建内部评级体系的几条主要途径进行了论述。     

基于Logistic模型的供应链金融信用风险实证研究

供应链金融这种全新的融资模式,不但解决了商业银行探索发展新模式,开拓新业务的问题,还化解了中小企业融资难问题;在全球信用危机下,金融机构和企业如何能有效地加强供应链金融信用风险的控制;基于Logistic模型,进而对纺织类企业样本进行实证研究,通过实证分析,对供应链金融信用风险进行度量和预测.     

现代信用风险度量模型在商业银行信用风险管理中的应用

重点介绍了两个具有代表性的现代信用风险度量模型(CreditMetrics模型和KMV模型)的基本思想,并进行了模型分析,同时探讨了现代信用风险度量模型在我国商业银行应用的制约因素,就如何提高我国商业银行信用风险量化分析和管理技术提出了一些设想和建议。     

信用风险分散效应及其计量

对风险进行计量是现代商业银行进行风险管理的重要方向，国外的商业银行已在风险计量方面已得很多的成果，国内商业银行的风险计量技术正处于开发和引进阶段，但在巴塞尔新资本协议及监管当局的压力下，这一进程已有加快的趋势。鉴于目前国内商业银行所面临的风险主要是信用风险，本文将从理论角度阐述信贷组合的信用风险分散效应及其分散后的风险计量方法，但其基本原理和方法也同样适用于诸如市场风险等其它类型风险。     

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。     

基于进化多目标软子空间聚类的商业银行企业客户信用风险识别北大核心CSCD

提出了一种进化多目标软子空间聚类(EMOSSC)算法,用于提升商业银行信贷审批过程中企业客户的信用风险识别和管理水平.考虑到信用数据高维、类不平衡的特征,将聚类算法中单一的聚类有效性指标转化为了一个四目标函数,并采用进化算法对该函数进行优化和求解.结果表明,EMOSSC算法不仅在信用风险识别准确率、稳健性以及结果显著性等方面显著优于对比算法,还能通过对指标权重大小的排序,揭示商业银行企业客户信用风险的关键影响因素,为商业银行的信用风险识别和管理提供有益参考.