基于"发行者付费"的卖方信用评级模式不可避免的存在利益冲突,近年来受到国内外的广泛批评。新加坡国立大学风险管理研究所提出一种全新的"公共品"信用评级模式,使用基于简约模型下公司违约概率预测的一种远期强度模型,充分结合所获取的上市公司信息和宏观经济信息,对公司未来两年内不同期限的违约概率做出预测。模型的案例分析显示该模型对信用风险违约水平度量的科学性和前瞻性,而且方便易行,期望可以为我国信用评级体系的建设和进一步发展提供一些参考和新的思路。

信用评级是对个人、经济体与金融工具履行各种经济承诺的能力及可信任程度的综合评价,本文通过对KMV评级模型的研究,指出在信用评级中的关键指标———“违约率和违约概率”在评级中的重要意义。

在信用风险管理领域,由于中国商业银行信贷数据只满足Logistic模型的要求,因而预测单个信用资产违约率只能以Logistic模型为主线建模。以中国某商业银行1999~2005年的信贷数据为样本,实证分析得出,企业本身、宏观经济、地区及行业四方面因素对企业违约概率存在显著相关性。通过以上述四因素为变量,所构建的预测电力、公路、城镇建设三个行业信用资产违约概率的Logistic模型分析与预测单个信用资产违约的结果来看,四要素模型对中国商业银行的信用风险管理具有参照价值。

以短期融资券为研究对象,构建基于信用利差的公司违约概率样本,并将传统正定核最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析,进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明,基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的预测性能,且具有更为优异的稳健性。

本文在结构化模型的框架下,研究了非完全信息的初级-次级公司关联违约模型。模型通过假设初级公司信息披露的概率为外生给定的常数,推导出了次级公司违约概率的解析形式,并对公式中的参数进行了比较静态分析,讨论了信息披露的概率对关联违约的影响。

用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型计算公司违约概率在实际应用中存在两个问题：一是在缺乏公司违约记录数据库或违约记录数据库不典型的情况下，无法应用该模型或模型计算结果不准确；二是现有Ｌｏｇｉｓｔｉｃ违约概率模型忽视了不同行业财务指标分布特征的差异性，导致公司违约概率计算结果的准确性降低。针对问题一，本文通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率，在Ｌｏｇｉｓｔｉｃ变换的基础上进一步确定Ｌｏｇｉｓｔｉｃ线性回归的参数，使得公司违约概率的计算结果符合债券市场的实际状况。针对问题二，通过不同行业关键财务指标的单因子方差分析，证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异，通过拟合优度证实了区分行业建立Ｌｏｇｉｓ．．．

随着我国商业银行纷纷建立内部评级体系,如何对内评体系进行验证,以确保符合巴塞尔协议及银监会的要求,成为目前亟待解决的问题。按模型开发、持续监测和结果分析三个阶段对目前国内外常用验证方法及注意事项进行评析,并归纳实践中面临困难的低违约概率组合的验证方法,有利于今后相关研究的进一步深化。

本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其次分别通过改变数据的配比方式、年度数据来观察模型预测分类结果,检验模型的历史预测能力,最后根据全文分析得出相关结论。

内部评价法分为初级法和高级法,初级法是当前国内研究的重点。而初级内部评级法的核心部分就是违约概率的计算,其中模型化的计算方法是当今研究的主流。本文利用EDF模型对我国上市公司的最新数据作了实证分析,结果显示,虽然理论预期违约率值较穆迪公司公布的参考区间偏小,但还是具有一定的风险预警作用。

The internal rating-based approach is the core content of New Basel Accord.The calculation of probability of default,loss given default,expected losses and other concerning factors are the key steps to bring internal rating-based approach into effect.Based on the practical data of our state-owned commercial banks,a relative scientific evaluating system is established in this paper by stepwise discriminant analysis,and a probability of default forecasting model is constructed by Bayes discriminant model.Also expected losses are calculated by neural network based on Levenberg-Marquardt algorithm.Therefore,loss given default could be work out by the function among probability of default,loss given default and expected losses.Empirical results show that this model could be of certain validity and feasibility to forecast probability of default and loss given default.

文章依据生存分析统计方法中的比例危险法,提出了违约比例模型来测算商业银行公司类贷款的违约概率,并采用我国某商业银行数据进行了实证分析。分析结果表明,该模型能够准确测算商业银行公司类贷款的违约概率,以便商业银行提取普通准备金和配置经济资本。

违约概率(PD)的计量是商业银行内部评级体系的基础,它对整个内部评级体系的效果有根本性的影响。目前各种违约概率计量方法最大的缺陷是忽略了时间效应的影响。本文提出的含随机截距项的二值响应面板数据模型是对现有各种方法的深入和完善。首先,它成功地将二值响应模型融合在面板数据分析中;其次,它特别考虑了因为观测时间不同而产生的时间效应,依此在模型中加入了随机截距项。实证结果表明,这一方法具有更好的解释能力和预测效果,是银行业进行内部评级工作理想的模型,因此具有很强的理论价值和实践意义。

违约概率(PD)的计量是商业银行内部评级体系的基础,它对整个内部评级体系的效果有根本性的影响。目前各种违约概率计量方法最大的缺陷是完全忽略了时间效应的影响,本文提出的含随机效应的二值响应面板数据模型是对现有各种方法的完善。首先,它将二值响应模型融合在面板数据分析中;其次,它特别考虑了因为观测时间不同而产生的时间效应,依此在模型中加入了随机截距项和随机系数。实证结果表明,这一方法具有更好的解释能力和预测效果,是银行业进行内部评级工作的理想模型,因此具有很强的理论意义和实践意义。

本文从期权理论的视角分析了住房抵押贷款违约问题,建立了违约概率预测模型。明确了住房抵押贷款的违约条件,即抵押物的市场价格小于借款人的债务面值,从而把违约概率的预测问题转化为抵押物的市场价格和债务面值的确定问题;在此基础上,提出了房屋价格与贷款余额的计算方法,建立了违约概率预测模型,并以实例说明了模型的有效性。

信用风险是商业银行面临的最主要和最复杂的风险。《巴塞尔新资本协议》对信用风险的计量提出了标准法和内部评级法,指出有条件的银行要实施内部评级法,通过对历史数据构建模型测算客户的违约概率。本文结合内部评级法和我国的实际情况,从客户评级的角度,研究了个人客户违约概率和公司客户违约概率。