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[期刊] 南方金融  [作者] 刘少英  
本文运用计量方法,分析了企业经营状况的变动对我国金融稳定带来的影响,并借助宏观压力测试工具和蒙特卡洛模拟方法,模拟了贷款利率上浮和工业生产者出厂价格指数冲击下的2014年第二季度全国商业银行不良贷款率的概率分布情况。结果显示,贷款利率的上升和工业生产者出厂价格指数的下降分别提高了企业的融资成本和降低了企业的销售价格,企业利润下降,还贷能力随之下降,从而导致我国商业银行的信用风险增大;单从这两大冲击来看,2014年第二季度我国信用风险有较大的上升幅度,需要关注这一变动趋势对我国金融稳定的影响。
[期刊] 浙江金融  [作者] 徐佶  
一、商业银行信用风险概述及现状(一)商业银行信用风险的涵义和特征所谓商业银行信用风险,从狭义上讲,一般是指借款人到期不能或不愿履行借款协议致使银行遭受损失的可能性,实际上是违约风险。从广义上说,信用风险是指商业银行在经营过程中,由于各种不可测或不确定因素的影响,使银行在信贷经营与管理过程中,经营实际结果与预
[期刊] 现代管理科学  [作者] 赵卫兵  
本文系统地介绍了传统的信用风险评价方法,就其在中国商业银行的信贷决策中的运用现状进行了回顾,分析了这种方法在中国的商业银行信贷决策运用中的特点及存在的不足之处,并在此基础上构建了改进的信贷风险决策评价模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 布慧敏  
信用风险是我国商业银行所面临的最主要的风险,商业银行的信用评价工作直接关系着银行经营的成败。本文结合我国商业银行的实际,基于AHP的分析框架建立商业银行的信用评分模型,以期为商业银行信用风险量化度量提供借鉴。
[期刊] 南方金融  [作者] 周鑫  
信用风险管理是现代商业银行管理的一个重要部分,本文分析了信用风险量化管理的意义,并在此基础上提出了如何运用VaR计算方法来预测商业银行不良贷款率的思路,最后提出相关的政策建议。
[期刊] 武汉金融  [作者] 罗真  
本文在对国外信用风险管理的主要方法进行详细比较分析的基础上,探讨其在我国商业银行信用风险管理中的适用性,以及我国运用现代信用风险度量方法、实施信用风险管理的现实选择,并提出相关的具体建议。
[期刊] 宏观经济研究  [作者] 刘美秀  周月梅  
在商业银行信用活动中,由于多方面的原因,会产生信用风险。信用风险给商业银行带来潜在的损失,主要包括经营管理成本与交易成本增大、信贷效率和资金利用率降低,这些都制约着银行的进一步发展。信用风险产生的根本原因是信息不对称。本文基于博弈论和信息经济学的基本原理和方法,就商业银行信用风险产生的微观机制,也即信息不对称下的逆向选择和道德风险问题进行了较为深入的研究,文末提出了完善商业银行信用风险管理的政策措施。
[期刊] 征信  [作者] 张能福  康翔  
以不良贷款率作为衡量商业银行信用风险的主要指标,借鉴国内外的研究经验,采用LOGIT方法论构建我国宏观经济因素对银行信用风险影响的压力测试模型,并通过假设情景法进行宏观压力测试,定量评估了宏观经济变化对商业银行信用风险的冲击。研究表明,压力测试可以为我国商业银行信用风险管理提供有益的参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张云  李秀珍  
[期刊] 经济问题探索  [作者] 何树红  王善民  
本文从外部环境和内部管理机制两方面讨论影响我国商业银行信用风险管理的因素,分析目前国际上主要的风险管理模型,研究我国信用风险管理的现状,并针对存在的问题,提出了相应的具体措施。
[期刊] 上海金融  [作者] 程鹏  吴冲锋  陈江  
[期刊] 财会月刊  [作者] 张方方  张艳  
我国金融行业已正式对外开放,在这样的时代背景下,我国商业银行混业经营似乎已是大势所趋。本文通过对我国商业银行混业经营的现状进行分析后发现,我国商业银行的混业经营只是初现雏形,要实现真正的混业经营还有很长的路要走。
[期刊] 改革与战略  [作者] 谭春枝  陈超惠  
随着全球金融市场的迅猛发展,一种用于管理信用风险的新技术信用衍生工具成为金融界关注的对象。它的产生和发展从根本上改变了信用风险管理的静态特征,使之表现出动态管理的发展趋势;它使信贷机构只需改变其贷款头寸的风险收益特性就能将信用风险从其他风险中剥离并转移出去,从而使银行信用风险管理从消极、被动的风险回避,变为积极、主动的组合风险管理。我国商业银行在已有的信用风险管理措施效果不理想的情况下,应利用该项新技术转移分散信用风险,从而改变我国银行业信用风险高的现状,达到维护金融体系稳定的目的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 姜琳  赵苹  
本文利用DEA方法评估我国商业银行信用风险管理的相对有效性。通过CCR模型和Bilateral模型评价和比较我国国有商业银行和股份制商业银行的信用风险程度。
[期刊] 河北经贸大学学报  [作者] 张贵清  刘树林  
以商业银行贷款数据为基础,采用聚类分析、多元判别和Logistic回归方法构建了我国商业银行的信用风险评级模型。实证检验表明这三种方法都能较准确地对商业银行的信用风险评级资料进行预测。对正常、关注、次级、可疑、损失五类不同样本的总体预测精度分别为83.4%、72.05%和68.14%。三种方法对五类不同样本的预测存在相同的趋势,即对正常类和损失类样本的预测准确率较高,对中间三类样本的预测准确率较低。
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