国内关于内部评级模型中长期中心违约趋势(以下简称"CT")估计的研究基本处于空白状态,国外文献中也鲜见类似研究。作为新资本协议内部评级模型中的唯一校准参数,商业银行应在监管的审慎性要求和银行自身的准确性要求之间权衡,基于实际违约数据对CT进行合理的估计。为此,在列明监管合规关注点的基础上,构建CT估值框架,设计估值模型,并进行实证研究。压力情境下的实际违约率估算结果表明,CT结果满足了审慎性要求。

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。

文章在假设贷款组合中债务人违约相关的前提下,借助资产价值收益的单因素模型,根据最大谨慎原则估计了两个具体的低违约贷款组合的违约率,得到了给定置信水平下违约率置信区间的上边界值。文章还用最大似然方法估计了违约率,并将两种方法得到的违约率估计值进行了比较。

巴塞尔新资本协议强调内部评级法在风险管理和资本监管中的重要作用,倡导国际活跃银行基于内部数据和管理标准,建立包括客户评级和债项评级的两维评级体系,以增强风险计量的精确性、敏感性和标准化。违约概率和违约损失率分别是客户评级和债项评级的定量基础,两者构成了IRB法的核心变量。本文将围绕新资本协议有关规定和技术标准,对LGD的测算要求、计算方法和模型构建进行较为深入的论述和探讨。

从《巴塞尔新资本协议》开始,对信用风险的管理越来越受到世界的关注,目前,对内部评级法中信用风险核算变量违约率(PD)的核算的研究更为深入,模型发展更为成熟,基于违约模型的内部评级法日趋成熟,对信用风险管理的有效性日益凸显。基于内部评级法的主要测算变量违约率(PD)构建的Logistic回归模型分析,从违约模型的角度实证研究了内部评级法在信用风险管理中的重要作用。

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.

本文提出了带异质线性趋势的动态二元面板模型的极大似然偏误纠正估计量和近似条件Logit估计量,给出了通常极大似然估计量偏误的解析形式,并提供了相应的估计方法。小样本实验表明,近似条件似然函数可以很好地消除异质性参数的影响,而偏误纠正估计量可以显著地修正极大似然估计量的偏误。最后将本文提出的方法应用到现金红利支付模型。

半参数趋势面板数据模型在社会经济问题的实证分析中具有很强的适用性,但在现有的研究中,半参数趋势面板模型考虑了时间趋势的非线性,但没有考虑政策等因素对被解释变量影响的变化情况。本文将结构突变理论引入截面相关下的半参数趋势面板模型,并基于PPLE方法,建立了有效估计量和识别程序。通过仿真实验和实证应用,验证了对于含有突变点的半参数趋势面板模型,EPPLE方法的参数估计是有效的。

一般的动态面板计量模型只考虑个体效应,如若考虑时间效应,那么通常都采用参数设定。文章将时间趋势的设定非参数化,并假定个体的时间趋势函数相同,提出一种半参数动态面板模型,同时为这种模型提供了一种估计方法。并应用此模型和估计方法对一组日历期权真实数据进行了验证。

为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小。此外,还利用1980—2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法。进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测。

文章考察了带趋势的二元面板模型估计问题。首先在随机冲击独立并且其分布是Logistic分布的假设下,证明了sum form t=1 to 4(yt)和sum form t=1 to 4(tyt)对个体固定效应和趋势项系数是充分的。利用这个结果写出了相应的条件似然函数。但是这两个假设太强,文章放松了这两个假设,给出了sum form t=1 to 4(yt)和sum form t=1 to 4(tyt)对个体固定效应和趋势项系数仍是充分的充要条件。据此我们可得到在没有这两个假定的情况下的半参数估计式。

传统固定效应变系数面板模型因在捕捉截面个体的异质性方面具有显著优势而被广泛应用于经济分析中，但其劣势在于忽略了不同截面个体之间的共同性。为弥补上述不足，本文构建了趋势固定效应函数系数面板模型，从理论上分析新模型相对于传统固定效应变系数面板模型的优越性，在此基础上针对该模型提出参数的两步估计法，并推导估计量的渐近性质。一系列蒙特卡罗模拟结果表明，本文构建的模型比传统模型具有明显优势，且提出的估计方法具有良好的有限样本性质。将模型和估计方法应用于外商直接投资（FDI）对地区经济增长影响的研究，结果表明FDI对经济增长的影响随着地区初始经济发展水平的变化而变化，即FDI对经济增长具有非线性动态偏效应。

新巴塞尔资本协议的出台对我国银行业产生了极大的影响,我国银行业正在为实施新资本协议作积极的准备,而作为其核心的内部评级法的顺利实施与其参数之一的违约损失率有很大关系,本文根据新资本协议的要求,就国际上关于违约损失率的估计方法进行了分类和比较,并就违约损失率估计中存在的问题及其在我国的进展情况进行了分析。

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。

内部评级法是即将推出的巴塞尔新资本协议的核心内容,而计算客户违约概率则是实施内部评级法的关键步骤。本文详尽介绍了违约概率的概念、定义和技术要点,重点分析了相关的理论模型与技术方法,探讨了中国银行业在实施新资本协议过程中建立违约概率模型的路径与方式。