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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
林存洁 肖凤 乔楠
随着存储技术的发展,数据的规模和来源日益丰富。商业银行各支行具有相同或相似的业务规划,但各支行对公贷款的违约情况存在明显的异质性。本文基于分布式计算构建对公贷款风险用户识别模型,并首次将处理分布式异质数据的隐私保护模型应用于信用风险评估中。区别于现有的分而治之模型,本文采用先导抽样和一步更新算法,在保护客户隐私的同时,能够有效地融合不同数据源的异质性数据信息,进而使得一步更新估计量具有与全样本估计量相同的收敛速度和渐近方差。模拟表明,不同数据源的异质性越强,本文所提出的一步更新算法的优势就越显著。最后将本文方法应用于我国西南某商业银行的违约用户识别问题,显著提高了预测的准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武次冰 易宇 武锶芪
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。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
尚耀华
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵雪枝
文章利用违约率可变的CreditRisk+模型来计量商业银行零售资产组合的信用风险,并最终得到了违约损失和损失分布明确的解析式,从而为计量零售资产组合的非预期损失创造了条件。
[期刊] 金融论坛
[作者]
洪露
本文用log-log回归法、logistic回归法、分类及回归树法分别构建住房按揭贷款违约损失率预测模型,并将这三类模型及历史数据平均法模型对样本内、外数据的预测效果进行比较分析。研究结果表明:针对住房按揭贷款违约损失率,logistic回归方法预测效果最好,分类及回归树方法其次,而log-log回归方法预测误差最大。模型回归结果还表明,贷款价值比越高,违约损失率越大;贷款年龄越大,违约损失率越小;信用按揭贷款违约损失率显著高于抵押贷款;华东、华南和西南地区的违约损失率比华北地区要小;面积大的房屋贷款违约损失率更大。
[期刊] 当代经济科学
[作者]
唐春阳 冯宗宪
目前,企业违约预测模型距离实际应用还具有一定差异,表现在:(1)模型所使用的样本基本都是配对模式,与现实情况不符;(2)模型没有考虑到误判成本的非对称性。针对以上问题,本文运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析,摒弃以往配对模式,采用全样本进行分析,筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用Bayes判别原理,引入误判成本和先验概率,构建了一个简明的违约判别模型,经检验模型是统计有效的,判别结果也是较好的。
关键词：
Bayes模型 违约预测 短期贷款
[期刊] 广东金融学院学报
[作者]
白保中 朱世武
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。
关键词：
违约概率 信用评级 logistic模型
[期刊] 管理评论
[作者]
舒扬 杨秋怡
本文运用国内某知名汽车金融公司2014年12月的47138条客户数据,首先运用ROC曲线检验逐步回归功效,再分别建立二值选择模型和计数模型对贷款客户违约状况进行预测,并运用遗传算法对不平衡样本进行一对一匹配,最终得到预测结果。结果表明现存违约评估体系不够有效,客户基本信息、区位、贷款信息、车型、信用状况、房产、贷款期间冲击事件等均会对违约状况产生相应影响。另外,我们得出匹配后的平衡样本预测准确率仍然很高,Logistic模型最适用于客户是否违约的预测,而负二项模型在违约时长的预测中效果更佳的结论。
[期刊] 管理评论
[作者]
舒扬 杨秋怡
本文运用国内某知名汽车金融公司2014年12月的47138条客户数据,首先运用ROC曲线检验逐步回归功效,再分别建立二值选择模型和计数模型对贷款客户违约状况进行预测,并运用遗传算法对不平衡样本进行一对一匹配,最终得到预测结果。结果表明现存违约评估体系不够有效,客户基本信息、区位、贷款信息、车型、信用状况、房产、贷款期间冲击事件等均会对违约状况产生相应影响。另外,我们得出匹配后的平衡样本预测准确率仍然很高,Logistic模型最适用于客户是否违约的预测,而负二项模型在违约时长的预测中效果更佳的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑玉华 崔晓东
对零售贷款组合进行风险评估时,违约率和违约相关性是研究的重点内容。为了克服结构化思想和单因子模型的不足,文章将违约率和违约相关性的研究转化为对组合违约数目的分布进行研究,并根据违约数目的统计特征,建立基于贝塔二项分布的违约计量模型。结论表明,设定违约数目服从贝塔二项分布,并通过分布参数的合理设置,既能反映各单项贷款的违约信息,又能体现零售贷款中各贷款违约之间的相关性。
关键词：
零售贷款 违约相关 贝塔二项分布
[期刊] 上海金融
[作者]
许一览
巴塞尔协议Ⅲ要求商业银行使用内部评级法对信用风险进行计量。我国商业银行内部评级法体系萌芽于本世纪初,起步于2007年,目前取得了阶段性的成果。但由于对违约概率的计量方法受限于历史数据的积累,未得到中国银监会的完全认可,且与巴塞尔协议Ⅲ的相关监管要求存在一定的差距。由于内评法建设水平是商业银行综合竞争力和国际化程度的体现,也是银行上市的一个必备条件,所以,商业银行有动力做好这项工作。笔者对国内部分商业银行内评法实施情况和咨询公司内评法项目进行了调研,针对违约概率计量中的难点,提出了独立建模原理,并运用一系列辅助模型解决计量模型中的难点,文章还对违约概率计量模型进行了实证分析和检验。
关键词：
违约概率 内部评级法 风险计量
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
陈莹 武志伟 李心丹 翁炳辰
个人住房抵押贷款一旦出现大规模的违约便会对金融体系的稳定和宏观经济的平稳运行带来很大的负面影响。通过对我国商业银行个人住房抵押贷款真实数据进行分析,分离出可能对贷款履约产生影响的个人基本情况、个人信用状况以及贷款合约等15项指标。在此基础上,使用MCLP模型构建了个人住房抵押贷款违约风险模型,并比较了MCLP模型与传统Logistic模型的预测结果,发现前者具有更高的准确度。最后,基于研究结论提出了相关建议。
[期刊] 金融论坛
[作者]
王鹰翔 王瑞峰
运用国内商业银行积累的大量数据,统计得到银行个人客户住房抵押贷款多年度、不同信用等级、不同身份特征、分行业和分地区的违约情况,进行非线性的拟合分析,并采用Copula函数度量个人客户违约之间的相关性及厚尾特征。研究表明,房屋价格、客户性别以及受教育程度等与违约概率相关性比较低,在考察的样本区间内,这些因素不显著导致违约发生。另外,信用等级、收入结构和抵押担保剩余额度是影响个人违约决策的重要变量。所采用的模型在个人住房抵押贷款定价与风险管理中获得较好效果,银行可以根据违约状况的变动制定动态利率,随时准备弥补损失。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
陈 莹1 武志伟2 李心丹1 翁炳辰1
个人住房抵押贷款一旦出现大规模的违约便会对金融体系的稳定和宏观经济的平稳运行带来很大的负面影响。通过对我国商业银行个人住房抵押贷款真实数据进行分析，分离出可能对贷款履约产生影响的个人基本情况、个人信用状况以及贷款合约等１５项指标。在此基础上，使用ＭＣＬＰ模型构建了个人住房抵押贷款违约风险模型，并比较了ＭＣＬＰ模型与传统Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的预测结果，发现前者具有更高的准确度。最后，基于研究结论提出了相关建议。
[期刊] 投资研究
[作者]
宋点白
近年来以消费金融为主的个人短期贷款发展迅速,违约风险逐渐暴露。本文利用Logistic模型研究人口特征和贷款特征对短期贷款违约风险的影响,并构建RUSBoost随机森林模型对违约风险进行识别。实证结果显示:第一,从人口特征来看,离过婚、教育程度低的男性小微企业主,短期贷款违约风险最大,而年龄对短期贷款违约风险没有影响。第二,从贷款特征来看,贷款金额、贷款利率和抵押率较高的借款人,违约风险最大。第三,基于人口特征和贷款特征因素构建的RUSBoost随机森林模型对违约风险进行了识别,商业银行可根据掌握的人口特征和贷款特征判断个人短期贷款违约风险,并提前进行风险应对。
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