研究目标:为充分利用历史数据的信息测算违约概率提供一种新方法。研究方法:从违约强度与违约概率的关系出发,提出计算违约概率的新思想。以银行贷款为例,在分析贷款的起止时间与违约概率考察期间的时序关系之后,通过创新性地构造特征函数的方式,描述了考察期间贷款数目的时变特征,提出了利用历史数据测算违约概率的公式。研究发现:传统的测算方法对违约概率存在一定程度的低估。研究创新:采用该方法测算违约概率时,考察期间的任何一笔贷款都是潜在的测算样本的数据源。相比于传统方法中"只选择在考察期初存在的贷款作为测算样本"的做法,本文的方法利用历史违约数据的信息更完全。研究价值:为基于历史数据测算违约概率提供了新思路,研究成果可广泛用于银行贷款的违约概率的测算。

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。

信用等级划分是将客户按照信用得分或预期损失划分到相应组别,实现对不同个体信用风险的大小排序。本研究从违约风险、风险损失两方面构建目标规划模型,给出了适用于中国上市公司的信用等级划分新思路。本文的创新与特色:一是提出了新的信用等级划分约束条件,确保违约企业更多分布在较低等级,改变了现有研究将违约企业更多划分在较高等级的不合理现象。二是通过巴塞尔协议关于预期损失与违约风险暴露、违约概率、违约损失率的关系,近似得出上市公司的预期损失,给出了解决上市公司缺乏违约损失数据的方法。研究表明:产权比率、净资产收益率、审计意见类型、流通中现金(M0)供应量同比增长率等53个指标,可用来有效预测上市公司的违约状态。AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C级共9个信用等级对应的损失率分别为0.01%、0.05%、0.16%、0.23%、0.80%、1.23%、1.35%、10.10%、66.90%,满足“信用等级越高、损失率越低”这一信用评级的根本要求。

基于"拍拍贷"网络借贷平台上借款数据,本文从借款人信用视角研究了其对借款成功率、借款成本以及借款违约率的影响。本文发现,借款人信用越高,获得借款的可能性越大;在获得借款的人群中,借款人信用越高,获得借款的成本和借款违约率也会越低。进一步本文研究发现,借款者可以通过提供更多认证指标和详尽描述借款信息的方式提高资金出借方对自己的信任度,以降低信息不对称程度,成功获得借款。

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。

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．．．

在经济统计和信息融合中,权数具有重要的作用。确定权数的方法很多,但大多数方法都是根据经验确定,权数的大小依赖于人为的主观因素。谢忠秋(2003)从概率论的角度提出了一种权数确定的方法,该方法较好地避免了主观因素的影响,但在该方法中,

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。

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。

准确把握企业信用等级的转移概率,对于商业银行的信用风险管理和投资管理决策者来说意义重大。本文利用可靠性理论对企业的信用等级转移问题进行分析,尝试采用半马尔科夫模型,对大公信用评级公司的历史转移数据进行不同时间段的信用等级转移概率估计。研究结果发现:采用半马尔科夫方法可以解决马尔科夫模型在模拟信用等级转移过程中出现的部分问题;相对于马尔科夫模型,半马尔科夫更符合中国的国情,得到的结果更符合实际,具有较好的拟合效果。

当上市银行的长期负债系数γ的取值不同时,应用KMV模型测算出的银行违约概率大相径庭。根据债券的实际信用利差可以推算出上市银行的违约概率PDi,CS,根据长期负债系数γ可以运用KMV模型确定上市银行的理论违约概率PDi,KMV。本文通过理论违约率与实际违约率的总体差异∑ni=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型的最优长期负债γ系数;通过最优长期负债系数γ建立了未发债上市银行的违约率测算模型、并实证测算了我国14家全部上市银行的违约概率。本文的创新与特色一是采用KMV模型计算的银行违约概率PDi,KMV与实际信用利差确定的银行违约概率PDi,CS总体差异∑ni...

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.

国际信用等级评级方法中央财政金融学院研究所刘姝威商业银行面临的最大风险是信用风险。为了管理和控制信用风险，商业银行在国际金融市场投资或贷款时，要求对方提供由国际信用等级评级机构评出的信用等级。一般来说，商业银行制定严格的规定，按照对方信用等级，决定是...