如何對信用風險進行度量和管理是商業銀行經營的永恒主題。近年來,商業銀行麵臨的信用風險越來越大、越來越復雜,備受銀行體係以及經濟主體乃至監管當局的關注。《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管係列)》以商業銀行為視角,研究其風險管理最重要的一環,即對貸款企業信用風險的度量與管理,以期對發展中的我國商業銀行提供技術和方法。
《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管係列)》首先界定信用風險的概念和特點,對風險管理領域的理論背景、信用風險度量方法以及國內外的研究狀況進行全麵的歸納和整理,為《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管係列)》的研究提齣思路和方嚮。研究以風險度量方法的改進和實證分析為重點,運用上市公司所披露的財務信息,建立瞭上市公司信用風險評價指標體係,提齣信用風險度量的模糊神經網絡方法。通過與上海某商業銀行的閤作,對其1999-2005年的貸款明細和公司財務數據進行瞭係統研究,運用粗糙集理論的約簡功能,從中選齣最能反映企業信用狀況的8項財務指標,再應用神經網絡方法進行信用評價。實證研究錶明,所提方法具有較高精度。
《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管係列)》利用CCER提供的上市公司個股行情數據和財務數據,進行瞭KMV方法的實證研究,對其違約距離計算公式進行瞭對比和改進,得齣瞭適閤中國國情的具體操作方法。對於非上市公司信用風險的動態度量問題,《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管係列)》研究瞭由KMV模型發展而來的PFM模型,並結閤我國實際情況進行改進,采用神經網絡估計方法估計非上市公司的資産價值和波動率,用資産保值增值率代替資産的連續迴報,進行違約距離計算。實證研究錶明,《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管係列)》所提方法對我國上市公司、非上市公司具有較好的信用風險評價和預測能力。
發表於2024-12-25
商業銀行信用風險度量與管理研究 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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本書的研究: 1.根據上市公司披露的財務數據(財務報錶),運用模糊神經網絡的方法進行信用違約預測。 2.基於粗集和神經網絡對非上市公司信用風險評價,運用粗集理論的約簡功能對財務數據進行提煉,應用神經網絡進行評價。 3.基於KMV模型的上市公司信用風險度量,此模型對應用風險的預測基於股票市場。 4.基於KMV模型的非上市公司信用風險度量,此模型使用市場信息(同地區,同行業,同規模公司的股票價格),結閤公司的財務數據進行預測。 5.針對風險量化的需要,提齣風險管理組織優化,風險管理文化培育思路。
評分本書的研究: 1.根據上市公司披露的財務數據(財務報錶),運用模糊神經網絡的方法進行信用違約預測。 2.基於粗集和神經網絡對非上市公司信用風險評價,運用粗集理論的約簡功能對財務數據進行提煉,應用神經網絡進行評價。 3.基於KMV模型的上市公司信用風險度量,此模型對應用風險的預測基於股票市場。 4.基於KMV模型的非上市公司信用風險度量,此模型使用市場信息(同地區,同行業,同規模公司的股票價格),結閤公司的財務數據進行預測。 5.針對風險量化的需要,提齣風險管理組織優化,風險管理文化培育思路。
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評分本書的研究: 1.根據上市公司披露的財務數據(財務報錶),運用模糊神經網絡的方法進行信用違約預測。 2.基於粗集和神經網絡對非上市公司信用風險評價,運用粗集理論的約簡功能對財務數據進行提煉,應用神經網絡進行評價。 3.基於KMV模型的上市公司信用風險度量,此模型對應用風險的預測基於股票市場。 4.基於KMV模型的非上市公司信用風險度量,此模型使用市場信息(同地區,同行業,同規模公司的股票價格),結閤公司的財務數據進行預測。 5.針對風險量化的需要,提齣風險管理組織優化,風險管理文化培育思路。
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