信用风险度量
信用风险度量的相关文献在2000年到2022年内共计66篇,主要集中在财政、金融、经济计划与管理、农业经济
等领域,其中期刊论文65篇、会议论文1篇、专利文献32284篇;相关期刊49种,包括辽宁大学学报(哲学社会科学版)、经济论坛、中国集体经济等;
相关会议1种,包括中国五矿集团公司首届青年管理技术论坛等;信用风险度量的相关文献由100位作者贡献,包括卢宇荣、张智梅、王恕立等。
信用风险度量—发文量
专利文献>
论文:32284篇
占比:99.80%
总计:32350篇
信用风险度量
-研究学者
- 卢宇荣
- 张智梅
- 王恕立
- 王箭
- 舒长青
- 谌紫娟
- 邓春生
- 鄢博翔
- 靳凤菊
- 万迈
- 付巍
- 任若恩
- 俞萍
- 党均章
- 党娜
- 刘天虎
- 刘康
- 刘建平
- 刘畅
- 刘艳春
- 吴云峰
- 吴启迪
- 吴婷婷
- 夏佳南
- 孔荣
- 孙永广
- 宋荣威
- 居蕾
- 崔永生
- 康龙斌
- 张健
- 张剑峰
- 张学明
- 张宗益
- 张文
- 张玲
- 张红舸
- 彭玉梅
- 彭玥
- 戎爱萍
- 戴志锋
- 曾嵘欣
- 本刊编辑部
- 朱桐
- 朱灏
- 李丹然
- 李晓晨
- 李雪梅
- 杨贞柿
- 林森
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沈悦;
张文
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摘要:
本文基于KMV模型,选取N城商行8家代表性客户作为实验组,16家不同行业、不同经营状况的上市公司作为对比组,进行信用风险度量实证研究,并提出N城商行完善授信管理的政策建议。实证结果表明:KMV模型能有效度量不同行业上市公司违约风险,该模型适用于N城商行的信用风险度量;行业景气度高、资产规模较大的公司违约距离一般较大,发生信用风险的可能性更低,N城商行可根据行业特点对客户企业进行授信管理。
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郭晓旭;
王永茂
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摘要:
本文主要研究KMV模型的改进问题,使其能够更准确有效地预测软件和信息技术服务业上市公司的违约风险.对违约点重新设定,采用动态粒子群算法,对权重和学习因子做线性变化策略,将其转化为求解标记*ST、ST和未被标记公司之间违约距离差距的最大值问题,来找到违约点的最优系数组合,实现对上市公司的信用风险度量与评估.
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郭楠
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摘要:
经营商业银行属于追求经济利润的行为,该进程面临系统性风险、竞争风险,信用风险等诸多风险.其中,信用风险是各个商业银行所面临的主要风险,能否正确识别各个贷款企业的信用风险水平是经营银行的关键.为了更好的处理风险问题,种类繁多的风险度量模型正在不断被提出.由于商业银行面临风险的不同复杂度,本文重点研究影响企业信用状况的因素,并建立了系统的模型.
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钟丽娟
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摘要:
在我国市场经济不断发展中,经济主体具有多元化、复杂化的特征,在此种背景之下,经济主体在经济活动中会面临更多的信用风险问题.我国信用风险问题逐渐受到政府部门、金融机构的关注,分析宏观经济环境与信用风险度量以及管理等工作,对于我国经济发展具有重要的作用.
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邓伟
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摘要:
本文以制造业上市企业为例,选取了ST企业和非ST企业共30家作为样本数据进行KMV模型实证分析,结果显示该模型能够很好地度量了ST企业和非ST企业的信用风险水平,ST企业和非ST企业的违约距离和预期违约概率差异较为显著,符合现实情况。其中,ST企业的违约距离的均值为-0.485854721,非ST企业的违约距离的均值为1.276797514;ST企业的违约概率波动幅度较大,违约概率最小值为0.205345554,最大值为0.999423641,而非ST企业的违约概率波动较小,违约概率最小值为0.015326951,最大值为0.210425864。
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饶艳超1;
顾浙君2
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摘要:
典当公司作为专门从事发放抵押、质押贷款,以现金货币借贷为主要服务业务并兼任从事抵押商品出售市场的中介组织,是一种非典型的金融机构。当前,典当公司在以互联网金融为代表的小额借贷市场严峻的竞争局面下,为借款人给出接近甚至超出抵押、质押物价值的额度的借款额度,并降低所收的息费率,以此保住自己的市场份额。但这些营销手段大大提高了典当公司所面临的信用风险,也使典当公司对信用风险施行有效的度量和监控的需求更为迫切。本文通过一家较为典型的典当公司(A公司)信用风险度量模型构建的案例,结合典当公司的业务特点、需求和具体案例公司的样本,建立了信用风险度量的逻辑回归模型,并通过交叉验证和实践运用,得到了使用有效的评价。该研究结果可为提供借贷金融服务的典当行业,建立有效的信用风险度量方法提供一定的参考,模型选取的参数可为提供第三方征信服务的公司提供借鉴。
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朱桐
- 《中国五矿集团公司首届青年管理技术论坛》
| 2014年
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摘要:
信用风险是指由发行人或者交易对手信用质量变化引起的违约风险,广泛存在于众多行业、企业中。对信用风险的度量非常重要,诸如信用风险敞口、违约率、违约损失率、在险值等指标都被用来反映信用风险的水平,并且已经研发出了较多的工具和方法.本文针对信用风险度量中重要的违约率计算问题,介绍了CPV模型特点及其应用.CPV模型基于宏观经济变量的变化情况来度量违约率,本文采用2009年-2012年宏观经济数据进行实证分析,通过筛选出有代表性的宏观经济指数和因子,建立不良贷款率的度量模型.