內容簡介
如何對信用風險進行度量和管理是商業銀行經營的永恆主題。近年來,商業銀行面臨的信用風險越來越大、越來越複雜,備受銀行體系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(經管系列)》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(經管系列)》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面的歸納和整理,為《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管系列)》的研究提出思路和方向。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,建立了上市公司信用風險評價指標體系,提出信用風險度量的模糊神經網路方法。通過與上海某商業銀行的合作,對其1999-2005年的貸款明細和公司財務數據進行了系統研究,運用粗糙集理論的約簡功能,從中選出最能反映企業信用狀況的8項財務指標,再套用神經網路方法進行信用評價。實證研究表明,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(經管系列)》利用CCER提供的上市公司個股行情數據和財務數據,進行了KMV方法的實證研究,對其違約距離計算公式進行了對比和改進,得出了適合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(經管系列)》研究了由KMV模型發展而來的PFM模型,並結合我國實際情況進行改進,採用神經網路估計方法估計非上市公司的資產價值和波動率,用資產保值增值率代替資產的連續回報,進行違約距離計算。實證研究表明,《商業銀行信用風險度量與管理研究(經管系列)》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。
作者簡介
夏紅芳,女,1965年1月出生,江蘇宜興人,管理學博士。浙江財經學院金融學院副教授,副院長。從事金融機構風險管理、資本市場等研究,近年來在(農業經濟問題>等雜誌發表論文30餘篇,主持省部級課題2項,已出版圖書2部。
圖書目錄
01 導論
1.1 信用風險度量與管理概述/001
1.2 銀行信用風險度量與管理的必要性/005
1.3 國內外銀行信用風險度量與管理研究進展/007
1.4 本書研究的內容及框架/013
02 現代信用風險度量模型的理論基礎及其評析
2.1 現代信用風險度量模型的理論基礎/017
2.2 現代信用風險度量方法評析/022
03 基於模糊神經網路上市公司信用風險評價
3.1 模糊神經網路原理/033
3.2 模糊神經網路算法/036
3.3 評估模型指標的提煉/038
3.4 評價過程與實證分析/040
3.5 結束語/044
04 基於粗集和神經網路的非上市公司信用風險評價
4.1 粗集理論簡介及數學表達/045
4.2 風險度量指標遘選的粗糙集方法/048
4.3 非上市公司信用的神經網路評價,/055
4.4 結束語/058
05 基於KMV模型的上市公司信用風險度量實證分析
5.1 KMv模型原理及研究方法/061
5.2 違約距離的計算公式/068
5.3 基於KMv模型的我國農業類上市公司信用風險實證分析/069
5.4 結束語/076
06 基於KMV模型的非上市公司信用風險度量實證研究
6.1 非上市公司資產價值和波動性的估計/080
6.2 資產價值和波動率估計的實證研究/083
6.3 農業類非上市公司違約的實證研究/087
6.4 153家非上市公司違約的實證研究/089
6.5 結束語/090
07 信用風險量化管理的銀行配套改革
7.1 組織結構最佳化設計/091
7.2 風險管理信息資源開發與披露/098
7.3 數據質量管理/104
7.4 信用風險量化管理理念與文化的培育/107
08 總結與展望
8.1 研究工作總結/114
8.2 後續研究工作展望/115
參考文獻/u7
附表/127
附表1 67家非上市公司財務數據/127
附表2 153家非上市公司(不包含農業類)的財務數據和違約狀況/136
附表3 153家非上市公司(不包含農業類)的違約預測結果/142
後記/148
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