商業銀行信用風險度量與管理研究

《商業銀行信用風險度量與管理研究》是由夏紅芳所著的一本書籍之一,於2009年浙江大學出版社出版。

基本信息

商業銀行信用風險度量與管理研究

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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