基于决策树技术的企业信用风险评估

在科学把握决策树与信用风险管理理论的基础上,对现有信用风险评估模型和方法进行了分析评价,针对信用评估结果不确定的情况,在企业信用风险评估中引入决策树分析方法,建立了基于决策树技术的企业信用风险评估模型,使信用风险评估工作更科学、可靠,更直观,以便更科学地筛选赊销对象。     

基于信用风险最优信用投资组合问题研究

信用风险管理是银行业务中不可或缺的部分。通过修改标准Markowitz模型,研究是否发放贷款二进制变量的优化信用投资组合问题。该模型允许在考虑资产可能的相关性及从影响风险指标和投资组合收益的角度决定是否提供贷款的情况下,估计信用投资组合的累积风险和收益率。最后利用提出的模型,基于标准普尔评级机构的统计数据,实现最优投资组合的实证研究。     

信用衍生工具估值模型研究

为了解决信用衍生工具定价问题，在扩散过程的基础上，引入的跳跃过程描述突发性违约事件，建立了基于跳跃—扩散过程的信用衍生工具的估值模型，从而克服了传统结构化估值模型中，不会发生不可预测违约的缺陷。     

信用风险模型研究——Credit Metrics模型

在金融环境复杂多变的今天,如何完善对信用风险的测定和管理是金融机构面对的最大挑战之一.首先阐述了信用风险的基本概念及其形成的原因.在此基础上,介绍了传统的与现代的各种信用风险模型,并对这些模型进行了比较分析.     

基于PCA-EWM-TOPSIS模型的绿色食品企业财务风险评估

以35家绿色食品上市公司为样本,选择2010—2019年为观测期,运用主成分分析法提取绿色食品上市公司财务风险的主要影响因素,使用熵值法确定各因素的权重,构建绿色食品企业的财务风险评估模型。基于TOPSIS评估法,按照财务安全贴近值越高则风险越低的排序方式对绿色食品上市公司的财务风险高低进行排序,并将绿色食品上市公司进行区域划分,根据最终的财务风险贴近值对7个地区的绿色食品企业财务风险进行排序。研究表明：东方海洋公司的财务风险性最高,贵州茅台公司的财务风险性最低;东北、西北地区的绿色食品企业的财务风险性较高。针对绿色食品企业普遍存在财务风险的新情况,制定相应的对策。     

基于Logistic模型对上市公司的信用等级评价研究

随着经济的突飞猛进,经济市场上的交易方式开始向信用交易的方式转变,信用风险发生的几率正逐步增大.为了降低信用风险和交易中的风险成本,人们开始对企业信用评级展开研究.通过对几种评价模型的分析,对它们的优缺点进行比较,最终选定Logistic模型对企业信用进行评估.以97家上市公司连续四年的财务数据为研究对象,运用SPSS...     

外贸企业基于VaR模型的汇率风险评估

VaR模型基于一定的概率水平下,量化资产组合在未来特定一端时间内的最大可能损失。分析了该模型在外贸企业的应用,企业通过建立汇率风险评估模型,评估汇率波动给企业带来的潜在损失,并以此为依据结合其风险指标,采取措施,及时规避潜在损失风险。     

国内部分上市商业银行信用风险的测定

商业银行是金融业的核心组成部分,其风险状况直接影响到金融市场乃至整个社会的稳定。运用KMV模型对国内14家商业银行进行了信用风险的测定,测算出每家银行违约概率,从而确定其违约风险的大小,并对结果进行比较分析。用定量的方法更直观地展现了商业银行的信用风险状况。     

基于软件行为的检查点风险评估信任模型

针对当前软件行为可信研究中往往忽略风险因素影响,为提高软件行为可信性评价的准确性和合理性,通过在软件行为轨迹中织入若干检查点,提出一种基于软件行为的检查点风险评估信任模型(CBRA-TM);通过累积多个有疑似风险的检查点,利用风险评估策略,判定有疑似风险的检查点;采用奖励或处罚机制求出软件行为的可信度,最终判断软件行为是否可信.仿真实验结果表明,该模型能够有效地识别软件行为中潜在的风险,能够较准确地计算软件行为的可信度,验证了模型的有效性和可行性.     

商业银行信用风险评价指标的熵权选择方法

基于信息熵思想,按照熵权的大小筛选信用风险评价指标,定义了评价指标的效率指数,用评价结果的区分度反映评价指标的有效性。算例表明,在初始指标组中,将熵权极小的指标剔除后,简化了计算,提高了评价指标的有效性。     

基于因子分析的我国商业银行信用风险的实证研究

根据美国的CAMEL评价体系并结合我国商业银行的现状和特点,将成长性指标纳入考核体系,尝试构建商业银行信用风险评价指标体系,并运用因子分析法进行实证分析.结果表明:资本充足性、成长性和流动性对我国商业银行信用风险的解释能力较强,其后依次为盈利性、管理水平和资产安全性.根据分析结果,提出相应的政策建议.     

基于Hopfield网络的商业银行信用风险评价系统

商业银行的信用风险包括流动性风险、投资风险及信贷风险.在对信用风险深入分析的基础上,通过Hopfield神经网络模型的设计,可将典型的风险模式贮存于网络中.根据初始的输入模式,利用其联想功能,能够对商业银行信用风险进行客观的评价,结果简单明了.     

近似支持向量机对个人住房贷款信用风险预测

为了降低银行的放贷风险,在构建商业银行个人住房贷款信用风险评价指标基础上,采用机器学习原理中的近似支持向量机（Proximal Support Vector Machines,PSVM）模型对某商业银行西安市场的个人住房贷款借款人数据进行实证分析,研究中个人住房贷款借款人的各项指标作为属性矩阵,借款人是否违约作为判别矩阵,利用260个样本的训练集获得最优超平面,再对40个样本的测试集进行预测,结果表明PSVM模型在预测商业银行个人住房贷款信用风险时的正确率达到了87．5％．     

商业银行授信风险分析的灰色综合评价法

从宏观、微观经济环境和内部经营环境3个层次研究了商业银行授信管理所面临的各种风险,确定了商业银行授信管理风险评价的指标体系,提出了应用层次灰色评价法评价商业银行授信风险的方法及实施步骤,并划分了授信风险的警戒等级．实例验证了该方法的可行性和现实意义．     

试论商业银行消费信贷的风险与管控措施

商业银行消费信贷所面临的风险主要是由商业银行自身、贷款人和外部环境造成的。营造良好法律环境、完善个人信用体系和强化担保与保险措施,才能为商业银行构建有利的消费信贷风险管理外部环境;加强银行内部管控,通过对消费信贷申请进行科学合理的评估,建立商业银行内部消费信贷的风险管理体系,合理安排担保方式及利率情况,加强风险的分散管理,开发重点客户群体等措施,才能促使商业银行降低消费信贷的风险。     

关于商业银行对高校信贷风险控制的措施

通过对高校信贷业务分析和总结,提出了高校信贷风险控制措施,包括建立科学的贷款评审标准、加强贷后跟踪管理、加强风险控制手段等方面论述,对商业银行的风险控制将起到积极地作用,将有效促进银校合作的健康开展.     

商业银行客户信用风险与统一授信管理

介绍了现代股份制商业银行统一授信管理的内涵,而后着重对授信业务品种的风险进行分析及评价,并针对统一授信管理中的综合授信进行了详细的陈述。