上市公司信用风险的评价——基于KMV模型视角
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。
商业银行信用风险评估
商业银行信用风险评估 结合本文分析了商业银行内部信用风险评估体系在银行风险管理的地位和作用，内容摘要：对如何完善和发展内蒙古商业银行,我国商业银行在信用风险评估方法上存在的问题和现状的内部信用风险评估体系提出了几点建议。国内银行业面临着参与国际随着我国金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高， 我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理在金融全球化的新形势下，竞争的挑战。经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴赛尔协议》新框架的需银行融资仍将是企业筹措资金的在今后很长一段时期，要。我国处于经济发展的初期阶段，深入研究我国商业银行银行体系面临的风险将是我国金融风险的主要构成因素。主要方式，从全局不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，的信用风险管理问题，股市引发货币危机、上看也是防范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃，下面仅就如何构建商行内部信用风险管理评估体系谈谈自己的一点暴跌和金融危机的需要。浅见，仅供交流和探讨。风险管理信用风险关键字：内蒙古商业银行 一、引言次系统性银行危机。个国家先后爆发了112世纪初，全球有70年代末到2193自20 世纪年美国利率风暴年美国股市崩盘、1994尤其90年代以来频频爆发的金融危机——如198720071998年俄罗斯政府违约事件，特别是及中南美洲比索风暴、1997年亚洲金融危机、影响程度之大，年的全球金融风暴，波及范围之广，年春季开始的次贷危机最终演变为2008对全它们不仅使一国多年的经济发展成果毁于一旦，还危机到一国的经济稳定，史无前例。近年随着巴林银行和雷曼兄弟的倒闭让人们愈加的认识到银行球经济也产生了强大的冲击。信用风险管理的重要性。二、我国商业银行业信用风险评估方法现状分析 目前我国的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估。信用风险的分析仍然是以单一投资项目、贷款和证券为主,衍生工具、表外资产的信用风险以及信用集中风险的评估尚属空白,更没有集多种技术于一体的动态量化的信用风险管理技术。其主要表现在以下几个方面: (一)信用风险衡量采用专家制度。我国商业银行信用风险衡量大多采用专家制度。但专家制度存在一定的缺陷和不足,在实际运用中没有引起重视。如专门信用分析人员不足、实施效果很不稳定、银行应对市场变化的能力较低、银行在贷款组合方面过度集中的问题进一步加剧等。 (二)信用风险评估中定量分析不够。从信用风险的识别、衡量方面看,我国商业银行信用风险管理定性分析多,定量分析少(尽管已经使用了一些定量分析方法,但仍存在着不完善的地方);静态分析多,动态分析少;局部分析多,全局分析少。以企业信用评级为例,从评级要素的设计看,多侧重财务指标分析(总分值达三十分以上),而忽略了财务信息的质量问题。众所周知我国企业财务信息质量不高已是不争的事实;忽视了企业发展前景在信用评级中的作用,如企业所在行业发展状况、市场预期状况仅占1分,这样得出的评级结果更多反映的是企业过去和现在的信用状况,而未能反映企业未来的资信质量。从评级时间看,对企业的信用评级每年进行一次,不利于银行及时了解企业的信用等级变化,不能为风险管理提供动态的信息。再从国内银行对贷款的风险度测量方法看,一个最主要的问题就是贷款风险度涉及因素的选择和风险系数的确定很大程度上受到主观因素的影响。贷款风险度是否受到或仅受到企业信用等级、贷款方式的影响,有实证研究结果表明,中国的商业银行资产质量与抵押、担保贷款风险系数确定的依据是这意味着贷款方式与贷款风险度并无直接关系。, 率无直接线性关系 什么?这些问题由于未得到解决,导致了贷款风险度的测量并不能真正反映贷款信用风险水平。此外,我国商业银行贷款风险度的测量关注的是某一笔贷款的信用风险,并没有从组合管理的角度对信用风险进行测定。一笔贷款对贷款组合的信用风险贡献度,即边际信用风险为多少?各笔贷款之间的风险度相关性如何?这些问题在贷款风险度的测量方法中都没有加以解决。
证券公司信用风险管理指引
证券公司信用风险管理指引 第一章总则 第一条为加强和规证券公司信用风险管理，根据《人民国证券法》、《证券公司监督管理条例》、《证券公司风险控制指标管理办法》、《证券公司全面风险管理规》等法律法规及自律规则，制定本指引。 第二条本指引适用于证券公司以自有资金出资业务的信用风险管理。 第三条本指引所称信用风险指因融资、交易对手或发行人等违约导致损失的风险。按照业务类型分类，包括但不限于以下几类： （一）股票质押式回购交易、约定购回式证券交易、融资融券等融资类业务； （二）互换、场外期权、远期、信用衍生品等场外衍生品业务； （三）债券投资交易（包括债券现券交易、债券回购交易、债券远期交易、债券借贷业务等债券相关交易业务），债券包括但不限于国债、地债、金融债、政府支持机构债、企业债、非金融企业债务融资工具、公司债、资产支持证券、同业存单；
（四）非标准化债权资产投资； （五）其他涉及信用风险的自有资金出资业务。 第四条证券公司的信用风险管理应遵循“全面性、部制衡、全流程风控”的原则组织进行相关业务。 （一）全面性原则：证券公司信用风险管理应全面覆盖证券公司各部门、分支机构、子公司，包含所有表外和境外业务，贯穿决策、执行、监督、反馈等各个环节； （二）部制衡原则：证券公司应确保前、中、后台的职责分离，并建立相应的制约机制，防利益冲突； （三）全流程风控原则：证券公司应对信用风险管理各个环节进行谨、审慎判断，对业务信用风险的管理应贯穿业务全流程，完善风险的识别、评估、监控、应对及全程管理，确保风险可测、可控、可承受，保障可持续经营。 第五条证券公司应将所有子公司以及比照子公司管理的各类公司（以下简称“子公司”）纳入信用风险管理体系，实现信用风险管理全覆盖。 第六条按照全面风险管理规要求，证券公司应建立健全与自身发展战略相适应的信用风险管理体系。信用风险管理体系应当包括可
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型 １．传统的信用风险评价方法 （１）要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。 还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。 无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 （２）特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 （３）财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
上市公司信用风险度量的一种新方法_KMV
第23卷第3期2003年9月 西北工业大学学报(社会科学版) JOURNA LOFNORTHWESTERNPO LY TECHNICA LUNIVERSITY(S ocialSciences) V ol123N o.3 Sep12003 Ξ 上市公司信用风险度量的一种新方法———K MV 薛 锋,关 伟,乔 卓 (西安交通大学管理学院,陕西西安 710049) 摘 要:本文介绍了K M V公司运用期权定价理论开发的基于股票价格的信用风险评价模型,就美国安然公司破产案将K M V模型计算出的预期违约率与标准普尔公司对安然公司的信用评级进行了比较,并讨论运用K M V模型分析我国上市公司信用风险的优缺点和运用前景。 关键词:信用风险;上市公司;预期违约率;违约距离 中图分类号:F22410 文献标识码:A 文章编号:100922447(2003)0320038204 一、引言 信用风险作为金融业最主要的风险之一,同样在证券市场上的表现也很突出。证券市场上的信用风险是指上市公司、证券中介机构、各种投资者在证券发行、交易和信息披露等过程中,由于一些参与者违反其应遵守的诚信原则而造成另一些参与方损失的可能性。我国对信用风险的研究刚刚起步处于理论探索阶段,而且由于各类法规、制度、监管手段等的不完善和不健全,使得信用风险在证券市场中的表现日益突出,有些已给投资者造成重大损失。由此已引起了投资者和证券监管部门的高度重视,同时引发的对证券市场的信用风险研究也成为了金融业风险研究的热点[8]。 最近十年来国外对信用风险的识别、度量等的研究从理论上向定量模型化发展,其中美国著名的信用风险管理和证券组合管理者K MV公司开发出的一种基于股票价格的信用风险模型,在全球50多个国家得到了广泛应用。由于上市公司的所有行为最终都会体现在其股票价格的波动上,因此上市公司股价变化的信息之中蕴藏着公司可信度变化的可靠证据。利用期权定价理论建立的K MV模型,正是利用股价的波动来评估股权公开交易公司的信用风险。本文在介绍K MV模型的核心思想及原理的基础上,探讨了K MV模型在我国证券市场上的应用前景。 二、K MV模型的核心思想及其原理 K MV模型是将期权定价理论应用于贷款和债券估值而开发出的一种信用监控模型,是直接计算、估计和模拟技术的混合系统。它通过对上市公司股价波动的分析来预测股权公开交易公司发生违约的可能性。K MV模型的基本假设是:当公司的资产价值(股票市场价值+债务价值)低于一定水平时,公司就会对债权人和股东违约[1]。这一水平对应的点就是违约触发点DPT(Default P oint),即:公司的资产价值等于负债价值时的点。见K MV模型简图[3]: K MV模型简图中,在某个给定的未来时期,预测公司的资产价值服从某个分布,此分布的特征由资产价值的期望值和标准差(波动性)表示。图中假定公司资产价值以资产净预期增长率增长并且服从正态分布。未来资产价值的均值到所需清偿公司债务账面价值之间的距离就是违约距离DD(Distance to Default)。K MV模型认为当表示资产价值的均值线下降到所需清偿公司债务账面价值线以下时就会发生违约,在图中一年后的资产价值分布曲线和代表 Ξ收稿日期:2002-12-04 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70171005) 作者简介:薛锋(1956— ),男,陕西西安人,西安交通大学管理学院副教授。
信用风险评估方法及其比较
信用风险评估方法及其比较 本篇论文目录导航： 【题目】中国网络保险信用风险的控制研究 【第一章】网络保险信用风险防控分析绪论 【第二章】网络保险信用风险的影响因素及其作用机理 【第三章】信用风险评估方法及其比较 【4.1 - 4.3】网络保险信用风险度量模型的构建 【4.4 4.5】信用风险Logit回归结果与多元线性回归分析 【结论/参考文献】网络保险信用风险的管理研究结论与参考文献 第三章信用风险评估方法及其比较 3.1 信用风险评估的概念 所谓的信用风险评估是指找出一些可能引起信用风险的因素，并利用定量和定性的方法对这些因素进行系统的分析，找出其中引起信用风险的最主要的影响因素，或者是直接运用相关的计量模型来计算出发生信用风险的概率，例如，如果通过相关模型找出某一企业的违约概率很大，那么担保机构就不会为该企业担保，银行也不会为该企业贷款。之所以有信用风险的评估，实际上的主要目的对评估对象的违约风险进行预测，也就是为了控制信用风险。对保险公司来说，
信用风险评估主要是对投保人来说的，如果说投保人的信用风险较高，可能收取的保费就比较多，反之如果投保人的信用较好可能降低该投保人的保费，也就是说，保险公司一般都会利用科学的信用评级方法，对投保人的信用状况进行合理的评估来降低信用风险，但是随着网络保险的发展，保险公司面临的信用风险发生了一些转变，一般的信用评级方法已不在适合于网络保险业务。网络保险的信用风险评估就是以一般保险公司的信用评估理论为基础，利用针对网络保险设计的评估模型，对在互联网上投保人的信用状况进行评估。 3.2 信用风险的评估方法 3.2.1 传统评估方法 由于市场经济的发展，人们对于市场信用风险评估方法的研究也比较早，随着市场经济的不断变化，人们对于信用风险的评估方法也在不断地改进和创新。经过多年的发展，如今存在着多种信用评估方法，本文将那些较早出现的信用评估方法称为传统的信用评估方法，与之相对应的就称为现代评估方法。并且由于信用评估方法的种类较多，本文就不一一都做介绍，只对那些影响力较大、较为典型的几种评估方法做出描述。 （1）专家系统法。所谓的专家系统法，就是一些掌握着专业的知识和具有丰富的经验的高素质人才组成的评估团队，他们利用他们的专业知识和工作经验，以及一些统计分析工具对信用风险的评估对象进行主观上的分析判断，它是过去应用最为广泛的一种信用风险分析方法，对如今的一些信用风险分析方法产生了深远的影响。在专
个人信贷风险评估模型建立
个人信贷风险评估模型 建立 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
个人信贷风险评估模型建立 摘要 随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 一、问题的提出 2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。 “古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。 二、问题分析 中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。
应收账款客户风险评估体系的建立与完善分析
应收账款客户风险评估体系的建立与 完善分析 1
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内容提要 伴随市场经济的发展,市场竞争愈演愈烈,赊销已成为企业间扩大销售、占领市场的重要手段,因而就产生了大量的应收账款。有调查显示,近年来中国应收账款的情况已有明显改进,各行业平均应收账款周转天数逐年降低,但这一指标与发达国家相比仍有较大差距,中国大多数企业尚缺乏系统规范的信用管理。 本文介绍了中国应收账款的现状,进而分析了应收账款产生的原因,主要在于企业的管理理念与管理方法上存在问题,如企业为应对市场竞争而盲目赊销产品,缺乏商业信用意识和法律观念,没有系统的信用管理标准和工具等。 本文以建立中小企业客户信用评估及管理体系为目标,从中小企业营销的角度出发,为中小企业提供一套客户信用评估及管理的理论和可操作的方法,使中小企业能够及时采取预防措施,加强客户信用管理,尽量减少因其客户信用缺失而造成的经济损失。 本文的研究方法主要采用定性的方法对中小企业客户信用评估和管理进行了一些探索性的研究。期望对解决应收账款问题有所帮助。 关键词:应收账款信用风险 5C 信用评估体系
目录 一、应收账款风险的形成原因以及影响因素 (1) (一)应收账款风险的形成原因 (1) (二)应收账款风险的影响因素 (1) 二、应收账款信风险评估体系的组成内容 (3) (一)”5C”的企业信用评价指标体系建立 (4) (二)建立基于”5C”的客户信用评价信息库 (4) (三)企业信用指标评审体系.............................. . . . . . . . . . . . . . . .8 (四)企业信用风险等级评定 . . . . . . . . . . . . . 11 三、应收账款客户风险控制的环节 (13) (一)签约前风险的控制侧重于客户选择 (13) (二)签约风险的控制应侧重于科学管理决策 (14) (三)履约风险的控制应侧重于加强监控力度 (14) 四、应收账款客户风险控制存在的问题 (14) (一)客户信用意识淡薄 (14) (二)信用法制不健全 (15) (三)中小企业未建立、健全完善的客户信用管理体系 (15) 五、对策和建议 (15) (一)企业客户信用调查管理程序的建立 (15) 1
上市公司信用风险论文上市公司分析论文
上市公司信用风险论文上市公司分析论文 基于KMV模型的上市公司信用风险度量分析摘要：信用风险是金融业面临的最主要的风险之一，对企业债权人及股东的投资产生重要影响，因此，度量信用风险显得十分重要。采用KMV模型对中国上市公司的信用风险进行度量，结果表明该模型能很好地识别信用风险。 关键词：上市公司；信用风险；KMV模型 公司的信用状况是企业的债权人及股东进行投资的重要依据，因此，对上市公司进行信用风险的度量显得异常重要。KMV模型是由KMV风险管理公司开发的一个信用风险计量模型，是基于Black Scholes 和Merton的期权定价理论的违约预测模型，本文采用该模型对上市公司的信用风险进行度量。 一、KMV模型介绍 KMV模型将公司股权看做是买入一份欧式看涨期权，该看涨期权以公司资产为标的，以公司债务为执行价格。在企业的债务到期日，若企业资产的市场价值低于企业所需偿还的负债面值时，企业将发生违约；若企业的资产市场价值高于企业的债务面值，则公司偿还债务。模型以违约距离表示企业资产市场价值期望值距离违约点的远近，距离越大，企业发生违约的可能性越小，反之越大。由于中国历史违约数据缺乏，违约距离和违约概率之间的映射关系无法实现，因此，本文直接用违约距离度量上市公司的信用风险大小。
二、实证分析 1.样本的选取。由于公司2007年被ST和2006的年报是同时发生的，故在本文的实证中，采用2007年1—6月被ST的40家上市公司和非ST的40家上市公司2005年的财务数据和股票数据进行分析一年后上市公司的违约情况，选择非ST企业的标准是：与配对的ST企业同行业及具有相近的资产规模。 2.计算上市公司股权的市场价值VE和股权价值的波动性σE。由股票的周收盘价格可以求出周收益率的标准差，股票的年收益标准差和周收益标准差的关系为σE=*σn，其中N为一年中的交易周数，在此，假设一年有250个交易日，一周有五个的交易日，则全年的交易周数为50周。此外，在中国的上市公司中，存在的流通股和非流通股，且非流通股并不随着市场价值变化而变化，本文以每股净资产估计非流通股的价值，则股权的价值VE=流通股的价值+非流通股的价值。 3.违约点的计算。公司的资产市场价值越向债务的面值靠近，其发生违约的风险也越大。KMV公司的研究表明，违约点处于债务面值总额与流动负债之间的某一点，在本文的实证分析中，采用KMV 公司推荐的违约点计算方法，即，发生违约点的值＝流动负债+0.5长期负债。 4.计算公司资产的市场价值V A及其波动率σA。根据KMV模型，现在通过以下的期权定价公式来计算公司的资产价值V A和资产价值的波动率σA。
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
２０１３／１０ 总第４３８期 商业研究 ＣＯＭＭＥＲＣＩＡＬＲＥＳＥＡＲＣＨ 文章编号：１００１－１４８Ｘ（２０１３）１０－０１７１－０７ 基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究 夏立明１ ，边亚男１ ，宗恒恒 ２ （１．天津理工大学管理学院，天津 ３００４５０；２．天津房友工程咨询有限公司，天津 ３００４５０）摘要：在以往供应链金融视角下，中小企业信用风险评价多在孤立时间点上进行，这样会造成指标数据因某些原因而可能发生较大幅度变化，进而导致评价结果的错误，使银行在放贷过程中存在较大风险。本文以Ａ企业为例，构建了基于时间维的供应链金融视角下中小企业信用风险评价模型。根据评价指标特点，该模型在各个时间点上选用微粒群算法和模糊综合评价方法对其进行信用风险评价，将各个时间点上的评价结果进行比较，分析企业的信用等级变化趋势，以期为银行放贷风险的降低提供有效途径。 关键词：供应链金融；中小企业；信用风险评价；时间维；微粒群算法中图分类号：Ｆ８３０ 文献标识码：Ａ 收稿日期：２０１３－０７－０３ 作者简介：夏立明（１９６０－），男，天津人，天津理工大学管理学院教授，研究生导师，研究方向：工程项目管理和 供应链金融；边亚男（１９８８－），女，河北保定人，天津理工大学管理学院研究生，研究方向：工程项目管理和供应链金融；宗恒恒（１９８６－），女，山东枣庄人，天津房友工程咨询有限公司职员，管理学硕士，研究方向：工程项目管理、供应链金融。 基金项目：天津市哲学社会科学规划项目，项目编号：ＴＪＧＬ１２－０４６。 一、引言 近年来，银行业的竞争日渐激烈，传统的利润空间在不断缩小，拓展中小企业贷款业务的竞争正在不断升温。针对现有中小企业融资存在的风险性弊端，探索结合供应链和中小企业特点的“供应链金融”模式应运而生。目前，造成银企之间融资信贷风险矛盾的原因主要是两者之间存在的信息不对称所引起的逆向选择和道德风险，这会使得其在放贷的过程中存在很大风险。信用风险评价旨在通过建立相应的信用风险评价模型，确定中小企业信用等级，以便使银行做出正确的贷款决策，降低银行的放贷风险。因此，研究供应链金融模式下的中小企业信用风险评价问题具有重要的指导意义。 到目前为止，供应链金融视角下中小企业的信用风险评价已成为一大研究热点。熊熊等（２００９）运用主成分分析法和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法建立了供应链金融模式下中小企业信用风险评价模型，降低了依靠专家评价的局限性 ［１］ 。胡海青等（２０１１）针对 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法要求样本量大且预测精度不高的缺点，提出了运用支持向量机建立供应链金融模式下中小企业信用风险评价模型，并对这两种方 法进行了对比研究 ［２］ 。谈俊英（２０１２）分析了我 国商业银行供应链金融服务的不足之处，并运用了因子分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ的分析方法对中小企业进行信用评价 ［３］ 。谢伟（２０１２）运用了层次分析法和 功效系数法等构建供应链金融视角下中小企业信用评价模型，并与传统的信用评价指标体系进行比较 ［４］ 。孟丽（２０１１）建立了灰色层次分析法、 一次门限法和模糊综合评价法相结合的供应链金融视角下中小企业的评价实用模型 ［５］ 。 综上所述，目前关于供应链金融视角下中小企业信用风险评价方法的研究大多是在孤立时间点上落实的，结果只能反映中小企业在此时间点上的信用状况，而指标数据由于政策、市场环境等变化，往往可能会发生较大幅度增长或降低，导致产生错误的评价结果，从而使银行在放贷过程中存在很大风险。可见，如何对供应链金融视角下的中小企业进行真实有效的信用风险评价，是一个亟
商业银行信用风险管理
XX大学 大数据时代下商业银行信 用风险管理 XXX论文 XXX 2012/12/23
大数据时代下商业银行信用风险管理 摘要美国次贷危机引发了大数据时代下商业银行信用风险管理的反思。信用风险是银行业面对的主要风险之一，如何有效地度量和管理信用风险是银行风险 管理者尤为关注的问题，本文简要介绍了传统的信用风险度量方法和现代信 用风险度量模型，在此基础上提出基于新巴塞尔协议的商业银行信用风险管 理和基于信用衍生产品的商业银行信用风险管理方法，以期对我国商业银行 信用风险管理有所启示。 关键词次贷危机，信用风险传染，信用风险，信用风险度量，信用风险管理 一．引言 从单一的信贷市场风波发展为全球性金融危机造成美国次贷危机破坏力一再升级，房地美和房利美被美国政府强行“国有化”，雷曼兄弟申请破产，美林被收购，高盛和摩根史丹利转型为银行控股公司，美国最大储蓄银行华盛顿互惠银行被收购。关键是信用风险的大爆发，动摇了金融体系稳定的基础。此次危机是因债券市场和衍生品市场引发的，但其基础却是美国的次级住房按揭贷款，导火索和根源都是贷款这个基础资产的风险集中爆发。 首先，信用社会的基础要求当事人有足够的动力来履约，但这一基础被削弱了。第二，信贷消费成为普遍的生活方式和经济特征，加深了信用风险的影响程度，第三，金融机构房地产信贷的过快增长和信贷标准降低，导致信用风险过快积累并最终爆发。仅有上述两项还不足以形成全面的信用风险，信贷过快膨胀和信贷条件不断降低才造就了引爆危机的充分条件。 信用风险传染可能会导致大面积的信用风险违约，引发严重的金融事件。目前美国次级债券市场危机既可以看做一种信用风险传统的结果：房屋贷款者违约使得贷款回收困难，导致以贷款为基础的衍生品包括各种产品价格下降进而导致投资基金亏损甚至破产，市场信心也可能被破坏。 因此可见，信用风险是银行业面对的主要风险之一，如何有效地度量和管理信用风险是银行风险管理者尤为关注的问题。 二．银行信用风险的产生
中小企业信用风险评估模型比较
［提要］本文立足于我国中小企业融资难现状，从中小企业产业特点出发，在比较分析国内外信用风险度量技术的基础上，借鉴先进的信用风险度量方法，为金融机构提出切实可行的信用风险识别评估模型组合，以破解中小企业融资难困境。 关键词：中小企业；信用风险；模型 中图分类号：Ｆ２７文献标识码：Ａ 收录日期：２０１４年７月３日 引言 作为市场经济的活力之源，中小企业支撑着国民经济“半壁江山”。随着近年外部市场及金融环境趋紧，中小企业发展面临诸多挑战，最突出的就是信用风险导致的融资困难。中小企业融资渠道狭窄，银行信贷是其主要融资渠道，但由于信息不对称造成的逆向选择和道德风险，使银行对中小企业有惜贷趋势。因此，破解中小企业融资困难的关键首先在于完善中小企业各类信用数据库，为银行信贷提供数据支撑；其次要立足国情，学习先进测量技术，开发适合中小企业特点的信用风险度量方法，构建信用风险识别、评估模型，系统评价企业信用风险，改变企业与银行信息不对称的现状，破解中小企业融资困境。信息系统的建设与共享是一项长期而艰巨的任务，目前我国已经认识到数据库在中小企业信用风险管理中的重要性，人行征信中心的企业信用信息数据库已经逐渐成熟，司法、环保、社保、质检等中小企业信用数据已经逐步共享完善。所以，目前当务之急是合理设计中小企业信用评价模型，为银行信贷提供技术支持，降低信用风险。 一、传统信用风险度量模型分析 传统信用风险分析评估方法已相当成熟，在国内外银行信贷决策中应用较多，主要包含专家制度法、信用评级法、信用评分法。 （一）专家制度法。20世纪70年代前，企业信用风险评估主要是银行专家依据品格、资本、偿付能力、抵押品、经济周期等5C要素进行主观判断，后来衍生出5P模型（个人因素、目的因素、偿还因素、保障因素、前景因素）和5W模型（借款人、借款用途、还款期限、担保物、如何还款）。纵观这三种模型，都是定性分析，无法量化风险水平，而且严重依赖专家的主观判断，这会造成银行信贷决策官僚主义作风盛行，降低银行在金融市场中的应变能力，同时专家制度在对借款人进行信用分析时，难以确定共同遵循的标准，造成信用评估的随意性和不一致性。 （二）信用评级法。信用评级法是美货币监理署开发的，该方法将现有贷款安全级别分为5类：正常类、关注类、次级类、可疑类、损失类，后来细化为10类：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D（标注普尔）。评级后再根据级别提取不同贷款准备金率。 （三）信用评分法。和前两种方法相比，信用评分法是一个量化法，最著名的模型就是Z计分模型（Z-score）：它的基本思想是利用数理统计中的辨别方法分析银行的贷款情况，建立一个可以在最大程度上区分信贷风险度的模型，得到最能够反映借款人的财务状况的好坏，具有预测和分析价值的比率，从而对企业进行信用风险状况评估。模型如下： Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 变量解释： X1=流动资本/总资产；X2=留存收益/总资产；X3=息税前收益/总资产；X4=优先股和普通股市值/总负债；X5=销售额/总资产=主营业务收入净额/总资产。 判断准则： Z<1.8，财务状况较差，信用风险高，拒绝贷款；1.8≤Z≤2.99，为灰色区，误判的概率较大；2.99
中国上市公司信用风险分析方法实证研究
中国上市公司信用风险分析方法实证研究 【摘要】：现代经济从本质上而言就是信用经济,信用在现代社会生活、生产的各个方面扮演着越来越重要的作用。20世纪90年代以来,在全球经济、政治、技术快速变化的背景下,信用正以指数方式增长着。随着信用的迅速发展,各种信用风险也越来越引起人们的注意。从借款人个人不能按时还钱,到银行呆帐、坏帐的增多,一直到债务国不能偿还债务本息。这一切已经影响到了社会的正常经济秩序。上市公司是证券市场的基石,它的信誉度关系到证券市场的走势和成败。历史经验证明:市场经济是法制经济也是信用经济。一个成熟的证券市场需要有一个发达的信用支撑,没有科学完备的信用评价做基础,市场的正常秩序是建立不起来的。中国作为新兴的证券市场,大力发展信用评价体系对于证券市场的健康发展、对于监管部门的市场管理、对于投资者的投资决策以及企业的经营管理都有有重要意义。本文正是在这样的背景下,以中国上市公司信用风险分析为突破口,重点研究中国上市公司信用风险分析的方法和模型,进而希望为商业银行、有关监管机构以及广大投资者对信用风险的识别和评价提供有力的参考依据和方法。本文首先分析了我国证券市场和上市公司的基本信用状况,接着考察了金融机构信用风险分析的历史沿革,分析它的现状及发展趋势,重点研究了信用风险分析的基于会计数据的多元判别分析方法中的两大方法,即Z-Score模型和Logit模型,构建了这两大模型在中国上市公司信用风险分析上的框架,并比较分析了它们各自的优缺
点。在Z-Score模型的建立上,本文力求方法符合理论要求,对于样本和变量的选取以严格和科学的方法进行筛选,保证样本数据符合费歇判别法等协方差的要求,使组内方差最小化和组间方差的最大化,最后根据模型分别给出了判定公司违约的截断点;在分析了Z-Score模型的固定影响和线性补偿假设的缺陷后,在Logit模型的建立中引入了交叉项和其他对公司信用风险有重大影响却无法在Z-Score模型中引入的定类、定序变量,确立了符合中国上市公司信用风险分析的Logit 模型,并对其参数估计进行了统计检验,最后发现Logit模型的判断力确实比Z-Score模型有所提高。论文最后分析了当前流行的信用风险度量模型在中国的适用性,主要包括基于会计数据的统计判别分析模型即Z-Score模型、Logit模型以及基于市场数据的KMV模型两大类方法,指出我国信用风险分析中的问题所在,并给出了政策建议,这些建议包括尽快建立中国上市公司信用信息的历史数据库,大力发展中国的信用评估机构,建立健全法律体系和监督机制,提高中介机构的整体素质和上市公司财务信息的真实性,加强金融机构的内部硬件建设,大力推广现代信用风险评估模型的应用促进各金融机构之间的网络互联、信息共享等。【关键词】：信用风险上市公司多元判别分析Z-Score模型Logit模型 【学位授予单位】：山西财经大学 【学位级别】：硕士
个人信用卡申请风险评估模型
申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。 与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP 神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。 一、AHP -BP 神经网络模型 1.模型构建的出发点 传统的B P 神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。然而，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间 维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。因此，本文尝试利用层析分析法作为B P 神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为B P 神经网络的输入值，以减小B P 神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用B P 神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。 2.两种方法集成的可行性分析 以往国内商业银行对信用风险评估相关的数据重视不足，造成有效信息的缺失，而A H P -B P 神经网络模型仍具有神经网络采用分布式存储结构的特点，具有很强的容错能力，少量单元的局部缺损不会造成整个网络的瘫痪，适合实际操作。 信用卡风险评估是一个较为复杂的过程，涉及各方面 的因素，而且各影响因素与衡量结果之间并不完全是线性关系。而A H P -B P 神经网络模型具有很强的非线性映射能力。AHP -BP 神经网络模型自适应能力强，能不断地接受新样本、不断学习，以调整模型。商业银行以不断更新滚动数据训练模型，使评估结果更符合实际，形成动态评估过程(见图1)。 福州大学管理学院 许速群 张岐山 杨美英 申请风险评估模型 信用卡个人