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商业银行信用风险度量与管理研究

简体网页||繁体网页
夏红芳 作者
译者
2009-8 出版日期
149 页数
25.00元 价格
丛书系列
9787308069816 图书编码

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发表于2024-12-23


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商业银行信用风险度量与管理研究 在线电子书 用户评价

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本书的研究: 1.根据上市公司披露的财务数据(财务报表),运用模糊神经网络的方法进行信用违约预测。 2.基于粗集和神经网络对非上市公司信用风险评价,运用粗集理论的约简功能对财务数据进行提炼,应用神经网络进行评价。 3.基于KMV模型的上市公司信用风险度量,此模型对应用风险的预测基于股票市场。 4.基于KMV模型的非上市公司信用风险度量,此模型使用市场信息(同地区,同行业,同规模公司的股票价格),结合公司的财务数据进行预测。 5.针对风险量化的需要,提出风险管理组织优化,风险管理文化培育思路。

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商业银行信用风险度量与管理研究 在线电子书 图书描述

如何对信用风险进行度量和管理是商业银行经营的永恒主题。近年来,商业银行面临的信用风险越来越大、越来越复杂,备受银行体系以及经济主体乃至监管当局的关注。《商业银行信用风险度量与管理研究(经管系列)》以商业银行为视角,研究其风险管理最重要的一环,即对贷款企业信用风险的度量与管理,以期对发展中的我国商业银行提供技术和方法。

《商业银行信用风险度量与管理研究(经管系列)》首先界定信用风险的概念和特点,对风险管理领域的理论背景、信用风险度量方法以及国内外的研究状况进行全面的归纳和整理,为《商业银行信用风险度量与管理研究(经管系列)》的研究提出思路和方向。研究以风险度量方法的改进和实证分析为重点,运用上市公司所披露的财务信息,建立了上市公司信用风险评价指标体系,提出信用风险度量的模糊神经网络方法。通过与上海某商业银行的合作,对其1999-2005年的贷款明细和公司财务数据进行了系统研究,运用粗糙集理论的约简功能,从中选出最能反映企业信用状况的8项财务指标,再应用神经网络方法进行信用评价。实证研究表明,所提方法具有较高精度。

《商业银行信用风险度量与管理研究(经管系列)》利用CCER提供的上市公司个股行情数据和财务数据,进行了KMV方法的实证研究,对其违约距离计算公式进行了对比和改进,得出了适合中国国情的具体操作方法。对于非上市公司信用风险的动态度量问题,《商业银行信用风险度量与管理研究(经管系列)》研究了由KMV模型发展而来的PFM模型,并结合我国实际情况进行改进,采用神经网络估计方法估计非上市公司的资产价值和波动率,用资产保值增值率代替资产的连续回报,进行违约距离计算。实证研究表明,《商业银行信用风险度量与管理研究(经管系列)》所提方法对我国上市公司、非上市公司具有较好的信用风险评价和预测能力。

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