付费模式与评级制度对信用评级机构竞争的影响研究

基于信用评级行业的关键作用与改革争议,本文根据信用评级行业的双边市场特征,建立由信用评级机构、债券发行方、债券投资者组成的平台竞争模型,设定了发行方付费且单评级、投资者付费且单评级、发行方付费且双评级的三种信用评级制度,对信用评级机构的竞争行为与社会福利进行对比分析。研究发现:目前主流的发行方付费且单评级制度下,信用评级机构的评级费用和利润水平均为最高,社会总福利水平则居中。在单评级制度下推广投资者付费模式,可以在信用评级机构受冲击最小的情况下,适当提高社会总福利水平,不失为当前我国信用评级制度改革的最佳选择。单评级制度下,信用评级机构可以通过增加差异化程度来提高评级费用和利润水平,但在双评级制度下则面临全新竞争决策的挑战。     

基于信息增益的小型工业企业信用评级模型

信用评级就是衡量一笔债务违约的可能性,评价债务违约风险的大小。本文利用信息增益方法建立了信用评级模型,并以小型工业企业贷款数据为对象进行了实证分析。本文的创新与特色:一是按照指标的信息增益越大、越能将违约与非违约企业区分出来的思路,筛选出对违约状态有较大影响的指标。改变了现有研究不以违约鉴别力作为指标遴选标准的不足。二是在相关程度高的一对冗余指标中,删除信息增益小、即违约鉴别能力差的指标,既避免指标间反映信息重复,又避免误删违约鉴别能力强的指标。三是利用信息增益值对指标进行赋权,保证违约鉴别能力越大的指标赋予的权重越大。改变了现有研究赋权不反映指标的违约鉴别能力大小的弊端。实证结果表明:本文遴选的包括资产负债率、行业景气指数、抵质押担保等31个指标对违约状态有显著的鉴别能力,且反映信息不重复。偿债能力是影响小型工业企业信用评级的关键要素。     

贸易信用的未来

18个月前，使用贸易信用保险的公司还很少，他们中的大多数甚至还不了解贸易信用保险的真正价值所在。 贸易信用保险是帮助贸易商规避坏账风险的工具。你不能指望一个评级机构会为其评级的差错提供赔偿。     

基于PROMETHEE-II的商户小额贷款信用评级模型及实证

截至2014年底,中国注册个体工商户为4984.06万户,个体私营经济吸纳社会从业人员已达2.5亿人,加上中国商户小额贷款对象的分散性、财务信息不健全等特点和难点,商户小额贷款信用评级体系极不完善,甚至绝大多数银行都没有建立这个体系。本文通过相关分析剔除反映信息重复的指标,通过显著性判别遴选对商户违约状态影响显著的指标,建立了能显著区分商户违约状态的小额贷款信用评级指标体系。在此基础上,结合PROMETHEE-II(偏好顺序结构)和聚类分析方法,构建了商户小额贷款信用评级模型,并对中国某国有商业银行2157个商户小额贷款样本进行了实证。本文创新与特色:一是通过将偏好顺序结构评估法(PROMETHEE-II)引入商户小额贷款信用评级,构建了基于PROMETHEE-II的小额贷款信用评分模型,求解商户的净流量信用得分Φ(a),揭示了商户a与其余商户、评价指标间的相互作用对评价结果的影响,避免了现有研究由于评价指标之间的相互替代性、严重影响评价结果可靠性的不足。二是借鉴模糊聚类“数据越集中、越应该被分为一类”的思想,采用R聚类对商户信用得分进行分类;进而采用K-W检验,对分类数目l进行非参数检验,确定商户的信用等级。既保证了不同等级商户在信用得分数值上存在显著差异,也确保了不同等级商户能反映不同的信用特征;同时,也避免了现有利用信用得分区间、违约概率阈值或客户数分布方法划分信用等级时,得分区间、违约概率阈值或客户数分布分位点人为主观确定的不足。三是实证研究表明,影响商户小额贷款信用风险的重要性排序依次为:X₃偿债能力>X₁基本情况>X₆宏观环境>X₅营运能力>X₂保证联保>X₄盈利能力。     

有偏logistic回归模型及其在个人信用评级中的应用研究

中国人保守的消费习惯使得信用评级建模数据违约率较低,数据呈现出不平衡的特点,这种不平衡性对logistic回归模型的预测效果带来负面影响。本文将非对称连接函数的思想引入到信用评级中,将有偏logistic分布的分布函数作为连接函数的反函数,利用实际数据来估计偏度参数和回归系数。研究表明,有偏logistic回归的预测效果优于普通logistic回归,并且在10%的违约数据集中,有偏logistic回归的表现还优于决策树、神经网络和支持向量机。     

标普捅了“马蜂窝”

标普公司相继下调美国信用评级和两房债信用评级，此举令全球市场为之震动。连日来，相关公司股票走势全球资本市场指数，均有不同程度的跌幅。除黄金不断走高外，“折仓潮”席卷各国股市。我们真的面临一次新的金融危机吗？     

多标准等级判别模型在信用评级中的应用研究

在对目前我国信用评级方法应用现状分析的基础上,提出改进的多标准等级判别模型.并将该模型应用于商业银行信用风险评估中.通过对银行五级分类贷款样本的实证研究,证实了该判别模型的有效性和先进性.     

证券分析师会降低博彩型股票推荐评级吗？——来自我国A股市场的经验证据

博彩型股票具有“高风险”和“高投机性”的特点。本文以博彩型股票为研究对象,检验证券分析师是否会显著下调博彩型股票的推荐评级。在此基础上,探讨了投资者对博彩型股票推荐评级做出的反应及评级后的超额收益率情况。结果表明:分析师更可能下调博彩型股票的评级,但在投资者情绪高涨时,下调的可能性有所减小;投资者对分析师的博彩型股票评级存在反应过度的情况。本文结论对于认识证券分析师在资本市场中的作用具有重要的参考价值。     

CFO也是品牌管理员

CFO的品牌使命 金融危机后,食业品牌的重要性益愈发突屁。研究表明,公司股价与企业品牌溢价有着长期“强相关”关系,在同样危机下,拥有较强品牌影响力的公司受到的损失少得多,比如通用电气、英特尔、微软等长期信用评级超优的公司。     

信用评级模型的数据离散化研究

连续变量离散化属于信用评级建模的初始阶段,科学的离散化操作能够提升模型的分类效果和参数的稳定性,便于评级模型的产品呈现.考虑信用评级的误判成本差异,对类别-属性一致性最大化准则进行类别权重调整,提出ACACM准则,并提出基于ACACM准则的数据离散化算法.ACACM算法调整原算法中不同类别个体的权重,更加倾向于刻画误判成本较高的违约客户,使离散化后的变量能够提升评级模型的风险控制能力,更适合信用评级建模.     

财势

关键词：地方债 近日,财政部发布的《关于2014年地方政府债券自发自还试点信息披露工作的指导意见》（以下简称指导意见）显示,要求地方政府披露“本地区经济运行、财政收支、债务”的具体信息,同时将试点地区地方债信用评级等级划分为三等九级,并要求试点地区财政部门“不得以任何形式干预评级机构的公正评级。”     

中国公司债券评级方法应用研究

在国内外债券评级的研究基础之上,选用MDA、Logistic模型、Probit模型以及神经网络四种债券评级方法,结合中国上市公司的风险特征,从变量甄选的角度对债券评级方法进行优化,同时采用中国上市公司数据进行实证分析.实证结论表明:甄选出的评级变量较国外常用的评级指标更好的刻画了中国上市公司的风险特征;Logistic模型、Probit模型和神经网络方法都对中国上市公司的债券有较高的评级分类能力,尤其是Probit模型和神经网络方法对中国公司债券的评级非常准确,误判率接近于0.     

我国股市的对外溢出效应与国际影响力研究——基于Copula-DCC-GARCH模型

随着经济全球化与中国经济的不断发展,我国在世界经济中的地位和影响力日益提升,在此背景下本文旨在考察我国资本市场的溢出效应与国际影响力.文章基于CopulaDCC-GARCH模型和一种新的结构变点检测方法,对于入世以来我国股市国际影响力的总体特征、结构特征、时变性及突变性进行了全面考察,结论如下:1)总体上而言,我国股市对于国际股市的影响力是逐步提升的;从国别结构上看,与亚洲股市的联动最为紧密,其次是金砖国家,对于欧美股市也有比较显著的影响力.2)我国股市的溢出效应和国际影响力具有时变性,并存在3-4个变点,这些特征与我国的经济金融基本面因素相关.这表明我国股市承载了经济体的相关信息,并具有影响国际市场的能力.     

Hull-White模型在次级债定价中的应用研究

美国次级债危机引起了全球金融市场的动荡，这使得国内外风险管理者们不得不更加关注由于信用风险带来的种种问题。在我国还没有一种公认的理论或方法能够实际解决信用风险的定价问题。本文力图寻找一种不完全依赖于信用评级的信用风险定价方法，利用市场即时信息而不是历史信息对信用风险溢价进行估算，从而寻找到一套在中国市场具有操作性的信用风险定价方法。本文应用三叉树模拟的方法来构建基于Hull-White模型的信用风险定价模型，并应用市场数据对两类次级债基础衍生品进行了定价。这一研究具有较好的可操作性，对中国信用风险定价研究领域提供了有利补充，为中国证券市场动态信用风险管理提供新的思路和可能的解决渠道。     

增信措施对城投债评级和定价的影响

本文以2010~2018年城投债数据,研究增信措施对城投债的发行评级和融资成本的作用,以及43号文前后增信效果的差异。实证发现,增信措施可提高债项评级,降低主体融资成本,同时这种增信效果对信用资质较弱的城投债作用更显著。进一步地研究发现,2015年前发行的城投债的发行成本基本不受增信措施的影响,投资者更看重城投债发行主体所在区域的经济发展水平,体现了城投平台背后隐含地方政府信用;而在2015年之后,新增城投债的担保比例增加,各种增信措施均能显著降低融资成本。上述结果间接证明了43号文之后,增信措施给城投公司带来了融资便利。     

基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型

提出一种基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型。该模型运用投影寻踪对样本企业进行信用综合评分,将信用综合得分由大到小排序,生成有序样品序列;利用最优分割法对有序样品进行聚类,得出明确的聚类结果;将最优分割点对应的信用综合得分作为划分信用等级的阈值,从而实现对样本企业的信用评级。应用实例证明了该模型的可行性和有效性。     

金融证券分析师投资评级数据的分析和挖掘

证券分析师为股票市场提供上市公司的信息,是股票市场上的重要角色.随着中国股市的发展,各类证券投资咨询机构发布的投资研究报告也越来越多,它们对投资者特别是机构投资者发挥着越来越大的影响.通过建立该问题的数学和统计模型,评估了证券分析师投资建议的实际效果,并通过数据挖掘方法进一步筛选出了各个行业的明星分析师.对金融证券分析师投资评级数据的深入分析和挖掘,有助于投资者更加合理有效的使用这些信息.     

处理不平衡征信数据的零膨胀信用评级模型

征信数据中的客户往往呈现"好多坏少"的不平衡结构,这种结构使得一般的分类模型在预测客户信用表现时失效。本文基于零膨胀计数模型的建模思想,分别提出处理因变量为二分类变量、多分类变量、计数变量的零膨胀信用评级模型(ZICSM),将客户结构拆分为稳定好客户、不稳定好客户和坏客户三个部分,利用模型自身优势形成严谨和宽松的两套贷款审批机制。ZICSM模型对目标函数进行权数调整,使模型更加关注"坏"客户,在目标函数中加入惩罚项,使模型具备组变量选择功能。此外,本文提出兼顾风险把控和市场份额的RS得分指标,借以评价信用评级模型的分类效果。模拟研究和实证研究的结果表明,ZICSM模型能够提升金融机构的贷款收益,增加其审批机制的灵活性,适用于处理征信数据的不平衡问题。     

上市公司自愿性披露与证券信用关系的实证研究

目前，证券市场对上市公司自愿性披露和信用建设日益重视，因此，对我国上市公司自愿性披露的状况及与公司证券信用的关系的研究，十分具有现实意义。本文抽取沪市60家上市公司作为研究对象，选取20个自愿信息披露评价指标，利用其2004年年报，计算出上市公司自愿性披露指数，并对上市公司自愿披露程度与公司证券信用之间关系进行实证分析。实证结果对证券信用评级参考指标有些启示。     

基于平滑扩充原理的商业银行信用风险评级模型及实证

本文通过银行的资产质量方面、资本充足率方面、管控效能层面、盈利状态层面、流动性层面与社会敏感度层面等构建商业银行信用风险评价体系。根据平滑扩充原理模拟生成大样本数据,对评级得分进行扩充,进而根据扩充后的大样本数据划分银行的信用风险等级。解决了由于样本少、无法对信用等级合理划分的难题。通过实证分析可以了解到,本文得出的银行评级信息和标准普尔提供的评价结论存在共同的序关系状态。因此,可根据本模型对大多数未经过国际权威机构评级的银行进行风险评级。