我国商业银行效率测度及其影响因素分析

本文首先采用DEA方法对1999-2004年我国14家商业银行的技术效率、纯技术效率、规模效率进行了测度,在此基础上利用Panel Data模型对影响我国银行效率的若干因素进行了检验,结果表明自有资本比率和资产费用率对银行效率有显著影响,贷款质量、资产市场份额与银行效率值之间呈现较弱的相关关系,产权结构多元化有利于提高银行效率.  

我国商业银行的经营绩效分析

本从银行盈利能力、发展前景与风险等方面，运用因子分析法分析比较了我国各类型商业银行的经营绩效，比较全面地探讨了我国银行经营绩效低的原因，并提出了提高我国商业银行整体绩效的策略建议。  

基于人工神经网络的商业银行信用风险模型

在对人工神经网络的基本原理进行简要介绍的基础上 ,着重对构建商业银行信用风险的人工神经网络模型进行了研究 ,实证结果表明 ,人工神经网模型具有很高的预测精度  

CreditRisk+模型下商业银行经济资本配置研究

对金融资产风险的度量与经济资本的分配应该体现分散化效应,传统的V aR方式不能保证分散化效应的次可加性.本文讨论了基于T a ilV aR这一新的风险度量与经济资本分配标准,并在违约率均值不变情况下,对C red itR isk+模型下的商业银行经济资本分配进行了实证分析.  

基于模糊积分支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究

信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一.随着我国经济体制的改革深入、市场机制的建立与完善以及资本市场、银行业的迅速发展,现行的信用评估体制与方法赶不上经济改革发展的需要.本文建立了基于模糊积分的支持向量机集成方法,该方法综合考虑了子支持向量机的输出重要性.用此方法对商业银行的信用风险进行评估,并与单个支持向量机和最多投票原则的支持向量机集成进行比较,实证结果表明,本文提出的方法具有更高的分类精度,证实了该方法的可行性和有效性,为银行建立一套更加可靠的评估系统提供了理论依据.  

基于综合风险收益的贷款组合优化决策

商业银行货款组合决策的过程,是遵循“效益性、安全性、流动性”的原则,在综合考虑贷款收益和风险的前提下,从众多的贷款对象中选择一组合适的贷款对象的过程。建立综合考虑贷款收益和风险的贷款决策模型,有利于银行通过量化计算进行科学决策,以提高信贷质量,达到商业银行的经营目标。  

基于决策者选择偏好的网络DEA模型——以我国若干家商业银行为例

本文从决策者选择偏好的角度构建了一类两阶段链形系统的关联网络DEA模型,用于测算系统以及各阶段的纯技术效率.并从理论上证明了系统DEA有效的充分必要条件是链上的每个子过程都是DEA有效的.结合我国商业银行的特点,将银行运营过程分为存款过程和投资过程,根据建立的三种选择偏好模型,测算了我国13家商业银行2007年的系统效率及其两个运营过程的纯技术效率,分析出了各商业银行运营无效率的内在原因.  

中国银行业市场竞争结构测度:基于Bresnahan范式研究

自从金融体系改革在中国开展以来,我国银行业的市场结构和竞争程度发生了巨大的变化。本文基于一般市场均衡理论框架对Bresnahan范式进行修正,采用1995-2004年间14家商业银行的数据建立panel data模型,对我国银行业的竞争结构进行测度。结果表明:1995-2004年期间,我国银行业处于较为明显的垄断竞争市场结构,比较1995-1998年和1999-2004年分析结果可以看出,我国银行业的竞争趋势渐强;4家国有商业银行之间具备高竞争程度的垄断竞争市场结构特征,10家股份制商业银行之间的竞争程度明显低于国有商业银行之间的竞争程度。  

双目标DEA模型及其在商业银行评价中的应用

为了解决传统DEA模型所存在的判别能力弱和不现实权重两个缺陷,本文提出了一种双目标DEA模型。该模型在相同的约束条件下,同时以最大化各自效率和最小化所有效率值差异为目标。最后,通过某商业银行分支机构效率评价实例对所提出的方法进行了演示,说明了所提出方法的优点,着重说明了该方法可以很好地解决传统DEA方法所存在的两个缺陷。  

数据包络分析在信用评估中的应用

提出了一种基于拒绝案例集的数据包络分析模型和边界为分段线性分离超平面的分类方法，探讨了在只掌握单方面信息(信用差的单位)的情况下，如何对新单位进行信用评估的问题，并给出了评价决策单元信用状况的具体方法，应用实例表明所提出的模型和方法是可行的。