外资评级机构进入中国能否发挥“鲶鱼效应”?

近年来,中国信用评级行业逐步对外开放。我国监管部门相继批准标普、惠誉等具有国际影响力的外资评级机构进入我国市场。在此背景下,本文采用博弈模型分析了外资评级机构进入中国市场对本土评级机构评级质量的影响。研究发现,高声誉外资评级机构进入中国市场能够起到激励本土评级机构公正评级并促进评级行业形成良性循环的作用。本文研究结论为我国信用评级行业对外开放以及引入更多具有国际影响力的外资评级机构提供了理论支撑。     

动态贝叶斯信用评级的宏观经济冲击模型

本文考虑了宏观经济金融指标和潜在的系统性冲击,提出了动态评价信用质量的贝叶斯模型,以处理在债券信用风险量化中存在的样本量较小和违约事件稀疏问题。模型的动态特征可以解释相同信用等级在不同时期的违约概率之间的相关性,模型中宏观协变量可以解释宏观经济状况对债券市场信用质量的影响,潜在冲击项可以解释在给定时期内的不同等级的转移概率之间的相依性。利用2009年到2018年中国债券市场上相关债券的财务、非财务和历史评级数据对模型进行了实证检验。结果表明模型能够有效的估计低违约组合的非零违约概率,可以解释宏观经济变量和潜在冲击对不同等级债券的影响力,以及信用等级转移中存在的相依性。模型可以为监管部门、评级机构和债券投资者提供一个新的模型选择思路。     

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。     

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.     

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。     

双寡头垄断结构下的技术授权及社会福利分析——基于内生技术创新的视角

在具有水平差异且进行古诺竞争的双寡头结构中考虑技术拥有企业内生决定降低成本技术的创新程度,分析不同授权方式下技术拥有者利润、消费者剩余以及社会总福利的变化,并对不同授权方式下的技术创新程度进行比较。研究表明:技术拥有者通过双重收费、特许权收费方式总能实现利润增加,且双重收费方式能带来最大利润,而固定收费方式可能降低其利润;固定收费方式下消费者剩余、社会总福利高于双重收费,更高于特许权收费方式;技术创新程度与技术授权方式以及产品替代程度有关,且无论产品的替代程度如何,双重收费方式下的技术创新程度达到最大。     

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。”     

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。     

政府持股与债券融资成本:“刚性兑付”的经济影响

文章以中国2014-2017年期间发行的非金融企业公司债为研究对象,实证分析政府持股是否影响债券融资成本并探讨其经济机制.研究发现:发行企业的政府持股可以显著降低债券融资成本,在市场爆发信用事件后该作用明显减弱,而且上述发现在受政府干预程度较高的行业和私募债中更加显著.经济机制检验结果表明,企业政府持股隐含的"刚性兑付"预期,降低债券融资成本,公开信用事件则显著降低投资者对政府"兜底"违约风险的预期,进而减弱政府持股产生的经济影响.     

多归属情形下产业间平台合作的经济效应

本文针对合作后平台用户固有收益水平提高这一特征,在用户多归属情形下构建双寡头Hotelling竞争模型,分析了产业间平台合作的经济效应。研究发现,随着合作带来参与平台用户固有收益提高,该平台两边用户定价、价格非对称性和用户规模均上升。对非合作平台,合作会降低其双边用户定价和用户规模,而合作对定价非对称性的影响,则须视平台差异的程度而定。研究还表明,合作提高了参与平台利润,降低了非参与平台利润,同时还增加了消费者总剩余和社会总福利。这启示规制机构在对双边平台合作进行规制时要特别谨慎,切忌过度干预。     

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。     

基于连续用电量和缴费时间差的客户信用动态评价模型

加大供电量和提高电费回收效率是供电商增加收益的主要途径,并且用电客户的缴费时间差直接影响着电费回收效率。在用电客户信息较少的情况下,仅仅依赖用电客户的用电量信息和缴费时间差信息,采用扩展的“S型”函数对用电量信息和缴费时间差信息进行整合建模,构建了一个能够度量客户持续用电能力和缴纳电费积极性的客户信用动态评价模型。应用构建的模型对赤峰市宁城县实际用电客户进行信用评价,评价结果与领域专家评价结果具有较高的一致性。     

基于不均衡数据的小企业信用风险评价

小企业信用风险评价既是银行风险管理问题,又事关经济社会稳定。针对小企业贷款实践中,违约样本远少于非违约样本、且违约客户误判对银行影响较大的现实,采用不均衡支持向量机对小企业信用风险评价指标进行赋权,进而构建了能有效区分违约客户、非违约客户的评价模型。根据有无特定评价指标、特定评价指标数值变化对贷款小企业违约状态的影响程度赋权;反映了对违约状态影响越大、评价指标权重越大的赋权思路。将违约样本正确识别率、违约样本的准确率与查全率等因素作为支持向量机赋权模型中客户识别率的度量标准,改变了样本数据不均衡所导致的样本总体精度很高、违约样本精度反而不高的现象。研究结果表明:行业景气指数、资本固定化比率、净利润现金含量、恩格尔系数、营业利润率等评价指标对小企业信用风险的影响较大。     

市场化改革背景下养老机构服务供给博弈研究

考虑政府补贴、市场化程度、养老机构服务成本、老年人偏好等因素,构建了完全国有化、公私并存的半市场化和完全市场化三种情形下公办和民办养老机构之间的两阶段博弈模型,比较分析了市场化程度对养老机构服务价格制定和服务水平选择的影响,实证讨论了各参数变化对养老机构收益及社会福利的影响。研究表明:完全市场化机制会降低养老机构服务质量,完全国有化机制会陷入社会福利陷阱,探索公私并存的最佳市场化水平才能更好地提高社会福利;适度推进市场化改革,提高养老机构服务水平,降低民办养老机构服务成本,适度提高对民办养老机构的补贴,将有效缓解公办和民办养老机构的不公平竞争;提高老年人支付能力,推进养老机构供给侧结构性改革,将保障机构养老服务的有效供给,促进养老服务业的健康有序发展。     

Credit rating analysis using adaptive fuzzy rule-based systems: an industry-specific approach

This paper presents an analysis of credit rating using fuzzy rule-based systems. The disadvantage of the models used in previous studies is that it is difficult to extract understandable knowledge from them. The root of this problem is the use of natural language that is typical for the credit rating process. This problem can be solved using fuzzy logic, which enables users to model the meaning of natural language words. Therefore, the fuzzy rule-based system adapted by a feed-forward neural network is designed to classify US companies (divided into the finance, manufacturing, mining, retail trade, services, and transportation industries) and municipalities into the credit rating classes obtained from rating agencies. Features are selected using a filter combined with a genetic algorithm as a search method. The resulting subsets of features confirm the assumption that the rating process is industry-specific (i.e. specific determinants are used for each industry). The results show that the credit rating classes assigned to bond issuers can be classified with high classification accuracy using low numbers of features, membership functions, and if-then rules. The comparison of selected fuzzy rule-based classifiers indicates that it is possible to increase classification performance by using different classifiers for individual industries.     

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.