我国商业银行违约风险测度模型研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

马若薇 著

图书标签:

• 商业银行
• 违约风险
• 风险测度
• 信用风险
• 金融工程
• 计量经济学
• 模型研究
• 金融风险管理
• 银行业
• 金融科技

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787802475793

商品编码：29740364875

包装：平装

出版时间：2010-01-01

基本信息

书名:我国商业银行违约风险测度模型研究

：28.00元

售价：20.4元,便宜7.6元,折扣72

作者:马若薇

出版社：知识产权出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787802475793

字数：212000

页码：275

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书在参考、借鉴国内外现有的银行风险控制和管理理论以及实践方法的基础上，针对我国商业银行现状和特点，对信用风险管理进行了深入研究，并结合我国银行实际情况建立信用风险预测模型，后应用模型进行实证分析，通过实证分析一方面增加对银行风险控制与管理技术的感性认识，另一方面对银行进行操作风险控制与管理提供技术支持。

目录

作者介绍

马若微，北京工商夫学经济学院副院长，副教授，西安交通大学应用经济学博士，北京大学博士后。主要研究方向为破产预测与违约率测度。主持或作为子课题受责人完成国家社科基金、国家自然科学基金以及北京市的相关科研项目多项，所主持课题“我国商业银行信用风险度量问题研究

文摘

序言

《我国商业银行违约风险测度模型研究》图书简介 《我国商业银行违约风险测度模型研究》一书，致力于深入探讨我国商业银行体系的违约风险现状、成因及其量化测度方法。本书并非对某一特定银行或某一时期违约事件的罗列，而是聚焦于构建一套系统、科学、可操作的违约风险测度模型，以期提升我国商业银行风险管理的能力，维护金融体系的稳定。 第一部分：违约风险的理论基石与我国商业银行的实践语境 本书的开篇，将首先梳理违约风险的经典理论。我们将从宏观经济学、公司金融学以及计量经济学的视角，深入剖析导致金融机构违约的根本原因。这包括但不限于：系统性风险与非系统性风险的 interplay，宏观经济波动（如利率、汇率、通货膨胀）对银行资产质量的影响，微观层面的经营管理不善、道德风险、逆向选择等问题。我们还将回顾国内外在违约风险识别、计量和管理方面的经典文献，为后续的模型构建奠定坚实的理论基础。 紧接着，本书将详细分析我国商业银行所处的宏观经济环境和金融市场特征。我们将考察中国经济发展阶段、产业结构调整、金融深化程度以及对外开放水平等因素如何影响商业银行的整体风险暴露。特别地，我们将关注近年来我国经济结构性转型带来的挑战，例如部分行业的产能过剩、房地产市场的波动、地方政府债务风险以及中小企业融资困境等，这些都直接或间接地增加了商业银行的违约可能性。同时，本书也将分析我国金融市场在监管政策、市场化改革、信用评级体系建设以及信息披露透明度等方面的特点，这些都构成了我国商业银行违约风险测度的特殊实践语境。我们力求呈现一个真实、动态、多维度的我国商业银行违约风险图景，而非脱离实际的理论推演。 第二部分：违约风险测度模型的构建与实证分析 本书的核心章节将聚焦于违约风险测度模型的构建。我们将系统介绍并评估当前主流的违约风险计量模型，包括但不限于： 基于宏观经济变量的违约模型： 考察GDP增长率、通货膨胀率、失业率、利率水平、汇率变动等宏观经济指标与商业银行整体违约概率之间的关系。我们将探讨如何将这些变量纳入模型，以预测宏观经济冲击对银行体系违约风险的影响。 基于微观金融特征的违约模型： 重点分析影响商业银行个体违约风险的关键微观指标。这包括： 财务稳健性指标： 如资本充足率、资产质量（不良贷款率、拨备覆盖率）、盈利能力（净息差、ROE）、流动性（存贷款比、流动性覆盖率）等。 经营管理效率指标： 如成本收入比、拨备前利润率、资产周转率等。 信用风险暴露指标： 如贷款集中度、对特定行业或客户的敞口、衍生品交易风险等。 市场风险指标： 如股价波动率、市场利率敏感性等。 结构化模型与机器学习模型： 在此部分，我们将介绍Merton模型及其改进模型，分析银行资产价值和负债水平的动态变化如何影响违约可能性。同时，我们也将引入现代机器学习技术，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting）以及神经网络（Neural Networks）等，探讨这些模型在识别复杂非线性关系、处理高维数据以及提升违约预测精度方面的优势。我们将重点研究这些模型在我国商业银行数据上的适用性和表现。 在模型构建过程中，本书将特别强调数据质量和样本选择的重要性。我们将讨论如何从我国商业银行的公开财务报表、监管数据以及外部信用信息中提取和处理高质量的数据。同时，针对不同模型的需求，我们将探讨合适的样本期选择、数据平滑处理以及是否存在数据缺失或异常值等问题。 随后，本书将通过实证分析来检验和优化所构建的模型。我们将选择具有代表性的我国商业银行样本，运用上述不同类型的模型进行实证检验。通过对比不同模型的预测能力、稳定性以及参数的经济含义，我们将评估哪种模型更适合我国商业银行的实际情况。实证分析还将深入探讨不同宏观经济情景下，模型预测的违约风险变化趋势，以及特定微观因素（如某项监管政策的调整、某一行业风险的爆发）对模型输出结果的影响。此外，我们还将运用历史数据回测（Backtesting）等方法，评估模型的稳健性和有效性。 第三部分：违约风险测度模型的应用与政策启示 本书的最后部分，将着眼于违约风险测度模型的实际应用和政策含义。 在风险管理中的应用： 资本充足性管理： 基于模型的违约风险评估结果，可以为商业银行提供更准确的风险加权资产（RWA）计算基础，从而指导资本配置和拨备计提，确保银行拥有充足的资本来抵御潜在的违约损失。 信贷审批与授信管理： 模型可以为信贷审批提供量化的风险评分，帮助银行更审慎地评估借款人的违约可能性，优化授信额度和利率定价，有效控制信用风险。 压力测试与情景分析： 模型可以被整合到压力测试框架中，模拟不同宏观经济冲击下的银行违约风险暴露，帮助银行识别潜在的脆弱性，制定应对预案。 资产组合管理： 通过对不同资产类别和客户的违约风险进行量化，银行可以优化资产组合的风险分散，实现风险与收益的平衡。 在监管政策制定中的应用： 宏观审慎监管： 监管部门可以利用本书提出的模型，监测整个金融体系的系统性违约风险，及时发现潜在的风险积聚点，并采取相应的宏观审慎政策工具进行干预。 微观审慎监管： 监管机构可以将其作为评估单个银行风险状况的工具，识别高风险银行，并对其采取差异化的监管措施。 早期预警机制： 模型可以构建一个有效的早期预警系统，在风险爆发前及时发出信号，为监管者和银行管理层提供决策依据。 政策建议与未来展望： 本书将基于研究结果，提出针对我国商业银行违约风险管理和监管的政策建议。这可能包括：完善信用信息共享机制、优化信用评级体系、加强金融科技在风险管理中的应用、提升银行内部风险管理能力、以及在宏观调控中充分考虑金融风险传导等。 最后，本书还将对未来研究方向进行展望，例如如何更有效地纳入非结构化数据（如新闻报道、社交媒体信息）进行风险预测，如何构建动态更新的违约风险模型，以及如何将违约风险模型与反洗钱、操作风险等其他风险管理领域进行更紧密的结合。 总而言之，《我国商业银行违约风险测度模型研究》旨在提供一套严谨、实用的理论框架和技术工具，帮助我国商业银行更好地理解、衡量和管理其面临的违约风险，从而增强金融体系的稳健性，促进经济的持续健康发展。本书适合商业银行的风险管理人员、监管机构的研究人员、金融机构的分析师以及对金融风险管理有深入研究兴趣的学术界人士阅读。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先留意到的是“研究”这个词，它意味着这本书不仅仅是内容的堆砌，而是带有作者独立思考和探索的印记。我对这种有深度、有见解的研究型著作有着天然的好感。我想了解，在我国这样一个快速发展且充满活力的金融市场中，商业银行的违约风险呈现出哪些独特的特征？这本书是否会深入剖析这些特征，并在此基础上构建出更具针对性的测度模型？我特别好奇，作者是如何平衡理论的严谨性和实践的可操作性的。例如，书中提出的模型，是否能够真正应用于指导商业银行的风险管理实践？它是否能够帮助银行识别高风险客户，优化信贷审批流程，或者为资本充足率的设定提供依据？我期待书中能够提供一些关于模型选择和优化的讨论，比如，在不同的情境下，哪种模型更适合？如何根据模型的表现来调整其参数？同时，我也想知道，本书是否会探讨模型在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据可得性、模型失效的风险等，以及相应的应对策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计颇为吸引人，简洁的深蓝色背景搭配烫金的标题，透着一股专业和严谨的气息。作为一名对金融领域有浓厚兴趣的普通读者，我一直对银行的稳健运营和潜在风险感到好奇。尤其是在当前经济环境下，关于商业银行的健康状况的讨论愈发频繁，一本深入探讨“违约风险测度模型”的书籍，无疑能够为我解开不少疑惑。我非常期待这本书能够深入浅出地解释，在繁杂的金融术语背后，究竟是如何量化和评估一家银行“可能无法按时偿还债务”的可能性。我希望它不仅仅是枯燥的数学公式和模型推导，而是能结合我国具体的商业银行实际情况，通过案例分析，让我们这些非专业人士也能理解模型是如何工作的，以及模型的结果对银行管理和监管有何实际意义。比如，书中是否会提到一些著名的国际模型，然后分析它们在我国的应用局限性，并在此基础上提出了符合我国国情的创新模型？我对书中关于模型构建的论述非常感兴趣，尤其是如何选取合适的指标，如何处理数据中的噪音和异常值，以及如何验证模型的有效性。毕竟，一个不准确的模型，其后果可能是灾难性的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名虽然看起来略显学术，但“商业银行违约风险测度模型”这个主题本身具有极高的现实意义。在当前全球经济不确定性增加的大背景下，理解和管理金融风险至关重要。我非常关注本书是否能够提供一些实用的方法和工具，帮助我们更清晰地认识我国商业银行的风险状况。我想了解，书中是否会涉及到一些具体的模型，例如经典的 Altman Z-Score模型、KMV模型，或者其他更为先进的精算模型，并分析它们在我国商业银行中的适用性和局限性。我更期待的是，作者能够基于我国的金融体系特点，提出或改进一些模型，使其能够更准确地反映我国银行业的实际风险。例如，在中国特有的不良资产处置机制、担保体系以及监管政策等因素下，违约风险的测度是否需要进行特殊的考量？我希望书中能够通过大量的实证研究，来验证模型的有效性，并为监管机构和银行自身提供有价值的参考，从而提升我国银行业的整体稳健性。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于金融风险管理的基础知识，但对于商业银行的违约风险，总觉得隔着一层迷雾。这本书的书名直接点出了核心主题，这让我立刻产生了阅读的冲动。我特别关注的是，作者是如何在“测度”这个词上做文章的。它意味着不仅仅是描述，更是要量化，要给出一个具体的数值，来衡量风险的大小。我希望书中能够清晰地阐述，有哪些主要的违约风险来源，例如信用风险、市场风险、操作风险等等，以及这些风险是如何相互关联，并最终影响到银行的整体违约概率。更重要的是，我非常期待书中能够提供一些前沿的模型研究成果，例如，是否会介绍一些基于大数据、人工智能等新兴技术在违约风险测度中的应用？毕竟，传统的统计模型可能已经难以应对日新月异的市场变化。如果书中能够提供一些实操性的模型构建方法，并配以详细的步骤和代码示例，那对渴望将理论付诸实践的读者来说，无疑是巨大的福音。我对那些能够提供深刻洞察，帮助理解风险传导机制，并为风险防范提供策略的书籍情有独钟。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融机构的风险控制机制很感兴趣，尤其是商业银行这种体量庞大、与国计民生息息相关的机构。这本书名精准地指向了“违约风险测度模型”这个核心议题，让我觉得它可能是一本能够深入揭示银行内部运作奥秘的著作。我非常期待书中能够提供一个清晰的框架，来梳理和理解商业银行违约风险的各个维度，比如从宏观经济环境、行业周期、到微观的客户信用行为等。更重要的是，我希望书中能够详细介绍几种主流的违约风险测度模型，并对其内在逻辑、适用范围、优缺点进行深入的分析和比较。我尤其想看到，作者是如何将这些理论模型与我国商业银行的实际情况相结合，是否存在一些针对我国特有金融环境和监管要求的模型创新？本书是否会通过案例分析，来展示模型在实际风险管理中的应用，例如如何利用模型来评估新贷款的风险、监测存量资产的质量，以及制定相应的风险对冲策略？我期待这本书能够为我提供一套系统性的知识体系，让我能够更好地理解和应对商业银行的违约风险。