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商业银行信用风险主要影响因素来自内部还是外部?——基于KMV及随机森林模型的实证研究
被引量：
11
1
作者
郭立
仑
周升起
《会计与经济研究》
CSSCI
北大核心
2022年第1期105-124,共20页
近年来,商业银行外部环境发生较大变化,个别中小银行因信用风险暴露而濒临倒闭。为分析内外部因素对商业银行信用风险影响,文章运用KMV模型,计算我国36家上市银行2016-2019年违约距离,并作为信用风险度量依据。在此基础上,运用随机森林...
近年来,商业银行外部环境发生较大变化,个别中小银行因信用风险暴露而濒临倒闭。为分析内外部因素对商业银行信用风险影响,文章运用KMV模型,计算我国36家上市银行2016-2019年违约距离,并作为信用风险度量依据。在此基础上,运用随机森林模型,以违约距离作为被解释变量,以外部环境、业务结构、经营管理3个维度的因子作为解释变量,对商业银行信用风险影响因素进行实证检验。结果表明,金融监管政策等外部环境是影响商业银行信用风险的因素,但并不是主要因素,银行内部的收入结构、存贷款结构、资金运作、风险管理等业务结构、经营管理因素对商业银行信用风险影响更大。商业银行应优化收入结构和存贷款结构,提高资金运作效率,加强风险前瞻性管控,切实提升信用风险管理水平。
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关键词
信用风险
外部环境
违约距离
业务结构
经营管理
原文传递
我国上市公司信用风险度量——基于KMV模型
被引量：
7
2
作者
郭立
仑
《生产力研究》
2012年第1期76-77,81,共3页
美国次贷危机的爆发,加深了人们对信用风险度量重要性的认识,KMV模型是当今世界最流行的信用风险度量模型之一。文章运用KMV模型,比较各组样本违约距离的差异性,得出了如下的结论:总体上看,ST股票的信用风险要大于非ST股票,*ST股票的信...
美国次贷危机的爆发,加深了人们对信用风险度量重要性的认识,KMV模型是当今世界最流行的信用风险度量模型之一。文章运用KMV模型,比较各组样本违约距离的差异性,得出了如下的结论:总体上看,ST股票的信用风险要大于非ST股票,*ST股票的信用风险要大于ST股票,而对于不同主体信用等级的股票,随着信用等级的逐步降低,信用风险也随之加大。从而证明了KMV模型在我国具有良好的适用性。
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关键词
上市公司
信用风险
KMV模型
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职称材料
商业银行流动性:风险测度、影响因素和对策研究
被引量：
1
3
作者
郭立
仑
周升起
《经济学报》
2023年第3期59-83,共25页
2016年以来,我国金融市场“钱荒”现象频发,个别银行甚至因流动性危机破产。本文通过LMI模型,计算上市银行流动性错配指数,并以流动性错配指数体现的流动性风险状况为被解释变量,通过随机森林模型,分析流动性风险影响因素,为有效防控流...
2016年以来,我国金融市场“钱荒”现象频发,个别银行甚至因流动性危机破产。本文通过LMI模型,计算上市银行流动性错配指数,并以流动性错配指数体现的流动性风险状况为被解释变量,通过随机森林模型,分析流动性风险影响因素,为有效防控流动性风险提供理论依据。研究显示,同业净利差等经营环境因素,存款结构、收入结构等业务结构因素,以及业务发展、风险管理、财务管理等内部管理因素都会影响银行流动性风险。本文最后结合流动性风险影响因素,从经营环境、业务结构、内部管理3个维度提出防范化解建议,形成较为完善的银行流动性风险对策框架。
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关键词
商业银行
流动性风险
流动性错配指数
随机森林模型
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职称材料
商业银行系统性风险:类别、机制与管理
被引量：
2
4
作者
郭立
仑
《经济与管理》
CSSCI
2020年第5期60-67,共8页
结合商业银行相关案例,从系统性风险暴露结果出发,逐层倒推,推导出商业银行系统性风险类别和爆发机制,即经营环境不确定、业务结构不合理、内部管理不到位三个方面因素共同作用是商业银行系统性风险爆发的充要条件。探索建立一套商业银...
结合商业银行相关案例,从系统性风险暴露结果出发,逐层倒推,推导出商业银行系统性风险类别和爆发机制,即经营环境不确定、业务结构不合理、内部管理不到位三个方面因素共同作用是商业银行系统性风险爆发的充要条件。探索建立一套商业银行系统性风险管理框架。以C银行为例,对以上管理框架进行了检验,表明该管理框架能够有效识别与监测、计量与展示系统性风险,同时为防范和化解系统性风险提供解决方案。
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关键词
商业银行
系统性风险
类别
机制
管理
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职称材料
题名
商业银行信用风险主要影响因素来自内部还是外部?——基于KMV及随机森林模型的实证研究
被引量：
11
1
作者
郭立
仑
周升起
机构
青岛大学经济学院
出处
《会计与经济研究》
CSSCI
北大核心
2022年第1期105-124,共20页
基金
国家自然科学基金青年项目(71803122)
山东省青创科技支持计划项目(2020RWE006)
文摘
近年来,商业银行外部环境发生较大变化,个别中小银行因信用风险暴露而濒临倒闭。为分析内外部因素对商业银行信用风险影响,文章运用KMV模型,计算我国36家上市银行2016-2019年违约距离,并作为信用风险度量依据。在此基础上,运用随机森林模型,以违约距离作为被解释变量,以外部环境、业务结构、经营管理3个维度的因子作为解释变量,对商业银行信用风险影响因素进行实证检验。结果表明,金融监管政策等外部环境是影响商业银行信用风险的因素,但并不是主要因素,银行内部的收入结构、存贷款结构、资金运作、风险管理等业务结构、经营管理因素对商业银行信用风险影响更大。商业银行应优化收入结构和存贷款结构,提高资金运作效率,加强风险前瞻性管控,切实提升信用风险管理水平。
关键词
信用风险
外部环境
违约距离
业务结构
经营管理
Keywords
credit risk
external environment
default distance
business structure
operation management
分类号
F832.33 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
我国上市公司信用风险度量——基于KMV模型
被引量：
7
2
作者
郭立
仑
机构
中国人民大学财政金融学院
出处
《生产力研究》
2012年第1期76-77,81,共3页
文摘
美国次贷危机的爆发,加深了人们对信用风险度量重要性的认识,KMV模型是当今世界最流行的信用风险度量模型之一。文章运用KMV模型,比较各组样本违约距离的差异性,得出了如下的结论:总体上看,ST股票的信用风险要大于非ST股票,*ST股票的信用风险要大于ST股票,而对于不同主体信用等级的股票,随着信用等级的逐步降低,信用风险也随之加大。从而证明了KMV模型在我国具有良好的适用性。
关键词
上市公司
信用风险
KMV模型
分类号
F279.246 [经济管理—企业管理]
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
商业银行流动性:风险测度、影响因素和对策研究
被引量：
1
3
作者
郭立
仑
周升起
机构
青岛大学经济学院
出处
《经济学报》
2023年第3期59-83,共25页
基金
国家自然科学基金青年项目(71803122)
山东省青创科技支持计划项目(2020RWE006)的资助。
文摘
2016年以来,我国金融市场“钱荒”现象频发,个别银行甚至因流动性危机破产。本文通过LMI模型,计算上市银行流动性错配指数,并以流动性错配指数体现的流动性风险状况为被解释变量,通过随机森林模型,分析流动性风险影响因素,为有效防控流动性风险提供理论依据。研究显示,同业净利差等经营环境因素,存款结构、收入结构等业务结构因素,以及业务发展、风险管理、财务管理等内部管理因素都会影响银行流动性风险。本文最后结合流动性风险影响因素,从经营环境、业务结构、内部管理3个维度提出防范化解建议,形成较为完善的银行流动性风险对策框架。
关键词
商业银行
流动性风险
流动性错配指数
随机森林模型
分类号
F832.33 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
商业银行系统性风险:类别、机制与管理
被引量：
2
4
作者
郭立
仑
机构
青岛大学经济学院
出处
《经济与管理》
CSSCI
2020年第5期60-67,共8页
文摘
结合商业银行相关案例,从系统性风险暴露结果出发,逐层倒推,推导出商业银行系统性风险类别和爆发机制,即经营环境不确定、业务结构不合理、内部管理不到位三个方面因素共同作用是商业银行系统性风险爆发的充要条件。探索建立一套商业银行系统性风险管理框架。以C银行为例,对以上管理框架进行了检验,表明该管理框架能够有效识别与监测、计量与展示系统性风险,同时为防范和化解系统性风险提供解决方案。
关键词
商业银行
系统性风险
类别
机制
管理
Keywords
commercial banks
systemic*risk
categories
mechanisms
management
分类号
F832.1 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
商业银行信用风险主要影响因素来自内部还是外部?——基于KMV及随机森林模型的实证研究
郭立
仑
周升起
《会计与经济研究》
CSSCI
北大核心
2022
11
原文传递
2
我国上市公司信用风险度量——基于KMV模型
郭立
仑
《生产力研究》
2012
7
下载PDF
职称材料
3
商业银行流动性:风险测度、影响因素和对策研究
郭立
仑
周升起
《经济学报》
2023
1
下载PDF
职称材料
4
商业银行系统性风险:类别、机制与管理
郭立
仑
《经济与管理》
CSSCI
2020
2
下载PDF
职称材料
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