內容簡介
《信貸風險決策模型與機制研究》首次提出並研究信貸風險決策機制,研究特色包括:①首次將銀行信貸資金的損失劃分為資金損失和機會損失;②首次從信貸資金風險極小化的角度建立信貸風險決策模型,研究信貸風險決策機制;③根據所研究問題的不同背景,探討了信貸市場中逆向選擇、道德危害、信貸配給和機會利益等問題。《信貸風險決策模型與機制研究》具體研究內容包括:①分別在社會上只存在一種風險類型和兩種不同風險類型的假設下,從信貸資金風險極小化的角度建立信貸風險決策模型;②在考慮違約風險對銀行期望收益影響的前提下,分別建立了含有違約風險參量的信貸決策模型和信貸風險決策模型;③研究信貸市場道德風險的規避方法及信貸風險決策契約的最優設計方法,研究逆向選擇的風險效應及抵押品、利率的風險信號特徵;④提出信貸風險決策問題相互逼近算法;⑤研究基於C5.0算法的商業銀行個人信用評級問題。
作者簡介
龐素琳,女,博士(後),教授(破格晉升),IEEE高級會員,暨南大學管理學院公共管理系教授,廣東省高校重點人文社科基地——暨南大學應急管理研究中心研究員,暨南大學管理學院博士生導師,暨南大學管理學院金融工程研究所所長,暨南大學管理學院“金融工程”博士點負責人,暨南大學信息學院數學系碩士生導師。2004年參加暨南大學首屆青年教師本科課程教學競賽榮獲“特等獎”,2004年被評為暨南大學“優秀教師”,2006年被評為暨南大學“優秀共產黨員”。2006年、2009年兩次被評為暨南大學“科研先進工作者”。2006年入選廣東省“千百十”人才工程省級培養計畫。2008年入選教育部新世紀優秀人才支持計畫。曾擔任多個國際重要學術會議的程式委員會委員、組織委員會主席及分會主席。
龐素琳教授具有數學、計算機、金融等多個交叉學科的綜合知識和紮實基礎,多年來一直從事金融工程與風險管理的研究工作,特別對銀行信貸風險決策模型與機制分析、信用風險分析方法、信用評價模型、金融與財務預警系統、金融時間序列預測模型與分析、行動網路預警與故障識別模型、突發事件應急管理與危機管理、管理信息系統的開發與套用等有濃厚的研究興趣,並取得了一批具有較大影響的基礎研究與套用研究成果。在IEEE Transactions on Automatic Control,Journal of Computational and Applied Mathematics、Systems and Control Letter、Intelligent and Complex Systems、Dynamics of Continuous、Discrete and Impulsive、Acta Mathematica Scientia、《系統工程理論與實踐》、《控制理論與套用》等發表論文70篇,被SCI、SSCI和EI收錄46篇。已出版專著1部。開發套用軟體5項,獲得計算機軟體著作權4項。研究成果《財務預警系統及神經網路技術》獲得2008年度廣東省科學技術獎二等獎1項,多篇學術論文獲得國際、國內學術會議一等獎及廣東省金融學會優秀成果獎。主持國家和省、部、市級項目9項,主持政府和企業委託項目8項。
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目錄
序
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 風險
1.3 機制設計理論
1.4 逆向選擇
1.5 道德危害
1.6 信貸配給
1.7 機會利益
1.8本書章節結構
第2章 信貸決策模型與機制研究簡介
2.1 引言
2.2 基本概念
2.3 數學模型
2.4 完全信息下的信貸決策模型與機制
2.5 不完全信息下的信貸決策模型與機制
2.6 信貸決策機制中擔保人的經濟意義
2.7 存在的問題
2.8 本章小結
第3章 基於一種風險類型的信貸風險決策模型與機制
3.1 引言
3.2 變數假設
3.3 信貸風險決策模型與機制
3.4 違約機率影響下的信貸風險決策模型與機制
3.5 固定利率制下的信貸風險決策機制
3.6 本章小結
第4章 基於兩種不同風險類型的信貸風險決策模型與機制
4.1 引言
4.2 變數假設
4.3 信貸資金損失劃分及數學描述
4.4 含違約風險參量約束的信貸風險決策模型與機制
4.5 抵押品生息條件下的信貸風險決策模型與機制
4.6 本章小結
第5章 含違約風險參量的信貸決策模型與機制
5.1 引言
5.2 違約風險對銀行期望收益的影響
5.3 違約機率影響下的信貸決策模型與機制
5.4 激勵效應分析
5.5 基於最大可接受風險損失的信貸決策模型與機制
5.6 本章小結
第6章 規避道德風險的信貸風險決策契約
6.1 引言
6.2 道德風險及銀行收益-風險函式
6.3 規避道德風險的信貸契約設計
6.4 抵押率——衡量道德風險的重要指標
6.5 信貸市場風險類型非併合現象
6.6 本章小結
第7章 信貸市場逆向選擇效應分析
7.1 引言
7.2 不對稱信息條件下的信貸配給
7.3 抵押品的信號作用分析
7.4 逆向選擇效應分析
7.5 本章小結
第8章 信貸風險決策相互逼近算法
8.1 引言
8.2 旋進信貸決策研究簡介
8.3 信貸風險決策模型與算法步驟
8.4 信貸風險決策問題相互逼近算法
8.5 本章小結
第9章 C5.0分類算法及在銀行個人信用評級中的套用
9.1 引言
9.2 國內外研究現狀
9.3 決策樹分類方法簡介
9.4 ID3算法簡介
9.5 C4.5算法簡介
9.6 C5.0算法研究及採用技術
9.7 基於C5.0算法的決策樹方法的銀行個人信用評級
9.8 本章小結
第10章 基金經理最佳化決策模型與激勵分析
10.1 引言
10.2 變數假設與模型分析
10.3 基金經理最佳化決策模型
10.4 本章小結
第11章 信貸風險決策機制在ML複合新材料投資項目貸款中的套用
11.1 項目概況
11.2 市場需求和前景
11.3 項目投資規模及項目進度安排
11.4 基建及固定資產投資分析
11.5 信貸風險決策契約設計與分析
11.6 本章小結
參考文獻
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前言
從2008年9月15日雷曼兄弟宣布破產之日起,就意味著世界性的金融危機已在全球全面蔓延。此後隨著金融危機的發展,造成了大量銀行破產倒閉。據美國聯邦儲蓄保險公司(FDIc)發布的報告,截至2009年12月4日,因金融危機而倒閉的美國銀行數量已累計增至130家,創下了1992年以來的最高水平。該機構預計在2010年內,美國還會有更多的小型銀行面臨著倒閉的窘境。而這些銀行的倒閉,都是由美國次貸危機爆發其次級貸款無法收回而導致的。在這樣一個特殊的歷史背景下,龐素琳教授的學術專著《信貸風險決策模型與機制研究》即將出版,具有特別的歷史意義和現實意義。在該書中,大家也將讀到她的一些學術觀點和獨到的學術見解。
自20世紀80年代以來,以J.E.Stiglitz、H.Bester、D.Besanko以及金武、王浣塵和董小洪等為代表的學者們一直致力於信貸決策問題的研究工作。其研究特點是:在不完全信息下從企業期望收益最大化的角度來建立信貸決策模型,進而研究信貸決策機制。但龐素琳教授的觀點是,在不完全信息下當企業追逐並賺取機會利益時,即使企業的期望收益實現了最大化,但銀行信貸資金的風險仍未必能最小化(因為道德風險的存在)。為此,該書首次將銀行信貸資金的損失劃分為:資金的損失(指貸款資金部分或全部無法收回)和資金的機會損失(指因判斷失誤不給企業貸款),然後從信貸資金風險極小化的角度來建立信貸風險決策模型,研究信貸風險決策機制。這是有獨到見解的。這一學術思想拓寬了該領域的研究思路和方法。
銀行經營的目的是為了追求收益最大化。但我們知道,在銀行努力實現期望收益最大化的同時,必將導致總風險水平上升。為此,該書引入了違約風險參量,在考慮違約風險參量對銀行期望收益影響的前提下,分別建立了含違約風險參量的信貸決策模型(從銀行期望收益最大化的角度)和信貸風險決策模型(從信貸資金風險極小化的角度),研究了信貸決策機制和信貸風險決策機制。這一研究思路也是新穎的。