一直以來,個人信用風(fēng)險的度量一直是金融市場中一個重要的研究方向,至于如何才能準確客觀的度量交易客戶的信用違約概率,學(xué)者們在不斷的探索。本文通過回顧和梳理國內(nèi)外相關(guān)的研究,并探討對信用風(fēng)險產(chǎn)生的機理和影響因素。并結(jié)合壽險精算中生存分析的方法,度量信用風(fēng)險影響因子的大小,貸款客戶信用違約率和貸款組合的違約損失大小。我們首先運用生存分析中的Cox風(fēng)險比例模型,對影響信用風(fēng)險的因素進行量化分析,實證結(jié)果顯示,性別、受教育情況、貸款期限、貸款總額等因素都會影響信用貸款的違約率。違約率與貸款期限、貸款總額成正相關(guān),與個人的收入、學(xué)歷等因素成負相關(guān)。然后構(gòu)建CLL模型,用以度量貸款客戶的信用違約率的大小。這一模型的優(yōu)點就是將信用違約率引入時間變量,可以很好的擬合在不同時刻,每個客戶的違約率的大小,并且也能做到度量交易客戶在何時會發(fā)生違約,進而估計違約損失的大小,我們引入多期Vasicek模型,該模型根據(jù)客戶的宏觀經(jīng)濟因素,度量每一時刻所面臨的違約損失大小。在實證分析部分,應(yīng)用Cox風(fēng)險比例模型的回歸結(jié)果,將顯著影響個人信用風(fēng)險的因素引入到CLL模型中,實現(xiàn)對個人信用風(fēng)險度量和分析。在實證分析中,分別... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同類型客戶的違約概率對比圖

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于Logistic模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸個人信用評估研究[D]. 王茁宇.寧波大學(xué) 2017
[4]信用風(fēng)險計量模型與實證研究[D]. 趙學(xué)忠.河北工業(yè)大學(xué) 2005
[5]我國個人住房抵押貸款中的違約行為和風(fēng)險防范研究[D]. 胡俠.浙江工業(yè)大學(xué) 2002



本文編號：3372262