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次贷危机与金融衍生产品定价失当: 2009年; 金融衍生产品定价失当是造成本次次贷危机的重要原因之一。论文总结了金融衍生产品在次贷危机中的作用,对金融衍生品定价模型进行了回顾,分析了定价失当的原因,以及如何认识金融数学的发展和应用。; 杨晓光唐跃陈浩; 关键词：次贷危机金融衍生产品金融数学

我国资产管理公司违约贷款回收的时间效应实证被引量：3: 2011年; 采用衰减分析和回归分析等方法,研究不同回收时间长度下我国资产管理公司违约贷款的回收特征.衰减分析的结果显示:与商业银行回收率随时间单调衰减不同,资产管理公司的边际回收率在一年内和三年后较低而两年到三年间比较高.回归分析的结果显示:企业经营状态中破产终结状态因素在所有回收时间模型中都属于重要变量;与商业银行不同,资产管理公司回收前的清收信息是影响回收率的一个重要因素;其他因素在不同回收时间段对回收率有不同影响.; 陈浩王博唐跃陈敏杨晓光; 关键词：违约贷款

我国不良贷款回收率的影响因素和预测模型被引量：14: 2011年; 利用中国资产管理公司的不良贷款数据库,对影响我国不良贷款回收率的因素:风险暴露规模、地区、行业、担保方式、五级分类、逾期时间等,进行了统计分析;在此基础上,建立了单户处置企业的不良贷款回收率预测模型,并且利用模型的各个影响因素对回收率的贡献程度进行了测算以单户预测模型为基础,结合打包处置的处置策略,利用十折交叉验证和组合预测的思想,建立了打包处置的回收率预测模型.实证结果表明:无论是单户预测模型还是打包预测模型,预测结果均达到了较高的精度.; 王博唐跃陈浩温琪陈敏杨晓光; 关键词：不良贷款影响因素

不良资产处置方式及影响因素分析被引量：12: 2011年; 本文使用LossMetrics数据库中处置结束的不良资产,研究不同处置方式下不良资产回收率差异及影响因素。研究发现,不同处置方式之下不良资产回收率存在比较大的差异;不同处置方式的选择主要取决于不良资产的质量特征,但处置方式的选择对不良资产的回收也有显著的影响,资产管理公司在不良资产处置的实践中更多地采用了相对好的处置方式。; 王凤玲王东浩唐跃许保光; 关键词：不良资产

非极端回收不良贷款的回收率预测研究被引量：1: 2009年; 本文依托Loss Metric数据库,对非极端回收不良贷款的回收率预测模型进行了研究。文章通过对非极端回收不良贷款的回收率进行Beta-正态变换和Logit变换,结合影响不良贷款回收率的众多因素,进行了从简单到复杂、从单笔贷款债务人到多笔贷款债务人的逐级建模,并剖析了影响回收率的各个因素。实证结果表明,单笔贷款债务人的回收率模型可作为多笔贷款债务人回收率预测的基准;从单笔贷款债务人模型中可以更直观的分析各个不同的变量对回收率的影响。; 陈暮紫马宇超王博陈浩唐跃陈敏杨晓光; 关键词：不良贷款

基于广义Beta回归的不良贷款回收率模型被引量：5: 2011年; 依据国内最大的违约损失率数据库-LossMet rics^(TAI),利用广义beta回归模型对时间跨度为2001-2008年的不良贷款回收率分布进行了研究。采用极大似然和OLS估计方法,针对全样本和回收率为(0.1)开区间的非极端回收样本给出包含宏观、贷款和债务人异质因子的多变量广义beta回归模型的拟合参数和各个因素对回收率均值、方差的影响分析,并在多种变换方式下研究了只含宏观因子的单变量模型。结果表明,宏观因子的影响在单、多变量模型中都十分显著;不良贷款的有效抵质押和债务人的经营状况对模型的拟合也有明显影响;各因素对全样本和非极端回收样本的拟合结果差异性显著,同一因素对回收率均值、方差的影响大为不同。应用所得广义beta回归模型可进一步讨论回收率的区间估计、在险价值(VaR)等问题,给不良贷款风险管理提供极大帮助。; 陈暮紫陈浩马宇超王博唐跃黄意球陈敏杨晓光; 关键词：极大似然估计单因素模型

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法被引量：9: 2009年; 针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题.实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率,而且具有很好的稳健性.; 陈浩马宇超陈暮紫唐跃王博陈敏杨晓光; 关键词：支持向量机

中国不良贷款回收率地区差异的原因分析被引量：15: 2011年; 在中国不同省份的不良贷款回收率水平之间存在较大的差异.通过构造一系列能够刻画各省的经济发展水平和市场化程度的指标,较好地解释了环境因素对地区回收率差异的影响.研究结果表明:不同地区在经济发展水平、要素市场发育程度、法律环境和中介组织发育程度、非国有经济发展程度、政府干预程度等因素的差异能够比较好地解释其回收率之间的差异,而且2001年至2005年各省的不良贷款回收率差异的逐渐变小也是由于这些因素的趋同造成的.基于这些指标,将回收率水平接近的省份划分到相同的区域,为不良贷款的分区域回收率建模奠定基础.; 唐跃王东浩陈暮紫陈敏杨晓光; 关键词：主成分聚类分析

不良贷款处置方式的影响因素分析和判别模型被引量：6: 2013年; 不良贷款的回收率与其处置方式有密切的关系,因此寻找最优处置方式是实际工作中很自然的诉求.但是因为不良贷款的特征与其最优处置方式之间的关系过于复杂,以往的文献中对处置方式只有定性的研究.本文不去关注不良贷款的特征与最优处置方式决定关系的具体形式,而是从处置方式的样本个数入手对处置方式进行定量研究,根据历史处置时的"投票"数越多则表明处置方式越优秀的思想,建立了处置方式的判别模型.文章首先通过列联表检验发现不良贷款的处置方式与贷款本金余额、本金占比、贷款银行、贷款担保方式、贷款企业的工商登记状态和经营现状等因素相关,而与债务企业是否上市公司和注册资本不相关.基于这些影响因素,本文首次将部分线性决策树(PLTR)的方法应用于建立不良贷款处置方式的判别模型,同时表达了影响因素与处置方式之间的线性关系和非线性关系,获得了相对较好的判别效果.由此,本文也发掘出不良贷款的历史处置模式,因而可以从提高期望回收率的角度提出合理建议.; 黄意球唐跃陈暮紫周小林陈敏杨晓光; 关键词：不良贷款列联表决策树

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唐跃