基于加權(quán)模糊C均值聚類(lèi)的兩階段違約概率測(cè)度研究.pdf

1、公募債券市場(chǎng)截止2016年5月有8家發(fā)行主體出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性違約，債務(wù)總額接近百億。與此同時(shí)，商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模也在急劇增加，尤其是鋼鐵等制造行業(yè)成為了不良貸款的重災(zāi)區(qū)。銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定關(guān)系到我國(guó)金融體系以及經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定的發(fā)展。為維護(hù)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，政府陸續(xù)出臺(tái)了資產(chǎn)證券化、債轉(zhuǎn)股等措施，希望通過(guò)將資產(chǎn)表外化來(lái)降低商業(yè)銀行的不良貸款率。然而，上述措施不能從根本上解決商業(yè)銀行不良貸款的問(wèn)題，只有提高商業(yè)銀行對(duì)信用違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力，從根本上降低

2、不良貸款的產(chǎn)生，才是解決問(wèn)題的根本。
　　本文根據(jù)已有學(xué)者對(duì)違約測(cè)度模型的相關(guān)研究，結(jié)合信用違約的相關(guān)行為理論，對(duì)Logistic模型和基于因子分析的Logistic模型進(jìn)行了優(yōu)劣分析。考慮到不確定性情況下，非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素具有明顯的個(gè)體差異性，本文提出了模糊聚類(lèi)分析的混合兩階段違約測(cè)度模型;同時(shí)，在模糊C均值聚類(lèi)分析階段考慮到各因子對(duì)違約影響重要性程度的差異，引入了風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重變量對(duì)聚類(lèi)模型進(jìn)行修正。本文以2016年上證A股制造業(yè)上

3、市ST公司為研究樣本，比較了混合模型與Logistic模型在違約預(yù)測(cè)和違約概率測(cè)度準(zhǔn)確率的優(yōu)劣。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與Logistic模型相比，利用該混合模型計(jì)算出的違約概率具有更高的準(zhǔn)確性;當(dāng)違約閾值為0.5時(shí)，混合模型的違約預(yù)測(cè)整體準(zhǔn)確率較高且第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤率更低;對(duì)于不同簇客戶(hù)群體而言，違約顯著性因子存在差異，償債能力因子和盈利能力因子是影響企業(yè)違約概率的核心因子。
　　本研究從個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)差異性特征角度構(gòu)建信用違約概率測(cè)度的混合模型，有