基于加權模糊C均值聚類的兩階段違約概率測度研究.pdf

1、公募債券市場截止2016年5月有8家發(fā)行主體出現(xiàn)實質性違約，債務總額接近百億。與此同時，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區(qū)。銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定關系到我國金融體系以及經濟健康穩(wěn)定的發(fā)展。為維護經濟的穩(wěn)定發(fā)展，政府陸續(xù)出臺了資產證券化、債轉股等措施，希望通過將資產表外化來降低商業(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)銀行不良貸款的問題，只有提高商業(yè)銀行對信用違約風險的預測能力，從根本上降低

2、不良貸款的產生，才是解決問題的根本。
　　本文根據已有學者對違約測度模型的相關研究，結合信用違約的相關行為理論，對Logistic模型和基于因子分析的Logistic模型進行了優(yōu)劣分析?？紤]到不確定性情況下，非系統(tǒng)性風險因素具有明顯的個體差異性，本文提出了模糊聚類分析的混合兩階段違約測度模型;同時，在模糊C均值聚類分析階段考慮到各因子對違約影響重要性程度的差異，引入了風險權重變量對聚類模型進行修正。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模型在違約預測和違約概率測度準確率的優(yōu)劣。實證結果發(fā)現(xiàn)，與Logistic模型相比，利用該混合模型計算出的違約概率具有更高的準確性;當違約閾值為0.5時，混合模型的違約預測整體準確率較高且第Ⅰ類錯誤率更低;對于不同簇客戶群體而言，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。
　　本研究從個體風險差異性特征角度構建信用違約概率測度的混合模型，有