《不良贷款的回收 数据背后的故事》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:杨晓光,陈暮紫,陈敏著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787030530714
  • 页数:188 页
图书介绍:二十世纪末,中国成立了四大资产管理公司处理因经济转型而产生的巨额呆坏账。这是新中国历史第一次如此大规模的商业化处理呆坏账,保障了后来中国经济的高速平稳发展。这是中国金融史上浓墨重彩的一笔。本书利用一个大型清收数据库,通过计量建模,系统性地考察了这次不良资产处置的经验,所考察对象包括不良资产回收率影响因素、回收率分布特征、单户债务人和打包处置的回收率估计、不良贷款回收地区差异、不良贷款回收时间效应、不良贷款回收率宏观经济规律以及不良贷款抵质押因素等等方面。对这一宝贵历史经验的科学考察,不仅有助于认识和理解当年中国经济和金融中一些珍贵的经历,而且可以为当前和今后可能发生的大规模不良资产处置提供了宝贵的借鉴。

第1章 中国资产管理公司的成立及不良贷款处置方式 1

1.1中国资产管理公司的成立 1

1.2我国资产管理公司的发展 3

1.3国际金融机构有关不良资产处置的经验 4

1.4国际金融机构采用的处置管理模式 5

1.5国际资产管理公司对不良资产的处置方式 10

1.6中国资产管理公司不良资产主要处置方式的流程概述 12

1.6.1不良资产处置流程 12

1.6.2不良资产处置方式概述 12

1.7不同处置方式样本分布频率对比 16

1.8本章小结 17

第2章 不良资产处置方式的影响因素分析 19

2.1引言 19

2.2影响因素分析和检验 21

2.2.1影响因素分析 21

2.2.2列联表检验 25

2.3处置方式判别模型 25

2.3.1决策树判别模型 26

2.3.2决策树判别结果 28

2.3.3 PLTR判别模型 30

2.4本章小结 31

第3章 单户处置的回收率的影响因素分析 32

3.1引言 32

3.2回收率总体描述 33

3.2.1 LossMetrics数据库概述 33

3.2.2回收率分布的直方图描述 33

3.3零回收和部分回收影响因素的对比分析 36

3.4不同剥离方式回收率的对比分析 44

3.5本章小结 55

第4章 单户处置回收率计量模型 56

4.1引言 56

4.2 模型自变量设定 57

4.3各因素的解释力比较 58

4.4回收率计量模型 59

4.5宏观经济变量对计量模型的贡献 61

4.6本章小结 65

第5章 基于广义Beta分布的单户回收率分布特征 66

5.1引言 66

5.2广义Beta回归模型 67

5.3不同因素下回收率的分布特征分析 69

5.3.1地区因素 69

5.3.2行业因素 70

5.3.3经营状况因素 70

5.3.4工商登记因素 71

5.3.5 五级分类因素 71

5.3.6担保因素 72

5.4多因素广义Beta回归模型 72

5.4.1基于政策性剥离样本的模型 72

5.4.2基于商业性收购样本的模型 75

5.4.3模型比较和分析 77

5.5本章小结 78

第6章 打包处置回收率的影响因素分析 79

6.1引言 79

6.2模型预处理 80

6.2.1样本选取 80

6.2.2 资产包回收率的影响因素 80

6.3预估回收率 81

6.3.1资产包模型介绍 81

6.3.2资产包影响因素 82

6.3.3 各因素的解释力比较 84

6.4打包回收率计量模型 85

6.5 本章小结 87

第7章 不良贷款回收率的地区差异分析 88

7.1引言 88

7.2政策性剥离的不良贷款回收率的地区差异研究 90

7.2.1研究方法与思路 90

7.2.2回收率存在显著的地区差异的论证 91

7.2.3回收率的地区差异原因探究 93

7.3经济发展水平与市场化程度指标 94

7.3.1资产组合层面 94

7.3.2单样本层面 99

7.4回收率的区域聚类研究 100

7.4.1回收率的区域聚类实证结果 100

7.4.2政策性转让贷款的区域差异总结 103

7.5商业性收购的不良贷款回收率的地区差异研究 103

7.5.1研究设计 103

7.5.2商业性收购的不良贷款回收率存在显著地区差异的论证 104

7.5.3商业性收购的不良贷款回收率的地区差异原因探究 105

7.5.4商业性收购贷款地区差异总结 106

7.6本章小结 106

第8章 不良贷款回收率时间衰减效应分析 108

8.1引言 108

8.2研究设计 111

8.2.1数据 111

8.2.2研究思路 111

8.3总样本的回收率实证 111

8.4非破产企业的回收率实证 113

8.4.1破产企业的特性 113

8.4.2非破产企业的回收率表现 114

8.5破产企业的回收率研究 116

8.5.1破产企业的回收率在时间维度上的表现 116

8.5.2破产企业的回收率与宏观经济周期 117

8.6本章小结 120

第9章 宏观经济因素对不良贷款回收率的影响 121

9.1引言 121

9.2数据描述和宏观变量选取 122

9.3基本统计分析 124

9.4回收率与宏观变量的Granger因果关系 126

9.5回归分析 128

9.5.1单变量模型 128

9.5.2多变量模型 131

9.6本章小结 133

第10章 Downturn LGD的估计 134

10.1引言 134

10.2数据描述和宏观变量选取 135

10.3基本统计分析 136

10.4回收率与宏观变量的Granger因果关系 137

10.5回归分析 138

10.6模拟压力测试 140

10.7本章小结 142

第11章 资产管理公司和商业银行LGD模型对比 143

11.1引言 143

11.2不良贷款回收率全模型构建 144

11.2.1模型构建框架 144

11.2.2实证结果 145

11.3商业银行贷款回收率全模型构建 150

11.3.1全样本判别模型 150

11.3.2影响因素分析 152

11.3.3全样本判别模型构建 159

11.3.4组合模型 162

11.3.5 模型簇效果分析 164

11.3.6商业银行贷款回收率模型小结 165

11.4资产管理公司和商业银行回收率模型对比 165

11.5本章小结 167

第12章 前事不忘,后事之师 168

12.1结论 168

12.2新一轮不良资产的集聚风险 172

12.3政策建议 174

12.4研究和应用展望 177

参考文献 180

后记 186

《运筹与管理科学丛书》已出版书目 188