商业银行信用风险评价模型研究 Logt Logt EDF EDF ST ST Logt EDF I
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2 商业银行信用风险评价模型研究 Logt Logt EDF EDF ST ST Logt EDF I
3 商业银行信用风险评价模型研究 Research of Credt Rsk Analyzng Model of Commercal Bank Major: Internatonal Fnance Name: Zheng Mao Supervsor: Meng Janbo Abstract Started from Mnsky s Theory of Fnancal Fraglty and Informaton Economcs, ths thess argues the causes of credt rsk and ponts out the specal causes of credt rsk n chna. A demonstraton analyss usng the Du Pont System s showed here to analyze the credt rsk. The result of Lnear Probablty Model(LPM) and Logt Model shows that the two models gve a good forecastng to the fnancal falure of publc companes. Commercal bank can get quanttatve analyss about the rsk status of the companes usng that two models. Ths paper frst gves a demonstraton analyss usng EDF Model. But EDF Model can t gve a good explanaton for the credt rsk status of ST Nanyang and Ma Anshan Steel. Combnng wth the analyss s of LPM Model and Logt Model, we make a concluson that the cause of ths phenomena may be that the stock prce of our country s overprced. Credt rsk management of commercal bank s a systems engneerng. It needs constructon from many aspects. Some methods are ntroduced to solve the problem. Fnally several ssues for future research are dentfed. Key words: credt rsk, commercal bank, non-performng loan, EDF Model II
4 商业银行信用风险评价模型研究... I ABSTRACT...II... III LOGIT III
5 商业银行信用风险评价模型研究 EDF EDF IV
6 商业银行信用风险评价模型研究 ~990 0% 80 5% ~997 0% % 4% 5% 998~ 999 5% 999
7 商业银行信用风险评价模型研究 % 8% 5% % EDF EDF KMV EDF VC++ EDF 5
8 商业银行信用风险评价模型研究. 700 H.Mnsky.. Theory of Fnancal Fraglty C.Kndleberger
9 商业银行信用风险评价模型研究 Generatonal Ignorance Argument (Rvalrous Pressure Argument).. Myeson 99 4
10 商业银行信用风险评价模型研究 Stgltz & Wess 98 5
11 商业银行信用风险评价模型研究
12 商业银行信用风险评价模型研究 3.. 7
13 商业银行信用风险评价模型研究
14 商业银行信用风险评价模型研究.3.3. Roger Hale -3-9
15 商业银行信用风险评价模型研究 -3- / 5C 5C 0
16 商业银行信用风险评价模型研究 (Character) (Capacty) (Captal) (Collateral) (Condton) 5W (Who) (Why) (When) (What) (How) 5C 5W.3. OCC OCC 5 4 OACM 0% 0% 50% 00% / 0% OCC 60% / 0.% Wllam,F.000. Credt rsk ratng system at large U.S. banks. Journal of Bankng &Fnance ():68-0
17 商业银行信用风险评价模型研究 -3- AAA AA A 3 BBB 4 BB 5 B 6 CCC 7 OAEM CC 8 C 9 D 0-3- OCC 6 ~6 7~0 OCC Mngo 998 = 0.% % -4-0.% 0
18 商业银行信用风险评价模型研究 Fadl 997 WARR = = = n n e e r WARR / -4- r e Logt Probt 3
19 商业银行信用风险评价模型研究.3.5 Black-Scholes(973) Merton(974) Black-Scholes-Merton 993 KMV (Expected Default Frequency EDF) (Mortalty Rate Model) Asquth Mullns(989) (Agng Approach) (990) (99) Altman,Varetto(994) Coats,Fant(993) 4
20 商业银行信用风险评价模型研究 Altman(994).3.6 EDF Jules Henr Poncare Altman,E.I.994. Corporate Dstress Dagnoss: Comparsons Usng Lnear Dscrmnant Analyss and Neural Networks. Journal of Bankng &Fnance 8(3):
21 商业银行信用风险评价模型研究 ST 7 ST (999)
22 商业银行信用风险评价模型研究 = / = - /
23 商业银行信用风险评价模型研究 = / = 360/ = 360/ 3 = / = / 4 = / = / = /
24 商业银行信用风险评价模型研究
25 商业银行信用风险评价模型研究
26 商业银行信用风险评价模型研究 %
27 商业银行信用风险评价模型研究 998 0% % 000,685,77.6 % 4, % 9, % 7, % % % % % % WTO 00
28 商业银行信用风险评价模型研究 (Lnear Probablty Models, LPM) 5 Y = Y =0 j X X j j j Y n = α + βj X j + ε j = (3..) β j X j j E( ε ) = 0, n, L n ) j j (3..) j = E( Y X, X, X = α + β X = Y = - P = Y =0 P Y Y 0 - P P 5 3
29 商业银行信用风险评价模型研究 E Y ) = 0 ( P ) + P = P ( 3..3 (3..) (3..3) n, X, L, X n ) = α + j X j P (3..4) j = E ( Y X β = P 0 0 ( Y X, X,, X ) n E L 3..5 X β j j Y X j 3.. Logt Logt 6 Logt 0 Logt Logt 0 Logstc P = n ( α + β j X j + ε ) j = + e (3..6) P X = X, X, L X ) - j ( n P α β j Z n = α + β X + ε j j j= (3..6) (3..7) 6 SPSS for Wndows 4
30 商业银行信用风险评价模型研究 P = F Z ) = + e ( (3..8) Z (3..8) Z P P 0 (3..8) P = + e (3..9) Z P + e = P + e Z Z = e Z (3..0) 3..0 L P ln( α β X + ε (3..) n = ) = Z = + P j= j j X β j j 3..3 Logt 0 Logt Logstc Logt Logstc Logt Logt 3..4 ( ) 5
31 商业银行信用风险评价模型研究 (Edward.I.Altman) Z-score Zeta 3..5 Logt [998]6 (Specal Treatment, ST) ST Partcular Transfer, PT ST PT 3..3 ST PT ST PT ST PT 7 ST PT 00 6 ST PT ST PT 6
32 商业银行信用风险评价模型研究 Edward I. Altman Z 9 () () (3) (4) (5) ST PT 9 Altman, Fnancal ratos,dscrmnant analyss and the predcton of corporate bankruptcy. 7
33 商业银行信用风险评价模型研究 (6) 0 X = / X = / X3 = / X4 / Edward I. Altman Z (A B H N ) H N H N =A A +B B 0 + ( ) / X5 /
34 商业银行信用风险评价模型研究 X6 = / X7 = / = / X8 / = + X9 / (EBIT)= + 3 X0 = / Mean Std. Devaton X X X / X / X X E-0 X E-0 / X E-0 / X E-0 X
35 商业银行信用风险评价模型研究 Mean Std. Devaton X X X / X / X X X / X / X X Mean Std. Devaton X X X / X / X X E X / X / X9 -.4E X / / / % 84.0%
36 商业银行信用风险评价模型研究 ST PT ST PT ST PT Y 0 40 Y SPSS 3
37 商业银行信用风险评价模型研究 3-3- Model 3 4 Varables Entered/Removed Varables Entered... a. Dependent Varable: Y Varables Removed. a Method Stepwse (Crter a: Probabl ty-of-f-t o-enter <=.050, Probabl ty-of-f-t o-remove >=.00). Stepwse (Crter a: Probabl ty-of-f-t o-enter <=.050, Probabl ty-of-f-t o-remove >=.00). Stepwse (Crter a: Probabl ty-of-f-t o-enter <=.050, Probabl ty-of-f-t o-remove >=.00). Stepwse (Crter a: Probabl ty-of-f-t o-enter <=.050, Probabl ty-of-f-t o-remove >=.00) F
38 商业银行信用风险评价模型研究 3-3- Model 3 4 Model Summary Adjusted R Std. Error of R R Square Square the Estmate.759 a b c d a. Predctors: (Constant), b. Predctors: (Constant),, c. Predctors: (Constant),,, d. Predctors: (Constant),,,, 3-3- R Square R Square R R Square R Square
39 商业银行信用风险评价模型研究 Model 3 4 Regresson Resdual Total Regresson Resdual Total Regresson Resdual Total Regresson Resdual Total ANOVA e Sum of Squares df Mean Square F Sg a b E c E d E a. Predctors: (Constant), b. Predctors: (Constant),, c. Predctors: (Constant),,, d. Predctors: (Constant),,,, e. Dependent Varable: Y Regresson Resdual Total F 34
40 商业银行信用风险评价模型研究 Model Excluded Varables e Beta In t Sg. Correlaton Tolerance.47 a a /.95 a /.39 a a a /-.63 a / Partal Collnear ty Statstc s.364 a a b b b b b / / /-.5 b /.67 b b c c /.7 c /.7 c c /-.086 c /.033 c d /.079 d /.03 d d /-.086 d / d a. Predctors n the Model: (Constant), b. Predctors n the Model: (Constant),, c. Predctors n the Model: (Constant),,, d. Predctors n the Model: (Constant),,,, e. Dependent Varable: Y t
41 商业银行信用风险评价模型研究 t 36
42 商业银行信用风险管理研究 Model 3 4 Standard zed Coeffce Coeffcents a Unstandardzed Collnearty Coeffcents nts Correlatons Statstcs B Std. Error Beta t Sg. Zero-order Partal Part Tolerance VIF.738E (Constant) (Constant) (Constant) 8.565E (Constant) a. Dependent Varable: Y 37
43 商业银行信用风险管理研究 t 0.05 X X X Tolerance VIF Y= Y= ( )
44 商业银行信用风险管理研究 ST.4.9 ST ST.30.6 PT.04.8 ST PT PT PT ST.4.09 ST.9.0 ST.7. ST.4.8 ST % 00% % % 96.6% 9.67% PT ST PT 39
45 商业银行信用风险管理研究 / Logt ST PT ST PT 40 ST PT Y 0 40 Y
46 商业银行信用风险管理研究 3-4- P X X X X / X X / X / X X / X P X8 X7 X5 X X X3 X4 X6 X9 X0 SPSS Logt Logstc Regresson Unweghted Cases a Selected Cases Unselected Cases Total a Case Processng Summary Included n Analyss Mssng Cases Total N Percent If weght s n effect, see classfcaton table for the total number of cases Dependent Varable Encodng Orgnal Value 0 Internal Value
47 Block 0: Begnnng Block 商业银行信用风险管理研究 Classfcaton Table a,b Predcted Step 0 Observed Y Overall Percentage a. Constant s ncluded n the model. b. The cut value s Y Percentage 0 Correct a b Varables n the Equaton Step 0 Constant B S.E. Wald df Sg. Exp(B) Varables not n the Equaton Step 0 Varables Overall Statstcs X X3 X6 X9 X0 X Score df Sg X X 4
48 Block : Method = Forward Stepwse (Wald) 商业银行信用风险管理研究 Model Summary Step - Log Cox & Snell Nagelkerke R lkelhood R Square Square R Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square R Square Classfcaton Table a Predcted Observed Step Y Overall Percentage Step Y Overall Percentage a. The cut value s Y Percentage 0 Correct % 43
49 商业银行信用风险管理研究 Varables not n the Equaton Step Step Varables Overall Statstcs Varables Overall Statstcs X3 X6 X9 X0 X X3 X6 X9 X Score df Sg X0 X Step X a Constant Step X b X0 Constant Varables n the Equaton B S.E. Wald df Sg. Exp(B) a. Varable(s) entered on step : X b. Varable(s) entered on step : X Wald 0.05 Z X X0 = 3-4- (3..8) 44
50 商业银行信用风险管理研究 P F ( Z ) = = Z X X 0 = e + e Logt Logt ST ST ST PT ST PT PT PT ST ST ST ST ST Logt % 98.8% % % 96.6% 9.67% Logt Logt 0 PT Logt
51 商业银行信用风险管理研究 (0.60) (0.5) (-0.99) ST ST Logt Logt Logt 9 97% 8 93% % % % 8 73% % % ST Logt ST ST Logt ST ST 3 ST
52 商业银行信用风险管理研究 ~0. Aaa 0.0% 0.~0. Aa 0.48% 0.~0.3 A 0.75% 0.3~0.4 Baa.5% 0.4~0.5 Ba.00% 0.5 B Moody s Investors Servce Aa 0.48% ST ST B P Ba Logt A 00 n V = α 3-5- = V V α V 47
53 商业银行信用风险管理研究 4 4. KMV Expected Default Frequency,EDF OB OA, OB OA -OB OB OB 4-- OA, 48
54 商业银行信用风险管理研究 O A B A 4-- OB OB S X X O X S _ 49
55 商业银行信用风险管理研究 974 somorphc Black-Scholes = f ( S, X, r,, τ ) 4-- = f ( A, B, r,, τ ) 4-- S X A B r σ s σ A A σ A σ A 4-- A σ A KMV EDF σ s σ A A 4.3 EDF KMV 995 Merton(974) EDF
56 商业银行信用风险管理研究 OB OA OB OA OL 4-3- E O A B A (A) -L 4-3- = f Black-Scholes f E rτ ( d = VN d ) De N( ) 4-3- E- D- V- - r- N- d,d 5
57 商业银行信用风险管理研究 d,d d V ln( ) + ( r + σ v ) τ D σ τ = 4-3- v d = d σ v τ σ v 4-3- V σ v 3 Delta Delta E = = N( d ) V δ E = δ V E E E δ V = E V = δ V V E V σ e = δσ v = δ σ v E σ e σ v V σ v 4.4 Kealhofer % % 3 Delta 5
58 商业银行信用风险管理研究 Kealhofer ST ST ,3,000 49,579,000 Logt =A A +B B + ( ) / n+ S σ e u S ln( ) S = 4-4- = n u τ σ e s = n n = ( u u) 4-4- σ s τ e = σ e n
59 商业银行信用风险管理研究 4 n σ e John C.Hull S / S Ln( S / S ) S / S Ln( S / S ) ( ) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , wener processes 54
60 商业银行信用风险管理研究 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,436 S =/ = % = % 90 σ v 4-3- V 4-3- V f V ) = VN( d ) De N( d rτ ( ) E f ( V ) = 0 V E=678,443,000 D=49,579,000 = r=0% VC++ f ( V ) < V
61 商业银行信用风险管理研究 V f (V ) V f (V ) 0,000,000 8,93,857.85,064, ,000,000 7,93,857.85,064, ,000,000 6,93,857.85,064, ,000,000 5,93,857.85,064, ,000,000 4,93,857.85,064, ,000,000 3,93,857.87,064, ,000,000,93,858.06,064, ,000,000,93,860.7,064, ,000,000 93,9.70,064, ,000,000-63,56.6,064, ,000-6,409.56,064, ,000-35,794.40,064, ,000-54,005.55,064, , ,775.99,064, , ,340.,064, , ,394.73,064, , ,436.,064, , ,44.65,064, , ,443.00,064, , ,443.00,064, f (V ) f (V ) V V f (V ) A 4-4- f (V ) V,064,480 V σ v - V D = = Vσ = = % 634, %.9 56 v
62 商业银行信用风险管理研究.7%.9.7% EDF 4.5 (EDF) ST.7% Logt ST PT EDF σ v ,079,0,3,36 V σ B v.0..5%.% r=0% 5% 3%,087,040,09,790 V r C.0..5%.3% KMV ± 50% V 7,60,384 E=,97,077 D=6,34, %.94 0% 3 Logt (EDF) ST EDF 57
63 商业银行信用风险管理研究 ST Logt ST % V 35,373 V 4-4-5,497 EDF ST, ,443, EDF KMV EDF EDF KMV KMV EDF EDF = EDF = = 5% 000 EDF EDF KMV EDF KMV
64 商业银行信用风险管理研究 700 EDF EDF 4-6- EDF
65 商业银行信用风险管理研究 V0 V =,,3,4,5 V α,=,,3,4,5: α, V = α + V = V 0 V + α V + α V + α V α V α V = αv V 60
66 商业银行信用风险管理研究 4.7 KMV EDF - EDF 6
67 商业银行信用风险管理研究 5 5. Logt 97% 93% 3 67% 73% Logt EDF EDF ST Logt % 84.0% EDF EDF EDF EDF EDF 6
68 商业银行信用风险管理研究 Mc.Naughton 63
69 商业银行信用风险管理研究 a. b. c. d. e. f. g. a. b. c. d. e
70 商业银行信用风险管理研究 a. b. c. d , ) ) 3) 65
71 商业银行信用风险管理研究
72 商业银行信用风险管理研究 % , [( ) %+30] John B.Caouetteea
73 商业银行信用风险管理研究 68
74 商业银行信用风险管理研究 % Logt Logt EDF EDF ST Logt EDF 69
75 商业银行信用风险管理研究 997 B I SPSS for Wndows / / / 9 999/ /9 70
76 商业银行信用风险管理研究 998/0 999/ / 4 999/ / / / 8 999/ / / /8-000/7 3 00/ / / / 36 00/ / / / / 4 000/8 7
77 商业银行信用风险管理研究 4 00/ 43 00/ /5 45 Altman,E.I Fnancal ratos,dscrmnant analyss and the predcton of corporate bankruptcy. Journal of Fnance 4: Altman,E.I.994. Corporate Dstress Dagnoss: Comparsons Usng Lnear Dscrmnant Analyss and Neural Networks. Journal of Bankng &Fnance 8(3): Altman,E.I.989. Measurng corporate bond mortalty and performance. Journal of Fnance 9: Altman E.I, Narayanan P.977.Zeta analyss-a new model to dentfy bankruptcy rsk of corporatons. Journal of Bankng &Fnance, (): Beaver,W.967.Fnancal Ratos as Predctors of Falures. Journal of Accountng Research 4:7-50 Beaver W Market prces, fnancal ratos, and the predcton of falure. Journal of Accountng Research 6: Black F,Scholes M.973. The prcng of optons and corporate labltes. Journal of Poltcal Economy 5: Coats,P.,and Pant,L.993. Recognzng fnancal dstress patterns usng a neural network tool. Fnancal Management. 8: Davd,J and John,M Credt rsk modelng and nternal captal allocaton processess: mplcaton for a model-based regulatory bank captal standard.journal of Economcs & Busness (3-4): Fraydman,H.985. Introducng Recursve Parttonng for Fnancal Classfcaton:TheCase of Fnancal Dstress. Journal of Bankng &Fnance (): Hull J.C,Whte A The mpact of default Rsk on the prces of optons and other dervatve securtes. Journal of Bankng and Fnance 5: Johnkhart,M.979. On the Term Structure of Interest Rates and the Rsk of Default. Journal of Bankng &Fnance 3(3): Kao,D.L.994. Strateges for Measurng and Managng Rsk Concentraton n Loan Portfolo. Journal of Commercal Bank Lendng 76(5):8-7. 7
78 商业银行信用风险管理研究 58 Love,A.D,and P.Love.986. The Flat Maxmum Effect and Lnear Scorng Models for Predcton. Journal of Forecastng 5: Martn,D.977. Early warnng of bank falure: a logt regresson approach. Journal of Bankng and Fnance 7: McAllster,P., and J.J. Mngo Commercal Loan Rsk Management, Credt Scorng and Prcng. Journal of Commercal Bank Lendng 76(9):6-6 Ohlson,J.980. Fnancal Rato and the Probablstc Predcton of Bankruptcy. Journal of Accountng Research 8(): Orgler,Y.980. A Credt Scorng Model For Commercal Loans. Journal of Money, Accountng and Bankng : Wllam,F.000. Credt rsk ratng system at large U.S. banks. Journal of Bankng &Fnance (): Zmjewsk,M.E.984. Methodologcal Issues Related to the Estmaton of Fnancal Dstress Predcton Models. Journal of Accountng Research : Zavgren,C.983. Corporate Falure Predctors: The State of the Art. Journal of Accountng Lterature. 73
79 商业银行信用风险管理研究 A. V (V ) f v d d N De v d d VN d N V V f r + = ) ( ) ( ) ( ) ( τ τ σ τ σ τ v r v V d N De V d VN d N ) ( ) ( ) ( + = τ σ τ v r V d N De d VN d N ) ( ) ( ) ( + = π ) ( d e d N = π ) ( d e d N = V V f ) ( πτ σ τ ) ( v d r d V e De Ve d N + = rτ rτ D V d d De Ve Ve + = = ) ln( d r d e De Ve = τ V V f ) ( ( ) d N = 3 0 ) ( d N 0 ) ( V V f 74
80 商业银行信用风险管理研究 f (V ) V B. V σ v rτ 0 = VN( d ) De N( d ) E V 0 = N( d σ v d σ rτ ) + VN d ) De N ( d ) v d σ v = V σ v N d rτ ( d ) v ( d ) + VN d ) De N ( d ) σ v σ σ v τ = V σ v N d ) + VN d ) σ rτ rτ ( d De N ( d De N ( d v d ) + σ v ) τ ) = rτ V N d De N d ) 0 V N( d ) = σ v τ De r N ( d ) τ V σ 0 v V σ v 75
81 商业银行信用风险管理研究 C. V r rτ 0 = VN( d ) De N( d ) E 0 = V r d rτ rτ N( d ) + VN d ) + τde N( d ) De N ( d ) r d r V V τ rτ = N( d ) + VN d )( + ) + τde N( d ) r Vσ τ r σ v v De rτ N d )( Vσ v V τ r τ + ) σ v V r rτ ( N( d ) + N d ) De N d ) σ τ Vσ v v ) τ = τ rτ VN d ) τde N( d σ ) = rτ V N d De N d ) 0 v ) + De rτ τ N d ) σ v V r ( ) N d = τde rτ N( d ) V r 0 V r 76
82 商业银行信用风险管理研究 77
Yahoo " (MIC) 2004 2003 B2C C2C 204 2002 36% 0.39% 1.5% 2003 125 B2C C2C 30% 70% 2004 200~250 2004 10 11 Yahoo 344 ebay 128 ( 1) 2005 1 Yahoo PDA 97,4
C2C Logstc hhchang@mcu.edu.tw Yahoo 500 Logstc 93% C2C C2C Imposng Taxes on C2C Internet Aucton the Applcaton of Logstc Regresson Abstract Accordng to taxaton prncples about Internet aucton announced by
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130012 Jeffrey Wurgler 21 11 F830.9 A 1 2004,,, 2001 2003 2003 2002 Jeffrey Wurgler 1991-1999 2003 21 11 2 2.1 Panel Data Jeffrey Wurgler 2000 I ln I V = α + ηln + εt, 1 V t, t, t, 1 t, 1 I V η η >0 t
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0 9 9 ( 8 ) Chna Industral Economcs Sep., 0 No.9,, (, 36005) [ ],,,,, (IPO), 009 9 00 0 4 IPO, IPO, ;, 5% 0%, IPO, [ ] ; ; ; [ ]F83.5 [ ]A [ ]006-480X(0)09-040- 009 0 3,, (,009;,00), 00, 4 33.56, 95 ;
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2016 年 双 创 孵 化 专 项 债 券 信 用 评 级 报 告 地 方 政 府 支 持 力 度 较 大 公 司 为 浏 阳 市 重 要 的 投 融 资 主 体, 得 到 了 当 地 政 府 的 大 力 支 持 2012-2014 年, 浏 阳 市 政 府 累 计 向 公 司 注 入 60.64 万 平 方 米 土 地, 累 计 增 加 公 司 资 本 公 积 6.31 亿 元, 合 计 向
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2016 年 公 司 债 券 2016 年 跟 踪 信 用 评 级 报 告 温 州 交 投 经 营 状 况 平 稳, 其 提 供 的 全 额 无 条 件 不 可 撤 销 的 连 带 责 任 保 证 担 保 仍 可 提 升 本 期 债 券 的 安 全 性 关 注 : 公 司 主 要 在 建 项 目 资 金 需 求 量 较 大, 面 临 较 大 的 资 金 压 力 截 至 2015 年 末, 公 司
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2014 年 公 司 债 券 2016 年 跟 踪 信 用 评 级 报 告 充 了 公 司 的 盈 利 能 力 公 司 以 房 屋 建 筑 物 及 土 地 使 用 权 为 本 期 债 券 提 供 抵 押 担 保 本 期 债 券 抵 押 房 屋 建 筑 物 及 土 地 使 用 权 评 估 价 值 合 计 152,849.30 万 元, 为 本 期 债 券 本 金 的 1.27 倍 关 注 : 阜
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优 化 组 织 架 构, 提 升 管 控 效 率 ; 总 行 参 与 贷 款 调 查, 控 制 信 贷 风 险 2015 年 底, 紫 金 农 商 银 行 为 适 应 经 营 发 展 需 要, 对 组 织 架 构 和 内 设 机 构 进 行 了 部 分 调 整, 新 设 立 了 金 融 同 业 部 和 七 个 部 门 内 设 中 心, 分 别 为 : 个 人 存 款 管 理 中 心 和 零 售 业
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2013 年 企 业 债 券 2015 年 跟 踪 信 用 评 级 报 告 关 注 : 我 国 农 资 流 通 行 业 利 润 空 间 较 为 有 限, 行 业 竞 争 的 压 力 加 大 目 前 农 资 流 通 领 域 企 业 众 多, 在 农 资 产 能 过 剩 的 情 况 下, 产 品 同 质 化 严 重, 农 资 流 通 领 域 的 竞 争 也 日 趋 激 烈 随 着 政 府 取 消 棉
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跟 踪 评 级 说 明 根 据 湘 投 控 股 2007 年 度 公 司 债 券 信 用 评 级 的 跟 踪 评 级 安 排, 大 公 对 公 司 2010 年 以 来 的 经 营 和 财 务 状 况 以 及 履 行 债 务 情 况 进 行 了 信 息 收 集 和 分 析, 并 结 合 公 司 外 部 经 营 环 境 变 化 等 因 素, 得 出 跟 踪 评 级 结 论 发 债 主 体 湘 投 控
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2012 年 公 司 债 券 2015 年 跟 踪 信 用 评 级 报 告 受 益 于 石 蜡 价 格 的 下 降, 公 司 蜡 烛 及 工 艺 品 业 务 的 毛 利 率 有 所 提 高 2014 年, 石 蜡 价 格 呈 波 动 下 降 的 态 势,2014 年 底 石 蜡 价 格 较 上 年 同 期 下 降 11.17%, 减 轻 了 蜡 烛 制 品 行 业 的 成 本 压 力 随 着 石
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发 债 主 体 广 西 建 工 前 身 是 广 西 壮 族 自 治 区 ( 简 称 广 西 自 治 区 ) 建 筑 工 程 局,1979 年 10 月 根 据 广 西 自 治 区 关 于 成 立 广 西 壮 族 自 治 区 建 筑 工 程 总 公 司 的 通 知 ( 桂 革 发 1979 255 号 ), 成 立 广 西 壮 族 自 治 区 建 筑 工 程 总 公 司, 并 于 1980 年 10
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南 通 国 有 资 产 投 资 控 股 有 限 公 司 主 体 长 期 信 用 评 级 报 告 评 级 结 果 : 主 体 长 期 信 用 等 级 :AA + 评 级 展 望 : 稳 定 评 级 时 间 :2012 年 9 月 19 日 财 务 数 据 : 项 目 2009 年 2010 年 2011 年 资 产 总 额 ( 亿 元 ) 183.15 191.34 251.82 所 有 者 权 益
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完 成 在 香 港 联 交 所 的 上 市 工 作, 长 效 的 资 本 补 充 机 制 得 以 建 立, 顺 利 完 成 五 年 三 步 走 的 发 展 战 略 ; 业 务 协 同 效 应 不 断 增 强, 综 合 实 力 不 断 巩 固 中 国 华 融 成 立 初 期 是 一 家 专 门 从 事 不 良 资 产 处 置 的 政 策 性 金 融 机 构 随 着 阶 段 性 特 殊 使 命 的 完
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2013 年 6 亿 元 企 业 债 券 2014 年 跟 踪 信 用 评 级 报 告 正 面 : 国 家 高 度 重 视 三 农 工 作, 并 着 力 推 进 供 销 合 作 社 改 革 和 发 展, 供 销 社 系 统 在 政 策 和 资 金 等 方 面 得 到 中 央 政 府 的 大 力 支 持 ; 跟 踪 期 内, 公 司 农 资 和 棉 花 贸 易 领 域 继 续 处 于 湖 北 省
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2011 年 中 核 财 务 有 限 责 任 公 司 金 融 债 券 跟 踪 评 级 报 告 发 行 主 体 概 况 数 据 中 核 财 务 公 司 2008 2009 2010 资 产 总 额 ( 亿 元 ) 159.37 188.05 221.59 所 有 者 权 益 合 计 ( 亿 元 ) 21.37 22.00 22.53 不 良 贷 款 余 额 ( 亿 元 ) 0.08 0.05 0.00
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2015 年 度 次 级 债 券 2016 年 跟 踪 信 用 评 级 报 告 关 注 : 公 司 业 务 相 对 易 受 市 场 行 情 波 动 影 响 近 年 公 司 证 券 经 纪 业 务 自 营 业 务 投 资 银 行 业 务 均 受 证 券 市 场 行 情 等 因 素 影 响 较 大,2015 年 下 半 年 以 来, 股 市 成 交 量 大 幅 下 滑, 同 时 债 券 市 场 收
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