马宇超

作品数：6被引量：41H指数：4
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供职机构：中国科学院数学与系统科学研究院更多>>
发文主题：不良贷款回收权证定价跳跃扩散模型中国股市更多>>
发文领域：经济管理理学更多>>
发文期刊：《管理科学学报》《系统工程理论与实践》《中国管理科学》《数理统计与管理》更多>>
所获基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金创新研究群体科学基金安徽省自然科学基金更多>>
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基于广义Beta回归的不良贷款回收率模型被引量：6
《数理统计与管理》2011年第5期810-823,共14页陈暮紫 陈浩 马宇超 王博 唐跃 黄意球 陈敏 杨晓光 
国家重点基础研究发展规划项目(973计划)(No:2007CB814902);国家基金委海外杰出青年基金(No:10628104);国家基金委创新研究群体(No:10721101);国家水利部公益性项目(No:200801027)的资助;中央财经大学"211工程"三期资助项目
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...
关键词：广义Beta回归 宏观因子 极大似然估计 OLS估计 单因素模型 多因素模型 
基于危险率函数变点检测的美国次级债危机传染分析被引量：9
《系统工程理论与实践》2010年第3期431-436,共6页叶五一 缪柏其 马宇超 
国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金(70821001);安徽省自然科学基金(090416245);教育部科学技术研究重大项目(309017)
金融危机传染的分析是近期国际金融研究中的重要问题,大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法.应用危险率函数的变点检测方法检验了传染效应的存在性,并给出了传染程度大小的一种度量方法.首次从持续期的角度对危机传染问题进行分析...
关键词：次级债危机 危险率函数 变点检测 金融传染 
大规模同质不良资产组合回收率定价研究被引量：4
《管理科学学报》2010年第2期86-96,共11页马宇超 陈暮紫 陈浩 王博 陈敏 杨晓光 
国家基础研究计划资助项目(973项目)(2007CB814902);国家自然科学基金创新研究群体资助项目(70221001);国家自然科学基金重点资助项目(70331001);国家自然科学基金海外杰出青年基金资助项目(10628104)
处置不良资产是我国金融业改革和发展的重要问题,大规模批量处置不良贷款是处置不良资产的首选方法之一.不良贷款组合的回收率分布,是不良贷款组合定价的基础.针对不良贷款回收率的双峰分布特性,将不良贷款分为低峰回收贷款和高峰回收贷...
关键词：不良贷款组合 巨额同质资产组合 回收率估计 结构模型 
中国股市权证定价的带均值回归跳跃扩散模型被引量：15
《系统工程理论与实践》2010年第1期14-21,共8页马宇超 陈敏 蔡宗武 张敏 
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB814902);国家自然科学基金(70221001;70331001;10628104)
针对中国股价运动规律,提出一个带均值回归项的跳跃扩散模型,并以上证指数数据为例,给出模型的参数估计方法.结果表明该定价模型在单边市的情形下,能够比传统B-S公式更好的体现中国股市动态资产价格的运动过程.此外,还给出了基于带均值...
关键词：权证定价 带均值回归跳跃扩散模型 
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
《系统工程理论与实践》2009年第12期23-30,共8页陈浩 马宇超 陈暮紫 唐跃 王博 陈敏 杨晓光 
国家重点基础研究发展计算(973计划)(2007CB814902);国家自然科学基金(70425004)
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...
关键词：变量选择 支持向量机 回收率 判别分析 
非极端回收不良贷款的回收率预测研究被引量：1
《中国管理科学》2009年第5期1-8,共8页陈暮紫 马宇超 王博 陈浩 唐跃 陈敏 杨晓光 
国家973计划(No.2007CB814902);国家自然科学基金资助项目(70425004)
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...
关键词：非极端回收 不良贷款 回收率 单笔贷款债务人 多笔贷款债务人 
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