杨晓光、陈暮紫、陈敏著的《不良贷款的回收——数据背后的故事》研究的特点是从海量微观数据出发，通过运用大量的数学模型，试图透过事物的表象，发现事物背后规律性的东西，而不是大而化之的历史事件的堆砌。整个研究围绕资产管理公司不良贷款“产生原因、处置方式、影响因素、计量实证”这一主线，利用数据挖掘、广义线性、非线性回归、压力测试、生存分析等多种计量方法，全面分析不良贷款处置、回收过程中的方方面面问题，主要包括不良贷款处置、回收方式对比、回收影响因素分析等。全书模型主要包括时点静态模型和时变动态模型，既包括在截面数据角度下分析企业规模、抵押因素、处置方式选择与不良贷款回收相关关系等的多个模型；也包括在时变角度下分析宏观经济在全局和地区范围与回收关联的若干模型；还包括在时变角度下分析不良贷款的特殊效应——回收衰退效应影响的生存分析模型。

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。这是新中国历史上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。杨晓光、陈暮紫、陈敏著的《不良贷款的回收——数据背后的故事》利用一个大型清收数据库，通过计量建模，系统地考察了这次不良资产处置的经验，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宝贵的借鉴。

本书不仅可以为商业银行、资产管理公司的信贷审批、处置的专业人士提供技术参考，也可以为金融监管部门的政策制订提供建议，同时还可供对银行业和不良贷款处置实务感兴趣的读者阅读。

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 中国资产管理公司的成立

 1.2 我国资产管理公司的发展

 1.3 国际金融机构有关不良资产处置的经验

 1.4 国际金融机构采用的处置管理模式

 1.5 国际资产管理公司对不良资产的处置方式

 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

1.6.1 不良资产处置流程

1.6.2 不良资产处置方式概述

 1.7 不同处置方式样本分布频率对比

 1.8 本章小结

第2章 不良资产处置方式的影响因素分析

 2.1 引言

 2.2 影响因素分析和检验

2.2.1 影响因素分析

2.2.2 列联表检验

 2.3 处置方式判别模型

2.3.1 决策树判别模型

2.3.2 决策树判别结果

2.3.3 PLTR判别模型

 2.4 本章小结

第3章 单户处置的回收率的影响因素分析

 3.1 引言

 3.2 回收率总体描述

3.2.1 LossMetrics数据库概述

3.2.2 回收率分布的直方图描述

 3.3 零回收和部分回收影响因素的对比分析

 3.4 不同剥离方式回收率的对比分析

 3.5 本章小结

第4章 单户处置回收率计量模型

 4.1 引言

 4.2 模型自变量设定

 4.3 各因素的解释力比较

 4.4 回收率计量模型

 4.5 宏观经济变量对计量模型的贡献

 4.6 本章小结

第5章 基于广义Beta分布的单户回收率分布特征

 5.1 引言

 5.2 广义Beta回归模型

 5.3 不同因素下回收率的分布特征分析

5.3.1 地区因素

5.3.2 行业因素

5.3.3 经营状况因素

5.3.4 工商登记因素

5.3.5 五级分类因素

5.3.6 担保因素

 5.4.多因素广义Beta回归模型

5.4.1 基于政策性剥离样本的模型

5.4.2 基于商业性收购样本的模型

5.4.3 模型比较和分析

 5.5 本章小结

第6章 打包处置回收率的影响因素分析

 6.1 引言

 6.2 模型预处理

6.2.1 样本选取

6.2.2 资产包回收率的影响因素

 6.3 预估回收率

6.3.1 资产包模型介绍

6.3.2 资产包影响因素

6.3.3 各因素的解释力比较

 6.4 打包回收率计量模型

 6.5 本章小结

第7章 不良贷款回收率的地区差异分析

 7.1 引言

 7.2 政策性剥离的不良贷款回收率的地区差异研究

7.2.1 研究方法与思路

7.2.2 回收率存在显著的地区差异的论证

7.2.3 回收率的地区差异原因探究

 7.3 经济发展水平与市场化程度指标

7.3.1 资产组合层面

7.3.2 单样本层面

 7.4 回收率的区域聚类研究

7.4.1 回收率的区域聚类实证结果

7.4.2 政策性转让贷款的区域差异总结

 7.5 商业性收购的不良贷款回收率的地区差异研究

7.5.1 研究设计

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

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

7.5.4 商业性收购贷款地区差异总结

 7.6 本章小结

第8章 不良贷款回收率时间衰减效应分析

 8.1 引言

 8.2 研究设计

8.2.1 数据

8.2.2 研究思路

 8.3 总样本的回收率实证

 8.4 非破产企业的回收率实证

8.4.1 破产企业的特性

8.4.2 非破产企业的回收率表现

 8.5 破产企业的回收率研究

8.5.1 破产企业的回收率在时间维度上的表现

8.5.2 破产企业的回收率与宏观经济周期

 8.6 本章小结

第9章 宏观经济因素对不良贷款回收率的影响

 9.1 引言

 9.2 数据描述和宏观变量选取

 9.3 基本统计分析

 9.4 回收率与宏观变量的Granger因果关系

 9.5 回归分析

9.5.1 单变量模型

9.5.2 多变量模型

 9.6 本章小结

第10章 Downturn LGD的估计

 10.1 引言

 10.2 数据描述和宏观变量选取

 10.3 基本统计分析

 10.4 回收率与宏观变量的Granger因果关系

 10.5 回归分析

 10.6 模拟压力测试

 10.7 本章小结

第11章 资产管理公司和商业银行LGD模型对比

 11.1 引言

 11.2 不良贷款回收率全模型构建

11.2.1 模型构建框架

11.2.2 实证结果

 11.3 商业银行贷款回收率全模型构建

11.3.1 全样本判别模型

11.3.2 影响因素分析

11.3.3 全样本判别模型构建

11.3.4 组合模型

11.3.5 模型簇效果分析

11.3.6 商业银行贷款回收率模型小结

 11.4 资产管理公司和商业银行回收率模型对比

 11.5 本章小结

第12章 前事不忘，后事之师

 12.1 结论

 12.2 新一轮不良资产的集聚风险

 12.3 政策建议

 12.4 研究和应用展望

参考文献

后记

《运筹与管理科学丛书》已出版书目