| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究的目的和意义 | 第12页 |
| ·研究方法与结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 相关文献研究综述 | 第14-24页 |
| ·信贷风险管理的相关研究 | 第14-17页 |
| ·区域经济差异的相关研究 | 第17-19页 |
| ·商业银行信贷风险管理概论 | 第19-21页 |
| ·商业银行信贷风险的定义及主要内容 | 第19页 |
| ·商业银行信贷风险管理理论 | 第19-21页 |
| ·我国商业银行信贷风险管理的现状 | 第21-24页 |
| 第3章 信贷风险评估方法与度量模型 | 第24-49页 |
| ·传统信贷风险评估方法 | 第24-28页 |
| ·专家系统法 | 第24-25页 |
| ·贷款评级法 | 第25页 |
| ·财务指标法 | 第25页 |
| ·信用评分法 | 第25-27页 |
| ·神经网络法 | 第27-28页 |
| ·传统信贷风险评估方法的缺陷 | 第28页 |
| ·《巴塞尔新资本协议》对信贷风险度量的要求 | 第28-33页 |
| ·信贷风险度量模型的基本要素 | 第29-31页 |
| ·在险价值(VaR)方法及其在信贷风险度量模型中的应用 | 第31-33页 |
| ·现代信贷风险度量模型 | 第33-47页 |
| ·KMV模型 | 第33-37页 |
| ·CreditMetrics 模型 | 第37-40页 |
| ·CreditPortfolio View 模型 | 第40-42页 |
| ·CreditRisk+模型 | 第42-43页 |
| ·模型的比较 | 第43-47页 |
| ·CreditRisk+模型的比较优势 | 第47-49页 |
| 第4章 CreditRisk+模型 | 第49-64页 |
| ·违约率不变时的违约损失 | 第49-53页 |
| ·违约事件概率生成函数 | 第49-50页 |
| ·违约损失概率生成函数 | 第50-52页 |
| ·损失分布 | 第52-53页 |
| ·违约率变化时的违约损失 | 第53-57页 |
| ·违约事件概率生成函数 | 第53-55页 |
| ·违约损失概率生成函数 | 第55-56页 |
| ·损失分布 | 第56-57页 |
| ·CreditRisk+模型的改进 | 第57-64页 |
| ·违约损失的无条件概率生成函数 | 第58-59页 |
| ·矩和累积生成函数 | 第59-61页 |
| ·VaR的鞍点逼近 | 第61-64页 |
| 第5章 CreditRisk+在信贷风险区域差异中的应用 | 第64-77页 |
| ·样本数据的选取 | 第64页 |
| ·样本银行对信用评级的相关规定 | 第64-66页 |
| ·CreditRisk+模型对风险因子的度量 | 第66-67页 |
| ·数据处理 | 第67-71页 |
| ·结果分析 | 第71-73页 |
| ·区域经济特色与银行信贷策略 | 第73-77页 |
| ·浙江省商业银行信贷经营的区域经济特色 | 第74页 |
| ·启示和建议 | 第74-77页 |
| 第6章 结论 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录A 各个地区样本贷款的风险情况表及损失分布图 | 第84-101页 |
| A.1 杭州地区 | 第84-85页 |
| A.2 湖州地区 | 第85-87页 |
| A.3 嘉兴地区 | 第87-89页 |
| A.4 金华地区 | 第89-91页 |
| A.5 丽水地区 | 第91-92页 |
| A.6 衡州地区 | 第92-94页 |
| A.7 绍兴地区 | 第94-95页 |
| A.8 台州地区 | 第95-97页 |
| A.9 温州地区 | 第97-99页 |
| A.10 舟山地区 | 第99-101页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第101页 |
| 个人简历: | 第101页 |
| 已发表论文: | 第101页 |
| 待发表书籍: | 第101页 |