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商业银行信用评价模型的适应性研究--基于KMV模型和Credit Metrics模型的对比分析

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
1. 前言第14-18页
   ·选题的意义第14-15页
   ·文献综述第15-17页
   ·本文框架第17-18页
2. 商业银行信用风险概述及我国现状第18-28页
   ·信用风险概述第18-22页
     ·风险的由来和概念第18-19页
     ·商业银行面临的风险第19-20页
     ·信用风险的概念第20-21页
     ·信用风险对商业银行的重要性第21-22页
   ·信用风险管理第22-25页
     ·商业银行风险管理的发展历程第22-23页
     ·我国商业银行信用风险管理方法第23-25页
   ·新巴塞尔协议对商业银行关于信用风险评价和计量的要求第25-26页
     ·巴塞尔协议概述及其关于信用风险的规定第25页
     ·内部评级法第25-26页
   ·我国商业银行信用风险计量和管理现状第26-28页
     ·信用文化基础薄弱和立法不健全第26页
     ·信用风险管理组织机构不完善第26-27页
     ·专业人才缺乏第27页
     ·真实有效的基础数据缺失第27页
     ·风险分析和度量方法简单第27-28页
3. 信用评价模型概述及对比分析第28-35页
   ·信用评价模型的分类第28-29页
   ·古典的信用模型第29-30页
     ·专家系统模型和贷款分级模型第29页
     ·信用评分模型第29-30页
   ·过渡模型第30-31页
   ·现代的信用模型第31-32页
   ·古典信用风险评价模型与现代信用风险评价模型的异同第32-33页
     ·风险的大小及度量第32页
     ·分析的数据基础第32-33页
     ·分析的标的第33页
   ·信用评价模型发展的动力分析第33-35页
     ·理论因素:对原有模型的质疑第33-34页
     ·现实因素:管理和竞争需要第34页
     ·技术因素:技术进步第34-35页
4. KMV 模型的实证分析第35-54页
   ·KMV 模型计算的概述及计算过程第35-38页
   ·违约距离与预期违约概率的关系第38-40页
   ·KMV 模型在国外的应用经验实例分析第40-41页
   ·实证研究第41-51页
     ·样本选取与数据描述第41-43页
     ·事件窗选取第43-44页
     ·前提假设第44页
     ·实证过程第44-51页
   ·分析与结论第51-54页
     ·资产价值与波动率分析第51页
     ·违约距离分析第51-52页
     ·理论预期违约概率分析第52页
     ·结论第52-53页
     ·模型估计中可能存在的问题第53-54页
5. CREDIT METRICS 模型的实例分析第54-66页
   ·模型概述及风险价值VAR 计算第54-56页
   ·CREDIT METRICS 模型计算过程第56-59页
     ·模型假设第56-57页
     ·单笔贷款信用风险情况的计算第57-58页
     ·两笔贷款信用风险情况的计算第58-59页
     ·多笔贷款信用风险情况的计算第59页
   ·实例分析第59-66页
     ·单笔贷款实例分析第59-62页
     ·两笔贷款实例分析第62-64页
     ·估计中存在的问题第64-66页
6. KMV 模型与CREDIT METRICS 模型的适应性对比分析第66-75页
   ·KMV 模型与CREDIT METRICS 模型理论基础的不同第66-68页
   ·KMV 模型在我国的适应性分析第68-71页
     ·KMV 模型在应用中的优点第68页
     ·KMV 模型在应用中的缺点第68-70页
     ·结论第70-71页
   ·CREDIT METRICS 模型在我国的适应性分析第71-73页
     ·Credit Metrics 模型在应用中的优点第71页
     ·Credit Metrics 模型在应用中的不足第71-73页
     ·结论第73页
   ·对比小结第73-75页
7. 启示与建议第75-78页
   ·改变传统的信用管理方式第75页
   ·培育成熟的资本市场第75页
   ·加强监管,建立内部评级体系第75-76页
   ·提高外部评级机构的权威性第76-77页
   ·完善历史数据库第77页
   ·积极研究信用风险衍生工具第77-78页
8. 结束语第78-80页
参考文献第80-113页
后记第113-114页
致谢第114页

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