| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国外文献研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内文献研究 | 第16-17页 |
| 1.3 研究的主要内容及方法 | 第17-18页 |
| 第2章 内部评级的相关理论与技术研究 | 第18-31页 |
| 2.1 内部评级及其相关概念 | 第18-19页 |
| 2.1.1 内部评级法、内部评级体系以及内部评级系统 | 第18-19页 |
| 2.1.2 内部评级与外部评级 | 第19页 |
| 2.2 内部评级视角下的的风险参数和风险指标 | 第19-21页 |
| 2.2.1 违约概率 | 第20页 |
| 2.2.2 违约损失率 | 第20页 |
| 2.2.3 违约敞口 | 第20页 |
| 2.2.4 有效期限 | 第20-21页 |
| 2.2.5 预期损失与非预期损失 | 第21页 |
| 2.3 基于内部评级原理的二维评级体系 | 第21-24页 |
| 2.3.1 客户评级 | 第21-23页 |
| 2.3.2 债项评级 | 第23-24页 |
| 2.4 内部评级方法的演进 | 第24-25页 |
| 2.5 内部评级体系的技术要求 | 第25-28页 |
| 2.5.1 评级模型的开发和验证 | 第25-26页 |
| 2.5.2 信用风险的等级细分 | 第26-28页 |
| 2.5.3 数据要求 | 第28页 |
| 2.5.4 系统的校验、维护与升级 | 第28页 |
| 2.6 违约概率的计量 | 第28-31页 |
| 2.6.1 违约概率的作用 | 第28-29页 |
| 2.6.2 违约概率的计量方法 | 第29-31页 |
| 第3章 银行信用风险内部评级模型的构建技术与方法 | 第31-41页 |
| 3.1 数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第31页 |
| 3.1.2 业务定义 | 第31-32页 |
| 3.1.3 数据清理 | 第32页 |
| 3.2 模型分组 | 第32-34页 |
| 3.2.1 资产分池 | 第32-33页 |
| 3.2.2 模型分组 | 第33-34页 |
| 3.3 变量分析 | 第34-35页 |
| 3.3.1 变量构造 | 第34页 |
| 3.3.2 变量分析 | 第34-35页 |
| 3.4 评分卡建模 | 第35-37页 |
| 3.4.1 特征变量的抽取 | 第35-36页 |
| 3.4.2 评分卡建模的数学方法 | 第36-37页 |
| 3.5 模型验证 | 第37-38页 |
| 3.5.1 验证指标 | 第37-38页 |
| 3.5.3 样本的选择 | 第38页 |
| 3.6 模型校准 | 第38-40页 |
| 3.6.1 拒绝推论 | 第38-39页 |
| 3.6.2 拒绝推论的处理方法 | 第39-40页 |
| 3.9 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 银行信用风险内部评级的实证研究 | 第41-49页 |
| 4.1 数据准备 | 第41-42页 |
| 4.1.1 数据说明 | 第41页 |
| 4.1.2 坏客户定义 | 第41页 |
| 4.1.3 变量转换 | 第41-42页 |
| 4.2 LOGISTIC 回归建模 | 第42-43页 |
| 4.2.1 建模方法 | 第42页 |
| 4.2.2 Logistic 回归模型 | 第42-43页 |
| 4.3 模型验证 | 第43-46页 |
| 4.3.1 模型拟合度检验 | 第43-46页 |
| 4.3.2 区分度 | 第46页 |
| 4.4 评分卡的建立 | 第46-49页 |
| 第5章 内部评级系统在我国商业银行的应用分析与建议 | 第49-54页 |
| 5.1 我国大型商业银行内部评级系统应用分析 | 第49-52页 |
| 5.1.1 大型商业银行内部评级系统建设进展 | 第49-51页 |
| 5.1.2 目前内部评级系统建设存在的问题 | 第51-52页 |
| 5.2 加强我国商业银行内部评级体系建设的建议 | 第52-54页 |
| 5.2.1 优化打分卡设计 | 第52页 |
| 5.2.2 探索构建违约概率模型 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |