| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关理论文献综述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究文献 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究文献 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容、思路与方法 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的创新之处与不足 | 第16-17页 |
| 2 信用风险相关理论基础 | 第17-23页 |
| 2.1 信用风险 | 第17-20页 |
| 2.2.1 信用风险定义 | 第17页 |
| 2.2.2 信用风险的特征 | 第17-18页 |
| 2.2.3 信用风险产生的成因分析 | 第18-20页 |
| 2.2 信用风险管理 | 第20-21页 |
| 2.3 中小企业信用风险管理 | 第21-23页 |
| 2.3.1 中小企业信用风险特征 | 第21-22页 |
| 2.3.2 中小企业信用风险管理原则 | 第22-23页 |
| 3 信用风险评估方法和度量模型 | 第23-33页 |
| 3.1 传统信用风险评估方法 | 第23-24页 |
| 3.1.1 专家系统法 | 第23页 |
| 3.1.2 贷款评级法 | 第23-24页 |
| 3.1.3 信用评分法 | 第24页 |
| 3.2 现代信用风险度量模型 | 第24-28页 |
| 3.2.1 KMV模型 | 第24-26页 |
| 3.2.2 Credit Metrics模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 Credit Risk+模型 | 第27-28页 |
| 3.2.4 Credit Portfolio View模型 | 第28页 |
| 3.3 中小企业信用风险适用性分析 | 第28-29页 |
| 3.4 Logistic模型 | 第29-33页 |
| 3.4.1 模型内容 | 第29-31页 |
| 3.4.2 Logistic回归模型优点 | 第31-32页 |
| 3.4.3 模型在我国中小企业的适用性 | 第32-33页 |
| 4 Logistic实证模型构建与分析 | 第33-49页 |
| 4.1 实证模型的假设 | 第33页 |
| 4.2 Logistic实证模型的建立 | 第33-34页 |
| 4.3 模型的指标选取与回归方法 | 第34-36页 |
| 4.3.1 模型的指标选取 | 第34-36页 |
| 4.3.2 模型的回归方法 | 第36页 |
| 4.4 模型的数据采集 | 第36-37页 |
| 4.5 模型的实证分析 | 第37-48页 |
| 4.5.1 因子分析 | 第37-42页 |
| 4.5.2 Logistic回归分析结果 | 第42-44页 |
| 4.5.3 模型检验 | 第44页 |
| 4.5.4 违约分界点在信用风险评估体系中的应用 | 第44-46页 |
| 4.5.5 违约概率在贷款利率中的应用 | 第46-48页 |
| 4.6 实证结果分析 | 第48-49页 |
| 5 防范中小企业信用风险的对策建议 | 第49-51页 |
| 5.1 中小企业方面 | 第49页 |
| 5.2 商业银行方面 | 第49-51页 |
| 6 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第57页 |