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基于KMV模型的中国商业银行信用风险度量和管理研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景与选题意义第8-9页
    1.2 国内外研究文献综述第9-13页
    1.3 国内研究存在的问题与本文的创新第13-14页
    1.4 论文的结构安排第14-16页
2 商业银行加强信用风险度量和管理的必要性分析第16-27页
    2.1 信用风险的定义及成因第16页
    2.2 信用风险管理的基本理论第16-19页
    2.3 加强信用风险度量和管理的必要性第19-27页
        2.3.1 中国商业银行面临新的信用风险形势第19-23页
        2.3.2 中国商业银行面临新的监管环境第23-27页
3 KMV 模型基本框架第27-36页
    3.1 信用风险甄别的主要方法及比较第27-29页
    3.2 KMV 模型框架第29-33页
    3.3 KMV 模型应用须考虑的问题第33-36页
4 KMV 模型实证研究第36-49页
    4.1 样本的选取第36页
    4.2 常量估计过程第36-41页
    4.3 实证结果分析第41-47页
        4.3.1 最佳违约点的确定第41-46页
        4.3.2 KMV 模型适用性变化分析第46-47页
    4.4 本章小结第47-49页
5 结论及建议第49-53页
    5.1 KMV 模型应用总结第49-50页
    5.2 商业银行加强信用风险管理的建议第50-52页
    5.3 本文研究的局限性第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
附录第57-59页
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第57页
    B. 求解 V_A和 SIGMAA 所用程序第57-59页
附表第59-67页
    附表 A 不同违约点之下的违约距离(2010 年)第59-63页
    附表 B 不同违约点之下的违约距离(2011 年)第63-67页

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