| 中文摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 信用风险度量方法的研究综述 | 第15-20页 |
| 1.2.1 信用风险度量方法的发展历程 | 第15-17页 |
| 1.2.2 KMV模型的研究情况 | 第17-20页 |
| 1.3 文章的主体思路及可能的创新之处 | 第20-22页 |
| 第二章 信用风险度量概述 | 第22-32页 |
| 2.1 信用风险的含义 | 第22-23页 |
| 2.2 个人信用风险度量模型 | 第23-25页 |
| 2.2.1 层次分析法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 信用评分卡模型 | 第25页 |
| 2.3 机构主体信用风险度量模型 | 第25-32页 |
| 2.3.1 Credit Metrics模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Credit Risk+模型 | 第27-29页 |
| 2.3.3 Credit Portfolio View system | 第29-30页 |
| 2.3.4 KMV模型 | 第30-32页 |
| 第三章 KMV模型介绍及其发展 | 第32-40页 |
| 3.1 Black-Scholes-Merton模型介绍 | 第32-35页 |
| 3.2 KMV模型介绍 | 第35-37页 |
| 3.3 参数估计 | 第37-40页 |
| 第四章 遗传算法简介 | 第40-48页 |
| 4.1 遗传算法概述 | 第40-41页 |
| 4.2 遗传算法具体执行过程及相关理论 | 第41-46页 |
| 4.3 算法评价 | 第46-48页 |
| 第五章 模型改进与实证分析 | 第48-58页 |
| 5.1 GA-KMV最优违约点的确定 | 第48-49页 |
| 5.2 样本数据选取 | 第49-50页 |
| 5.3 实证结果分析 | 第50-58页 |
| 5.3.1 传统KMV模型运行结果 | 第50-51页 |
| 5.3.2 GA-KMV模型运行结果 | 第51-52页 |
| 5.3.3 结果分析与评价 | 第52-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第63页 |