| 摘要 | 第6-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 信贷资产证券化介绍 | 第14-17页 |
| 1.2.1 信贷资产证券化（CDO）概念及意义 | 第14页 |
| 1.2.2 CDO的交易结构 | 第14-15页 |
| 1.2.3 CDO运作机制及信用风险特征 | 第15-17页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第17-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 国内研究综述 | 第18页 |
| 1.4 研究思路及论文框架 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究目的及思路 | 第18-19页 |
| 1.4.2 框架结构 | 第19-20页 |
| 1.4.3 论文创新 | 第20-21页 |
| 2 现代信用风险模型 | 第21-31页 |
| 2.1 结构化模型 | 第21-23页 |
| 2.1.1 默顿理论 | 第21-23页 |
| 2.1.2 首次通过模型 | 第23页 |
| 2.2 简约化模型 | 第23-25页 |
| 2.2.1 基于信用转移矩阵模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于违约强度的模型 | 第24-25页 |
| 2.3 现代商业信用评估模型 | 第25-30页 |
| 2.3.1 KMV模型 | 第25-27页 |
| 2.3.2 Credit Metrics模型 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 组合信用风险的Copula模型 | 第31-41页 |
| 3.1 Copula函数及特征介绍 | 第31-37页 |
| 3.1.1 Copula函数定义 | 第31-32页 |
| 3.1.2 Copula函数的分类 | 第32-35页 |
| 3.1.3 基于Copula理论的相关性指标 | 第35-37页 |
| 3.2 正态Copula模型度量组合信用风险 | 第37-39页 |
| 3.2.1 正态Copula模型的构建 | 第37-38页 |
| 3.2.2 正态Copula模型存在的问题 | 第38-39页 |
| 3.3 t-Copula模型度量组合信用风险 | 第39-40页 |
| 3.3.1 t-Copula模型的构建 | 第39-40页 |
| 3.3.2 t-Copula模型的优势及不足 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 蒙特卡洛优化算法 | 第41-47页 |
| 4.1 交叉熵 | 第41-44页 |
| 4.1.1 交叉熵算法介绍 | 第41-43页 |
| 4.1.2 交叉熵算法数据模拟 | 第43-44页 |
| 4.2 条件蒙特卡洛模拟 | 第44-45页 |
| 4.3 基于条件蒙特卡洛的交叉熵算法 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 CDO产品信用评估模拟 | 第47-53页 |
| 5.1 评估模拟CDO产品介绍 | 第47-48页 |
| 5.1.1 CDO产品结构 | 第47页 |
| 5.1.2 基础资产池分析 | 第47-48页 |
| 5.2 模型输入数据确定 | 第48-51页 |
| 5.2.1 组合信用分析 | 第48-50页 |
| 5.2.2 交易结构分析 | 第50-51页 |
| 5.3 t-Copula模型交叉熵算法模拟优化结果 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结及建议 | 第53-55页 |
| 6.1 论文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 CDO信用市场发展的一点建议 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |