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信用风险分析中贝叶斯方法及其应用研究

内容摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-12页
图表索引第12-14页
第1章 导论第14-29页
   ·选题背景与意义第14-18页
     ·完善信用风险度量技术的必要性第14-16页
     ·应用贝叶斯方法度量信用风险的可行性第16-17页
     ·研究意义第17-18页
   ·研究现状及问题的提出第18-25页
     ·信用风险度量技术的发展及现状第18-24页
     ·我国信用风险度量研究现状及问题第24-25页
   ·本文主要工作与研究思路第25-26页
     ·本文的主要工作第25页
     ·研究思路第25-26页
   ·结构安排与创新之处第26-29页
     ·结构安排第26-27页
     ·创新之处及不足第27-29页
第2章 基于贝叶斯方法的信用风险度量理论基础第29-64页
   ·基本概念界定第29-36页
     ·风险与不确定性第29-30页
     ·贷款信用风险与违约风险第30-31页
     ·信用风险度量与信用风险管理第31-32页
     ·违约概念的界定第32-33页
     ·信用评级与等级转移第33-34页
     ·信用损失分布及风险因素第34-36页
   ·贷款组合违约依赖性第36-39页
     ·贷款组合违约相关性第36-38页
     ·贷款组合违约蔓延性第38-39页
   ·整体经济信用损失分布评估第39-43页
     ·整体经济信用损失分布第39-41页
     ·基于在险值理论的损失波动率分析第41-43页
   ·信用风险度量中的贝叶斯推断理论第43-54页
     ·贝叶斯推断基本理论与风险度量的关系第43-46页
     ·统计软件R与后验分布计算第46-49页
     ·违约概率后验分布计算数例第49-52页
     ·风险度量中的贝叶斯模型校验方法第52-54页
   ·贝叶斯方法在风险度量中的应用途径及优势第54-62页
     ·利用先验信息估计风险分布第56-58页
     ·应用更新技术参数化模型第58-59页
     ·贝叶斯方法的不足与局限性第59-62页
   ·本章小结第62-64页
第3章 贷款组合信用风险度量的贝叶斯模型第64-93页
   ·度量违约依赖性的广义线性混合模型第64-67页
     ·广义线性混合模型第64-65页
     ·贝叶斯框架下的固定影响与随机影响第65-67页
   ·潜在因素的拓展应用第67-85页
     ·贷款组合中的潜在因素及其设定第67-69页
     ·基于潜在因素构建贝叶斯分层模型描述债务人异质性第69-81页
     ·基于潜在因素构建GLMM描述贷款组合违约依赖性第81-85页
   ·贝叶斯动态模型与信用损失分布评估第85-92页
     ·贷款组合信用损失分布动态模型的状态估计第85-89页
     ·贝叶斯动态模型的MCMC模拟推断第89-92页
   ·本章小结第92-93页
第4章 微观视角下贷款组合违约概率的贝叶斯估计第93-106页
   ·广义线性混合模型的拓展第93-95页
   ·贷款组合违约相关性描述第95-97页
   ·潜在因素设定及贝叶斯估计第97-99页
   ·实际数据分析第99-104页
     ·数据描述第99页
     ·计算分析第99-101页
     ·结果讨论第101-104页
   ·本章小结第104-106页
第5章 宏观视角下贷款组合信用损失分布的贝叶斯估计第106-120页
   ·整体经济信用损失分布贝叶斯模型第106-110页
     ·贝叶斯贷款组合动态模型的拓展第106-107页
     ·利用模型动态特征描述违约蔓延性第107-108页
     ·参数先验分布设定及贝叶斯估计第108-110页
   ·实际数据分析第110-118页
     ·数据描述及变量选取第110-112页
     ·计算分析第112-114页
     ·结果讨论第114-115页
     ·信用损失波动率诊断第115-118页
   ·本章小结第118-120页
第6章 结论与展望第120-124页
   ·主要结论第120-121页
   ·研究展望第121-123页
     ·贝叶斯方法在资产定价研究中的应用第121-122页
     ·关注贝叶斯方法在处理半参数问题时的稳健性第122页
     ·国内研究信用风险度量问题的重点第122-123页
   ·结束语第123-124页
参考文献第124-135页
后记第135页

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