| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·理论意义 | 第9-10页 |
| ·现实意义 | 第10页 |
| ·文献综述 | 第10-17页 |
| ·国外研究动态 | 第10-11页 |
| ·国内研究动态 | 第11-17页 |
| ·研究的框架及内容 | 第17-18页 |
| ·本文的研究方法与创新 | 第18-20页 |
| ·本文的研究方法 | 第18页 |
| ·本文的创新之处 | 第18-20页 |
| 第二章 企业集团内部信用风险管理 | 第20-32页 |
| ·信用风险的涵义 | 第20-21页 |
| ·企业集团内部信用风险 | 第21-24页 |
| ·企业集团资金集中管理 | 第21-23页 |
| ·企业集团财务风险 | 第23-24页 |
| ·信用风险管理的传统方法 | 第24-27页 |
| ·专家方法 | 第24-25页 |
| ·评级方法 | 第25-26页 |
| ·信用评分方法 | 第26-27页 |
| ·现代信用风险管理模型 | 第27-32页 |
| ·KMV 模型 | 第27页 |
| ·Credit Metrics 模型 | 第27-28页 |
| ·Credit Risk+ 模型 | 第28-29页 |
| ·Credit Portfolio View 模型 | 第29-30页 |
| ·现代信用风险模型对企业内部风险评价适用性分析 | 第30-32页 |
| 第三章 基于期权定价的 KMV 模型 | 第32-39页 |
| ·KMV 模型的理论 | 第32-35页 |
| ·KMV 模型的理论基础 | 第32-33页 |
| ·KMV 模型的原理 | 第33-35页 |
| ·KMV 模型的计算过程 | 第35-39页 |
| ·对企业资产市场价值 A 和资产市场价值波动性σA的估计 | 第35-36页 |
| ·违约点 DP 和违约距离 DD 的估计 | 第36-37页 |
| ·公司经验预期违约概率的估计 | 第37-39页 |
| 第四章 集团内部上市子公司信用风险评价的实证检验 | 第39-46页 |
| ·实证样本的选取 | 第39页 |
| ·上市子公司样本的选取 | 第39页 |
| ·上市子公司财务数据的选取 | 第39页 |
| ·模型中指标的确立 | 第39-46页 |
| ·参数设定 | 第39-41页 |
| ·模型计算 | 第41-43页 |
| ·实证结果的分析 | 第43-46页 |
| 第五章 集团内部非上市子公司信用风险评价的 KMV 模型修正 | 第46-52页 |
| ·KMV 修正模型设计思路 | 第46-47页 |
| ·基于 RBF 神经网络的资产市场价值和波动率的估计 | 第47-51页 |
| ·RBF 神经网络 | 第47-50页 |
| ·资产市场价值和波动率的估计步骤 | 第50-51页 |
| ·企业集团内部非上市子公司 KMV 改进模型应用步骤 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| ·本文结论 | 第52页 |
| ·研究的局限与未来展望 | 第52-53页 |
| 主要参考文献 | 第53-57页 |
| 研究生个人简介及攻读学位期间获得成果目录清单 | 第57-58页 |
| 后记与致谢 | 第58-59页 |
| 附录 1 | 第59-65页 |
| 附录 2 | 第65-91页 |
| 附录 3 | 第91页 |
