| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 0 引言 | 第12-25页 |
| 0.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 0.1.1 国家鼓励并支持农业龙头企业的发展 | 第12-13页 |
| 0.1.2 农业贷款的风险管理日益受到重视 | 第13页 |
| 0.1.3 涉及农业龙头企业信用风险的文献较少 | 第13-14页 |
| 0.2 研究目的与意义 | 第14-15页 |
| 0.2.1 研究目的 | 第14页 |
| 0.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 0.3 文献综述 | 第15-21页 |
| 0.3.1 农业龙头企业的相关研究 | 第15-17页 |
| 0.3.2 金融联结的相关研究 | 第17-19页 |
| 0.3.3 信用风险度量的相关研究 | 第19-21页 |
| 0.3.4 研究评述 | 第21页 |
| 0.4 研究内容及方法 | 第21-24页 |
| 0.4.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 0.4.2 论文拟采取的技术路线图 | 第23页 |
| 0.4.3 研究方法 | 第23-24页 |
| 0.5 研究创新点及不足 | 第24-25页 |
| 1 金融联结视角下农业龙头企业信用风险理论基础 | 第25-33页 |
| 1.1 相关概念的界定 | 第25-27页 |
| 1.1.1 农业龙头企业的界定 | 第25-26页 |
| 1.1.2 金融联结的界定 | 第26页 |
| 1.1.3 信用风险的界定 | 第26-27页 |
| 1.2 农村金融理论 | 第27-29页 |
| 1.2.1 金融抑制与农业信贷补贴论 | 第27-28页 |
| 1.2.2 金融深化与农村金融市场论 | 第28页 |
| 1.2.3 金融约束与不完全竞争市场论 | 第28-29页 |
| 1.3 信用风险度量方法 | 第29-33页 |
| 1.3.1 古典信用风险度量方法 | 第29-30页 |
| 1.3.2 现代信用风险度量方法 | 第30-33页 |
| 2 农业龙头企业参与金融联结的现状 | 第33-38页 |
| 2.1 农业龙头企业发展的基本情况 | 第33-35页 |
| 2.1.1 农业龙头企业的总体概述 | 第33页 |
| 2.1.2 农业龙头企业的地域分布 | 第33-35页 |
| 2.1.3 农业龙头企业的行业分布 | 第35页 |
| 2.2 农业龙头企业参与金融联结的三种模式 | 第35-37页 |
| 2.2.1 统贷统还模式 | 第35-36页 |
| 2.2.2 订单模式 | 第36页 |
| 2.2.3 担保模式 | 第36-37页 |
| 2.3 参与金融联结的农业龙头企业的特点 | 第37-38页 |
| 3 金融联结视角下农业龙头企业的风险识别及模型选择 | 第38-46页 |
| 3.1 金融联结中视角下农业龙头企业的信用风险分析 | 第38-41页 |
| 3.1.1 农业龙头企业层面的分析 | 第38-39页 |
| 3.1.2 金融联结层面的分析 | 第39-40页 |
| 3.1.3 其他外部环境层面的分析 | 第40-41页 |
| 3.2 金融联结视角下农业龙头企业信用风险度量模型 | 第41-43页 |
| 3.2.1 信用风险度量模型的比较 | 第41-42页 |
| 3.2.2 KMV 模型的适用性 | 第42-43页 |
| 3.3 KMV 模型的基本原理 | 第43-46页 |
| 3.3.1 KMV 模型的基本思想 | 第43-44页 |
| 3.3.2 KMV 模型的参数设定 | 第44-46页 |
| 4 金融联结视角下农业龙头企业信用风险实证分析 | 第46-60页 |
| 4.1 研究假设及样本数据选取 | 第46-49页 |
| 4.1.1 研究假设 | 第46页 |
| 4.1.2 农业龙头企业样本的选择标准 | 第46-49页 |
| 4.1.3 描述性统计 | 第49页 |
| 4.2 计算过程 | 第49-56页 |
| 4.2.1 计算企业资产市场价值V ，企业资产价值波动率 A | 第49-50页 |
| 4.2.2 计算违约点 DP | 第50-51页 |
| 4.2.3 计算违约距离 DD | 第51-56页 |
| 4.3 实证结果分析 | 第56-60页 |
| 5.结论及政策建议 | 第60-62页 |
| 5.1 研究结果 | 第60页 |
| 5.2 政策建议 | 第60-61页 |
| 5.3 本文研究的不足 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 1 | 第65-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历 | 第76-77页 |
| 发表的学术论文 | 第77-78页 |
