| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究情况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法及基本框架 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第12页 |
| 1.3.2 基本框架 | 第12-13页 |
| 1.4 创新与不足 | 第13-14页 |
| 1.4.1 创新之处 | 第13页 |
| 1.4.2 不足之处 | 第13-14页 |
| 2 商业银行信用风险和压力测试理论 | 第14-20页 |
| 2.1 商业银行信用风险理论 | 第14-16页 |
| 2.1.1 商业银行信用风险的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 信用风险的特征 | 第14-15页 |
| 2.1.3 信用风险的度量 | 第15-16页 |
| 2.2 压力测试概述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 压力测试定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 压力测试基本方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 压力测试的主要步骤 | 第18-20页 |
| 3 商业银行信用风险压力测试方法及选择 | 第20-26页 |
| 3.1 信用风险压力测试模型介绍 | 第20-23页 |
| 3.1.1 Credit Metrics(信用度量)模型 | 第20-21页 |
| 3.1.2 信用风险附加度量模型(Credit Risk+模型) | 第21页 |
| 3.1.3 KMV模型 | 第21-22页 |
| 3.1.4 Credit Portfolio View(信贷组合)模型 | 第22-23页 |
| 3.2 信用风险压力测试模型比较 | 第23-26页 |
| 3.2.1 Credit Metrics模型的优缺点分析 | 第23页 |
| 3.2.2 Credit Risk+模型的优缺点分析 | 第23-24页 |
| 3.2.3 KMV模型的优缺点分析 | 第24页 |
| 3.2.4 Credit Portfolio View模型的优缺点分析 | 第24-26页 |
| 4 商业银行信用风险压力测试实证分析 | 第26-40页 |
| 4.1 SVAR模型的原理 | 第26-27页 |
| 4.2 模型的参数估计 | 第27-35页 |
| 4.2.1 变量选取和数据处理 | 第27-30页 |
| 4.2.2 不良贷款率压力测试回归模型的参数估计 | 第30-32页 |
| 4.2.3 压力测试SVAR模型参数估计 | 第32-35页 |
| 4.3 压力测试情景设计 | 第35-37页 |
| 4.3.1 一至三年期贷款利率情景分析 | 第35-36页 |
| 4.3.2 国民生产总值增长率情景分析 | 第36-37页 |
| 4.4 商业银行信用风险压力测试结果与分析 | 第37-40页 |
| 5 结论与建议 | 第40-43页 |
| 5.1 主要研究结论 | 第40页 |
| 5.2 相关政策建议 | 第40-43页 |
| 5.2.1 提升商业银行风险防御能力的相关建议 | 第41-42页 |
| 5.2.2 关于压力测试的相关建议 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 作者简介 | 第48页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第48页 |
