| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 问题的提出 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究的目的、内容、方法及创新点 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.4 创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 我国在美上市公司信用风险概述 | 第17-23页 |
| 2.1 信用风险概念及特征 | 第17页 |
| 2.2 我国在美上市公司信用风险影响因素 | 第17-18页 |
| 2.3 我国在美上市公司的监管问题 | 第18-19页 |
| 2.4 我国在美上市公司信用风险度量的问题 | 第19-23页 |
| 2.4.1 信用风险识别 | 第19-20页 |
| 2.4.2 信用损益计量范式的选择 | 第20页 |
| 2.4.3 信用资产估值方法的选择 | 第20-21页 |
| 2.4.4 信用风险度量参数估计 | 第21-23页 |
| 第3章 KMV模型理论分析 | 第23-34页 |
| 3.1 现代信用风险度量模型介绍及其适用性分析 | 第23-25页 |
| 3.2 KMV模型理论基础 | 第25-29页 |
| 3.2.1 KMV模型的基础——BSM模型 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模型的假设条件 | 第26-27页 |
| 3.2.3 KMV模型的原理 | 第27-28页 |
| 3.2.4 KMV模型的优缺点 | 第28-29页 |
| 3.3 KMV模型中间变量的计算处理 | 第29-34页 |
| 3.3.1 股权波动率σ_E的计算—基于GARCH模型 | 第29-30页 |
| 3.3.2 资产价值V_A及其波动性σ_A的估计 | 第30-32页 |
| 3.3.3 违约触发点DPT及违约距离DD的计算 | 第32-33页 |
| 3.3.4 预期违约概率EDF的估计 | 第33-34页 |
| 第4章 我国在美上市公司信用风险的度量 | 第34-46页 |
| 4.1 实证样本选择思路 | 第34页 |
| 4.2 模型参数的设定 | 第34-35页 |
| 4.3 实证计算过程 | 第35-41页 |
| 4.3.1 股权波动率σ_E的计算 | 第35-39页 |
| 4.3.2 资产价值及资产波动率的计算 | 第39-40页 |
| 4.3.3 违约距离DD的计算 | 第40-41页 |
| 4.4 实证结果有效性验证及讨论 | 第41-43页 |
| 4.5 KMV模型预测违约风险验证 | 第43-44页 |
| 4.5.1 参数的修正 | 第43页 |
| 4.5.2 预测结果分析 | 第43-44页 |
| 4.6 实证结果总结 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-58页 |