摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 引言 | 第11-15页 |
1.1 研究的背景 | 第11页 |
1.2 研究的目的和意义 | 第11-12页 |
1.3 国内外文献综述 | 第12-14页 |
1.4 论文的内容及框架 | 第14-15页 |
2 商业银行信用风险管控 | 第15-20页 |
2.1 信用风险的定义和特点 | 第15-17页 |
2.2 国内信用风险管控的现状和问题 | 第17-18页 |
2.2.1 国内信用风险管控的现状 | 第17-18页 |
2.2.2 国内信用风险管控面临的问题 | 第18页 |
2.3 信用风险的计量方法 | 第18-20页 |
3 Va R模型及其比较优势分析 | 第20-33页 |
3.1 VaR模型 | 第20-22页 |
3.1.1 VaR理论起源 | 第20页 |
3.1.2 VaR的提出背景与发展进程 | 第20-22页 |
3.2 VaR的含义与数学表达 | 第22-24页 |
3.2.1 VaR的含义 | 第22页 |
3.2.2 VaR的数学表达 | 第22-24页 |
3.3 VaR模型计算的原理与方法 | 第24-26页 |
3.3.1 VaR模型的计算原理 | 第24页 |
3.3.2 VaR模型的计算方法 | 第24-26页 |
3.4 VaR方法的扩展及模型检验 | 第26-27页 |
3.4.1 VaR方法的扩展 | 第26页 |
3.4.2 VaR方法的模型检验 | 第26-27页 |
3.5 以VaR为基础的代表模型及优势分析 | 第27-33页 |
3.5.1 Credit Portfolio View模型 | 第27-28页 |
3.5.2 Credit Metrics模型 | 第28-29页 |
3.5.3 Credit Risk+模型 | 第29-30页 |
3.5.4 VaR方法的比较优势 | 第30-33页 |
4 基于交通银行数据的实证研究 | 第33-42页 |
4.1 交通银行风险控制现状 | 第33-35页 |
4.1.1 交通银行简介 | 第33页 |
4.1.2 交通银行的风险管控 | 第33-35页 |
4.2 模型设计 | 第35-37页 |
4.2.1 模型选择 | 第35页 |
4.2.2 参数的确定 | 第35-36页 |
4.2.3 模型框架 | 第36-37页 |
4.3 模型计算过程 | 第37-40页 |
4.3.1 数据的选取原则 | 第37-38页 |
4.3.2 年违约损失率及违约率 | 第38页 |
4.3.3 数据运算 | 第38-39页 |
4.3.4 信贷组合的损失分布 | 第39-40页 |
4.4 实证结论 | 第40-42页 |
4.4.1 实证理论结论 | 第40-41页 |
4.4.2 实证现实意义 | 第41-42页 |
5 结论及政策建议 | 第42-46页 |
5.1 结论 | 第42页 |
5.2 政策建议 | 第42-46页 |
5.2.1 完善和促进信用评级体系的建设 | 第43-44页 |
5.2.2 有选择性地使用Credit Risk+模型 | 第44页 |
5.2.3 培养风险量化思想,加大人资支撑力度 | 第44-45页 |
5.2.4 建立健全我国金融市场的法律法规 | 第45-46页 |
参考文献 | 第46-48页 |
个人简历 | 第48-49页 |
致谢 | 第49页 |