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基于行业GVAR模型的银行业信用风险宏观压力测试研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 选题背景和意义第13-14页
    1.2 研究文献综述第14-21页
        1.2.1 宏观压力测试理论与实践研究第15-19页
        1.2.2 行业关联性对宏观压力测试的影响研究第19-20页
        1.2.3 GVAR 模型在宏观压力测试中的应用研究第20页
        1.2.4 评述第20-21页
    1.3 研究框架与研究方法第21-24页
        1.3.1 研究框架第21-22页
        1.3.2 研究内容第22-23页
        1.3.3 研究方法第23-24页
    1.4 本文的创新点第24-25页
第2章 基于行业 GVAR 的信用风险宏观压力测试相关理论第25-34页
    2.1 信用风险宏观压力测试理论第25-29页
        2.1.1 信用风险宏观压力测试的承压对象第26-27页
        2.1.2 信用风险宏观压力测试的压力因素第27页
        2.1.3 信用风险宏观压力测试的压力情景第27-28页
        2.1.4 信用风险宏观压力测试的传导模型第28-29页
    2.2 GVAR 模型的基本原理第29-32页
        2.2.1 GVAR 模型介绍第29-30页
        2.2.2 GVAR 模型的求解步骤第30-31页
        2.2.3 宏观经济变量的自回归模型第31页
        2.2.4 GVAR 模型的递归形式第31-32页
    2.3 行业灰色关联分析的基本理论第32-34页
        2.3.1 灰色关联分析第32-33页
        2.3.2 灰色关联分析应用于行业关联性的可行性分析第33-34页
第3章 基于 IGVAR 模型的信用风险宏观压力测试方法第34-49页
    3.1 信用风险宏观压力测试的基本框架第34-35页
    3.2 基于 IGVAR 模型的宏观压力测试方法提出第35-37页
    3.3 有序多分类 LOGISTIC 方法测算行业原始违约概率第37-38页
    3.4 基于灰色关联分析的行业关联矩阵的构建第38-40页
    3.5 宏观经济变量的自回归模型第40-44页
    3.6 基于 IGVAR 模型的信用风险宏观压力测试模型参数估计第44-49页
        3.6.1 数据的检验第44-45页
        3.6.2 IGVAR 模型的回归第45-49页
第4章 基于 IGVAR 模型的信用风险宏观压力测试实证研究第49-67页
    4.1 行业信用风险的宏观压力测试结果分析第49-56页
        4.1.1 国内生产总值增长率的冲击影响第50-52页
        4.1.2 一年期贷款利率的冲击影响第52-53页
        4.1.3 M2 增长率的冲击影响第53-54页
        4.1.4 股票价格指数的冲击影响第54页
        4.1.5 宏观经济因子的综合冲击影响第54-56页
    4.2 行业关联性对行业违约概率的动态影响第56-59页
        4.2.1 行业 GVAR 的广义脉冲响应函数第56-57页
        4.2.2 行业关联性的动态影响分析第57-59页
    4.3 宏观经济因子对行业违约概率的动态影响第59-64页
        4.3.1 RGDP 冲击对行业违约概率的动态影响第60-61页
        4.3.2 LR 冲击对行业违约概率的动态影响第61-62页
        4.3.3 M2 增长率冲击对行业违约概率的动态影响第62-63页
        4.3.4 SPI 对行业违约概率的动态影响第63-64页
    4.4 行业违约概率影响因子的贡献度分析第64-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第5章 宏观审慎监管框架下开展行业宏观压力测试的对策建议第67-71页
    5.1 开展基于行业特征的信用风险宏观压力测试第67-68页
    5.2 合理优化信贷资产的行业结构第68-69页
    5.3 建立基于系统性风险防范的动态预警体系第69-71页
结论第71-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
附录 A 攻读硕士学位期间参与的科研课题第79-80页
附录 B 行业灰色关联矩阵的计算第80-81页
附录 C 行业关联性下宏观经济因子冲击的压力测试的 matlab 代码第81-83页
附录 D 误差同期相关性下冲击的压力测试的 matlab 代码第83-84页

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