P2P供应链金融的信用风险评价研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第14-16页 |
| 1.2.3 述评 | 第16页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.4 创新点 | 第17-19页 |
| 2 理论基础 | 第19-26页 |
| 2.1 修正KMV模型介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 Copula函数 | 第20-23页 |
| 2.2.1 Copula函数的定义及性质 | 第20-21页 |
| 2.2.2 相关性度量 | 第21页 |
| 2.2.3 常见的Copula函数 | 第21-23页 |
| 2.3 CoVaR模型 | 第23-24页 |
| 2.4 Copula-CoVaR模型的推导 | 第24-26页 |
| 3 P2P供应链金融概述 | 第26-34页 |
| 3.1 P2P供应链金融 | 第26-27页 |
| 3.1.1 P2P供应链融资的内涵与特点 | 第26页 |
| 3.1.2 P2P供应链金融的发展现状 | 第26-27页 |
| 3.2 P2P切入供应链金融的模式 | 第27-30页 |
| 3.2.1 P2P直接切入供应链模式 | 第27-29页 |
| 3.2.2 P2P间接介入供应链模式 | 第29-30页 |
| 3.3 P2P供应链金融信用风险 | 第30-34页 |
| 3.3.1 P2P供应链金融信用风险概念及特点 | 第30页 |
| 3.3.2 P2P供应链金融信用风险传染机理 | 第30-33页 |
| 3.3.3 P2P供应链金融的信用风险构成 | 第33-34页 |
| 4 核心企业信用风险度量 | 第34-42页 |
| 4.1 样本选取与数据处理 | 第34-35页 |
| 4.2 基于GARCH模型的股权价值波动率预测 | 第35-39页 |
| 4.2.1 描述性统计 | 第35-36页 |
| 4.2.2 平稳性检验 | 第36页 |
| 4.2.3 相关性检验 | 第36-39页 |
| 4.3 基于KMV模型的信用风险度量 | 第39-42页 |
| 5 核心企业的风险溢出效应度量 | 第42-50页 |
| 5.1 基于Copula函数的企业相关结构度量 | 第42-48页 |
| 5.1.1 确定收益率的边缘分布 | 第42-44页 |
| 5.1.2 选取适当的Copula函数 | 第44-47页 |
| 5.1.3 模型的评价 | 第47-48页 |
| 5.2 计算风险溢出CoVaR | 第48-49页 |
| 5.3 结果分析 | 第49-50页 |
| 6 研究结论与建议 | 第50-53页 |
| 6.1 研究结论 | 第50页 |
| 6.2 发展建议 | 第50-52页 |
| 6.2.1 加强政府的监管力度 | 第50-51页 |
| 6.2.2 把控企业的准入门槛 | 第51页 |
| 6.2.3 完善信息共享平台 | 第51-52页 |
| 6.2.4 利用金融科技提升平台风控水平 | 第52页 |
| 6.3 研究不足与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第58页 |
