| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第16-18页 |
| 第2章 银行房地产开发贷款信用风险概述 | 第18-24页 |
| 2.1 相关概念界定 | 第18-19页 |
| 2.1.1 商业银行房地产开发贷款含义 | 第18页 |
| 2.1.2 房地产开发贷款信用风险含义 | 第18-19页 |
| 2.1.3 商业银行信用风险度量的界定 | 第19页 |
| 2.2 商业银行房地产开发贷款的现状 | 第19-21页 |
| 2.2.1 房地产行业发展现状 | 第19-20页 |
| 2.2.2 商业银行房地产开发贷款发展现状 | 第20-21页 |
| 2.3 商业银行房地产信用风险的成因 | 第21-24页 |
| 2.3.1 信息不对称 | 第21-22页 |
| 2.3.2 房地产泡沫 | 第22页 |
| 2.3.3 房地产经济周期波动 | 第22-24页 |
| 第3章 商业银行信用风险度量的方法分析 | 第24-39页 |
| 3.1 应用现代信用风险度量模型的必要性 | 第24-26页 |
| 3.1.1 改进我国银行信用风险管理的需要 | 第24-25页 |
| 3.1.2 有效控制我国银行信用风险的需要 | 第25页 |
| 3.1.3 推动我国银行融入国际竞争的需要 | 第25-26页 |
| 3.2 传统的信用风险度量方法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 专家方法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 信用评级法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 信用评分模型 | 第28-30页 |
| 3.2.4 神经网络模型 | 第30-31页 |
| 3.3 现代的信用风险度量模型 | 第31-36页 |
| 3.3.1 基于在险价值量VaR的Credit Metrics模型 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基于宏观变量的Credit Portfolio View模型 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于保险精算的Credit Risk+模型 | 第34-35页 |
| 3.3.4 基于BSM期权理论的KMV模型 | 第35-36页 |
| 3.4 模型在中国市场的适用性分析 | 第36-39页 |
| 3.4.1 传统度量方法在中国的适用性 | 第36页 |
| 3.4.2 现代度量模型在中国的适用性 | 第36-39页 |
| 第4章 房地产业KMV模型应用的实证研究 | 第39-53页 |
| 4.1 KMV模型的构建 | 第39-43页 |
| 4.1.1 KMV模型的设计原理 | 第39-40页 |
| 4.1.2 KMV模型的理论基础 | 第40-41页 |
| 4.1.3 KMV模型的运算步骤 | 第41-43页 |
| 4.2 ST与非ST房地产上市公司信用比较的实证 | 第43-48页 |
| 4.2.1 实证假设 | 第43-44页 |
| 4.2.2 样本选择 | 第44页 |
| 4.2.3 参数估计 | 第44-48页 |
| 4.2.4 实证检验 | 第48页 |
| 4.3 单个房地产上市公司信用变化的实证分析 | 第48-50页 |
| 4.3.1 样本选择 | 第48-49页 |
| 4.3.2 参数估计 | 第49-50页 |
| 4.3.3 实证检验 | 第50页 |
| 4.4 实证的结论与分析 | 第50-53页 |
| 第5章 完善房地产开发贷款信用风险度量的建议 | 第53-56页 |
| 5.1 夯实房地产信用风险的度量基础 | 第53页 |
| 5.1.1 积极建设完备的信用数据库 | 第53页 |
| 5.1.2 完善上市公司信息披露制度 | 第53页 |
| 5.2 提高风险评估主体精准度量水平 | 第53-54页 |
| 5.2.1 督促银行应用先进度量方式 | 第54页 |
| 5.2.2 鼓励发展民间信用评估机构 | 第54页 |
| 5.3 推进现代信用模型在我国的应用 | 第54-56页 |
| 5.3.1 优化KMV模型的理论研究 | 第54-55页 |
| 5.3.2 加快其他模型的适用性研究 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
