| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 | 第18页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 2 基本理论概述 | 第20-28页 |
| 2.1 信用风险概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 信用风险概念 | 第20页 |
| 2.1.2 信用风险的分类 | 第20-21页 |
| 2.1.3 信用风险的成因 | 第21-22页 |
| 2.2 信用风险度量概述 | 第22-28页 |
| 2.2.1 信用风险度量的定义 | 第22页 |
| 2.2.2 信用风险度量的要素 | 第22-24页 |
| 2.2.3 信用风险度量模型的分类 | 第24-26页 |
| 2.2.4 信用风险度量模型的比较 | 第26-28页 |
| 3 KMV模型方法介绍 | 第28-32页 |
| 3.1 KMV模型的产生和发展 | 第28页 |
| 3.2 KMV模型的理论基础 | 第28-30页 |
| 3.2.1 B-S期权定价模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 Merton模型 | 第29-30页 |
| 3.3 KMV模型计算原理及计算步骤 | 第30-32页 |
| 3.3.1 KMV模型计算原理 | 第30页 |
| 3.3.2 KMV模型计算步骤 | 第30-32页 |
| 4 信息技术业上市公司信用风险实证检验 | 第32-44页 |
| 4.1 样本选取及数据来源 | 第32页 |
| 4.1.1 样本的选取 | 第32页 |
| 4.1.2 数据的来源及处理 | 第32页 |
| 4.2 参数的确定 | 第32-34页 |
| 4.2.1 公司股权价值 | 第32页 |
| 4.2.2 股价波动率 | 第32-33页 |
| 4.2.3 违约点 | 第33页 |
| 4.2.4 债务期限 | 第33页 |
| 4.2.5 无风险利率 | 第33-34页 |
| 4.3 违约距离实证计算 | 第34-39页 |
| 4.3.1 信息技术业上市公司股权价值波动率的计算 | 第34-35页 |
| 4.3.2 违约点的确定 | 第35-36页 |
| 4.3.3 资产价值及其波动率的计算 | 第36-38页 |
| 4.3.4 违约距离的计算 | 第38-39页 |
| 4.4 适用性检验 | 第39-41页 |
| 4.4.1 均值差比较 | 第39-40页 |
| 4.4.2 Mann-Whitney U检验 | 第40页 |
| 4.4.3 秩和检验 | 第40-41页 |
| 4.5 实证结果分析 | 第41-44页 |
| 4.5.1 KMV模型总体有效性和应用性分析 | 第41-42页 |
| 4.5.2 违约点参数设置分析 | 第42-44页 |
| 5 信息技术业应用KMV模型的建议 | 第44-47页 |
| 5.1 KMV模型的评价 | 第44-45页 |
| 5.1.1 KMV模型的适用性和有效性 | 第44页 |
| 5.1.2 KMV模型在应用中存在的问题及成因 | 第44-45页 |
| 5.2 提高KMV模型应用性的建议 | 第45-47页 |
| 5.2.1 完善信息技术业上市公司违约数据库 | 第45页 |
| 5.2.2 回归方法计算行业违约点 | 第45页 |
| 5.2.3 加强对数据准确性的检验 | 第45-46页 |
| 5.2.4 政府相关部门加强对证券市场的监管 | 第46页 |
| 5.2.5 强化第三方监督 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |