引入相对技术效率的企业信用风险评价研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外文献综述 | 第10-16页 |
| ·信用风险的概念及相关的文献综述 | 第10-12页 |
| ·DEA模型的相关文献综述 | 第12-15页 |
| ·方向性技术距离函数的相关文献综述 | 第15-16页 |
| ·研究框架 | 第16-18页 |
| 第二章 信用风险的相关理论及其度量模型 | 第18-26页 |
| ·信用风险理论 | 第18-19页 |
| ·信用风险的定义 | 第18页 |
| ·信用风险的特点 | 第18-19页 |
| ·信用风险度量模型简介 | 第19-25页 |
| ·KMV模型 | 第20-22页 |
| ·Credit Risk~+模型 | 第22页 |
| ·Credit Metrics模型 | 第22-23页 |
| ·Credit Portfolio View模型 | 第23页 |
| ·神经网络模型 | 第23-24页 |
| ·多元统计分析方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 单个企业相对技术效率测度 | 第26-35页 |
| ·企业相对技术效率的含义及其经济意义 | 第26-27页 |
| ·基于方向性技术距离函数的DEA方法 | 第27-32页 |
| ·基于Farrell距离函数的DEA方法 | 第27-28页 |
| ·基于Shephard距离函数的DEA方法 | 第28-29页 |
| ·基于McFadden距离函数的DEA方法 | 第29页 |
| ·基于CCF距离函数的DEA方法 | 第29-32页 |
| ·样本数据和变量的选取 | 第32-33页 |
| ·分析背景 | 第32页 |
| ·决策单元的选择 | 第32-33页 |
| ·指标体系的选取 | 第33页 |
| ·单个企业技术效率的度量 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 技术效率结合财务指标的企业信用风险监测 | 第35-48页 |
| ·K-均值法对变量进行聚类分析 | 第35-38页 |
| ·原始指标的选取 | 第35-36页 |
| ·原始指标的聚类分析 | 第36-38页 |
| ·六类指标的主成分分析 | 第38-39页 |
| ·指标的逐步回归分析 | 第39-41页 |
| ·熵值法确定指标权重及企业综合评价值 | 第41-42页 |
| ·熵值法确定权重 | 第41-42页 |
| ·考察综合评价值与企业状况的联系 | 第42页 |
| ·各指标的一元方差分析 | 第42-44页 |
| ·考察三类公司各指标的均值 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 完善银行对企业信用风险监测的建议 | 第48-51页 |
| ·对企业进行分产业、分行业研究 | 第48-49页 |
| ·严格按照贷款的发放流程执行 | 第49-50页 |
| ·贷前分析中增加技术效率的度量 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·本文的主要结论 | 第51-52页 |
| ·研究的创新点 | 第52页 |
| ·研究的不足与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录1 | 第58-64页 |
| 附录2 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第66页 |
