| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 插图索引 | 第14-15页 |
| 附表索引 | 第15-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-25页 |
| 1．1 研究的学术背景及意义 | 第17-22页 |
| 1．1．1 选题来源 | 第17页 |
| 1．1．2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1．1．3 研究动态 | 第18-22页 |
| 1．2 研究内容及框架 | 第22-24页 |
| 1．2．1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1．2．2 研究框架 | 第23-24页 |
| 1．3 研究的创新期望 | 第24-25页 |
| 第2章 信用风险管理理论与度量方法综述 | 第25-53页 |
| 2．1 信用风险的含义、产生及其特点 | 第25-30页 |
| 2．1．1 信用与信用风险 | 第25-27页 |
| 2．1．2 信用风险的产生 | 第27页 |
| 2．1．3 信用风险的特点 | 第27-28页 |
| 2．1．4 信用风险管理理论 | 第28-30页 |
| 2．2 信用风险管理框架分析 | 第30-32页 |
| 2．2．1 信用风险管理的意义 | 第30-31页 |
| 2．2．2 信用风险管理原则 | 第31页 |
| 2．2．3 信用风险管理的内部系统设计 | 第31-32页 |
| 2．3 《巴塞尔协议》的主要内容 | 第32-35页 |
| 2．3．1 计量信用风险的标准法 | 第32-33页 |
| 2．3．2 信用风险资本计算的 IRB法 | 第33-35页 |
| 2．4 信用风险度量方法综述 | 第35-51页 |
| 2．4．1 专家分析方法 | 第36-38页 |
| 2．4．2 基于财务数据的信用评分系统 | 第38-40页 |
| 2．4．3 神经网络方法 | 第40-41页 |
| 2．4．4 基于资本市场信息的信用风险模型 | 第41-42页 |
| 2．4．5 信用风险内部模型 | 第42-51页 |
| 2．5 衍生工具信用风险的衡量方法 | 第51-53页 |
| 第3章 信用评级在信用风险管理中的作用 | 第53-68页 |
| 3．1 信用评级概述 | 第53-60页 |
| 3．1．1 信用评级的含义 | 第53-54页 |
| 3．1．2 信用评级分析内容 | 第54-56页 |
| 3．1．3 信用评级的功能和作用 | 第56-60页 |
| 3．2 国外信用评级的发展及现状 | 第60-64页 |
| 3．2．1 国外信用评级的发展模式 | 第60-61页 |
| 3．2．2 信用评级方法 | 第61-64页 |
| 3．3 我国信用评级的发展及现状 | 第64-68页 |
| 3．3．1 我国信用评级业的现状 | 第64-65页 |
| 3．3．2 我国信用评级业存在的问题 | 第65-68页 |
| 第4章 判别分析模型的构建及其在信用风险度量中的应用研究 | 第68-99页 |
| 4．1 4变量判别分析模型构建 | 第68-80页 |
| 4．1．1 数据、样本的采集和统计描述 | 第69-75页 |
| 4．1．2 模型的构建及其有效性检验 | 第75-78页 |
| 4．1．3 临界值的确定 | 第78-79页 |
| 4．1．4 超前预测的准确性 | 第79-80页 |
| 4．2 7变量判别分析模型构建 | 第80-85页 |
| 4．2．1 样本及数据来源 | 第80-83页 |
| 4．2．2 建模分析 | 第83-85页 |
| 4．3 基于4变量判别分析模型的上市公司信用评级 | 第85-89页 |
| 4．3．1 样本及数据来源 | 第85-86页 |
| 4．3．2 评级方法 | 第86页 |
| 4．3．3 上市公司信用评级结果分析 | 第86-88页 |
| 4．3．4 ST公司的信用评级分析 | 第88-89页 |
| 4．4 基于7变量判别分析模型的上市公司信用评级 | 第89-92页 |
| 4．4．1 样本及数据来源 | 第89页 |
| 4．4．2 评级方法 | 第89-90页 |
| 4．4．3 上市公司信用评级基本特征分析 | 第90-92页 |
| 4．4．4 新上市公司信用评级特征分析 | 第92页 |
| 4．5 上市公司信用等级转移矩阵的构建 | 第92-99页 |
| 4．5．1 信用等级转移矩阵概述 | 第92-94页 |
| 4．5．2 上市公司信用等级转移矩阵 | 第94-97页 |
| 4．5．3 上市公司信用等级转移矩阵实证分析结论 | 第97-99页 |
| 第5章 期望违约率模型及其在信用风险评价中的应用 | 第99-116页 |
| 5．1 期望违约率模型的理论基础 | 第99-105页 |
| 5．1．1 默顿的风险负债模型 | 第99-100页 |
| 5．1．2 KMV模型 | 第100-105页 |
| 5．2 本研究参数设计与计算 | 第105-108页 |
| 5．2．1 上市公司的股权市场价值计算 | 第106页 |
| 5．2．2 上市公司股权市场价值波动率 | 第106-107页 |
| 5．2．3 债务面值、债务期限和无风险利率的确定 | 第107页 |
| 5．2．4 违约点(DPT)的设定 | 第107-108页 |
| 5．3 KMV模型识别上市公司信用风险能力的研究 | 第108-113页 |
| 5．3．1 样本与数据来源 | 第108页 |
| 5．3．2 实证分析 | 第108-113页 |
| 5．4 基于理论期望违约率(TEDF)的上市公司信用评级 | 第113-116页 |
| 5．4．1 样本选取及数据来源 | 第113页 |
| 5．4．2 信用评级 | 第113-116页 |
| 第6章 判别模型与期望违约率模型的应用比较研究 | 第116-123页 |
| 6．1 理论期望违约率(TEDF)与 Z值的相关性分析 | 第116-117页 |
| 6．2 两种模型在信用评级中的鲁棒性比较 | 第117-120页 |
| 6．2．1 信用评级整体比较 | 第117-119页 |
| 6．2．2 评级个体比较 | 第119-120页 |
| 6．3 理论期望违约率(TEDF)与 Z值的横向有效性比较 | 第120-121页 |
| 6．3．12 值与新华远东评级之间的映射关系 | 第120页 |
| 6．3．2 违约距离(DD)与新华远东评级之间的映射关系 | 第120-121页 |
| 6．4 比较结论 | 第121-123页 |
| 第7章 贷款信用风险损失度量与经济资本的配置应用研究 | 第123-150页 |
| 7．1 信用风险损失度量的基本概念及计算方法 | 第123-126页 |
| 7．1．1 风险债务的价值 | 第123页 |
| 7．1．2 信用风险损失度量参数 | 第123-126页 |
| 7．2 资本配置概述 | 第126-129页 |
| 7．2．1 资本配置方法 | 第126-127页 |
| 7．2．2 监管资本的配置 | 第127-128页 |
| 7．2．3 经济资本的配置 | 第128-129页 |
| 7．3 贷款客户的信用评级 | 第129-131页 |
| 7．3．1 样本银行及数据来源 | 第129-130页 |
| 7．3．2 评级方法及评级结果 | 第130-131页 |
| 7．4 贷款项目信用评级 | 第131-137页 |
| 7．4．1 影响贷款项目信用级别的因素分析 | 第131-133页 |
| 7．4．2 贷款信用级别的确定 | 第133-137页 |
| 7．5 贷款信用风险损失度量 | 第137-146页 |
| 7．5．1 参数(EAD、PD、LGD)的估算 | 第137-139页 |
| 7．5．2 贷款的预期损失 | 第139-141页 |
| 7．5．3 贷款信用受险值(VaR)计算 | 第141-146页 |
| 7．5．4 贷款的非预期损失 | 第146页 |
| 7．6 贷款的经济资本与监管资本的配置 | 第146-148页 |
| 7．7 对岳阳工行信用风险管理的意义 | 第148-150页 |
| 结论与后续拓展研究 | 第150-154页 |
| 参考文献 | 第154-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
| 附录A (攻读博士期间所发表的学术论文) | 第162-163页 |
| 附录B (攻读博士期间的获奖) | 第163-164页 |
| 附录C (32个变量相关矩阵) | 第164-165页 |
| 附录D (2002年配对样本违约距离表) | 第165-166页 |
