| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-26页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景与问题 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状与文献综述 | 第9-23页 |
| ·相关概念的界定 | 第9-11页 |
| ·国外相关研究文献综述 | 第11-18页 |
| ·国内相关研究文献综述 | 第18-23页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第23-26页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·研究方法 | 第24-25页 |
| ·可能的创新点 | 第25-26页 |
| 第二章 信用风险度量的理论基础 | 第26-35页 |
| ·信用风险度量指标概述 | 第26-27页 |
| ·预期损失EL | 第26页 |
| ·非预期损失UL | 第26-27页 |
| ·在险价值VaR | 第27页 |
| ·条件风险值CVaR | 第27页 |
| ·现代信用风险度量模型 | 第27-35页 |
| ·CreditMetrics模型 | 第28-29页 |
| ·CreditRisk+模型 | 第29-30页 |
| ·CreditPortfoliView模型 | 第30-31页 |
| ·KMV模型 | 第31-33页 |
| ·模型的比较与述评 | 第33-35页 |
| 第三章 KMV模型的框架与改进 | 第35-47页 |
| ·KMV模型的基本思想与假设 | 第35-37页 |
| ·KMV模型的计算步骤 | 第37-40页 |
| ·KMV模型的优点与缺陷分析 | 第40-41页 |
| ·KMV模型的优点 | 第40页 |
| ·KMV模型的缺陷 | 第40-41页 |
| ·KMV模型的改进 | 第41-46页 |
| ·KMV模型中的信用价差 | 第41-42页 |
| ·基于非参数核密度的信用价差分布估计 | 第42-46页 |
| ·VaR与CVaR的估计 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于KMV模型的实证研究 | 第47-62页 |
| ·样本公司的选择与数据的采集 | 第47-49页 |
| ·样本公司的选择 | 第47-49页 |
| ·数据的采集 | 第49页 |
| ·参数的设定与计算 | 第49-54页 |
| ·参数的设定 | 第49-52页 |
| ·参数的计算 | 第52-54页 |
| ·实证结果分析 | 第54-61页 |
| ·违约距离(DD)与违约概率(PD)的测算及分析 | 第54-59页 |
| ·违约损失率(LGD)与回收率(RR)的测算及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于改进的KMV模型的实证研究 | 第62-73页 |
| ·信用价差的估计及其描述性统计分析 | 第62-64页 |
| ·信用价差的分布估计与拟合优度检验 | 第64-67页 |
| ·信用价差的非参数核密度估计 | 第64-66页 |
| ·信用价差分布的拟合优度检验 | 第66-67页 |
| ·信用价差的VAR和CVAR估计 | 第67-71页 |
| ·用Monte Carlo模拟法估计信用价差的VaR和CVaR | 第67-68页 |
| ·用历史模拟估计信用价差的VaR和CVaR | 第68-71页 |
| ·经济资本的计提 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-76页 |
| ·研究结论 | 第73-74页 |
| ·政策与建议 | 第74-75页 |
| ·加快商业银行信用风险管理体系和流程建设 | 第74页 |
| ·逐步实现信用风险的量化管理 | 第74页 |
| ·建立大型的历史违约相关数据库 | 第74-75页 |
| ·研究不足与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 附录 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第85页 |