| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究内容、研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 技术路线 | 第18页 |
| 1.3 本文的创新点 | 第18-21页 |
| 第二章 理论基础与文献综述 | 第21-29页 |
| 2.1 几种常用的商业银行信用风险监测方法及模型 | 第21-22页 |
| 2.1.1 Logistic回归分析法 | 第22页 |
| 2.1.2 KMV模型 | 第22页 |
| 2.1.3 Credit Metries模型 | 第22页 |
| 2.2 国内外研究文献综述 | 第22-26页 |
| 2.2.1 以财务信息为基础的风险监测 | 第23-24页 |
| 2.2.2 以市场信息为基础的风险监测 | 第24-26页 |
| 2.2.3 国内外相关文献评述 | 第26页 |
| 2.3 JZ银行信用风险特征分析 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 JZ银行信用风险管理现状及问题 | 第29-35页 |
| 3.1 JZ银行信贷业务现状 | 第29-31页 |
| 3.2 JZ银行信用风险管理现状 | 第31-32页 |
| 3.2.1 JZ银行信用风险管理架构 | 第31-32页 |
| 3.2.2 JZ银行信用风险管理流程 | 第32页 |
| 3.3 JZ银行信用风险管理存在的问题 | 第32-34页 |
| 3.3.1 信用风险识别存在的问题 | 第32-33页 |
| 3.3.2 信用风险监测存在的问题 | 第33-34页 |
| 3.3.3 信用风险预警存在的问题 | 第34页 |
| 3.3.4 信用风险应对存在的问题 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 JZ银行信用风险监测模型构建与实验 | 第35-51页 |
| 4.1 指标体系构建原则 | 第35页 |
| 4.2 财务指标的选择 | 第35-37页 |
| 4.3 非财务指标的选择 | 第37-42页 |
| 4.3.1 统计量表法的概念 | 第37-38页 |
| 4.3.2 统计量表法的优势 | 第38页 |
| 4.3.3 联盟伙伴间合作变量 | 第38-39页 |
| 4.3.4 联盟伙伴间冲突变量 | 第39页 |
| 4.3.5 企业绩效变量 | 第39-40页 |
| 4.3.6 企业组织文化变量 | 第40-41页 |
| 4.3.7 亲组织的非伦理行为变量 | 第41-42页 |
| 4.4 Logistic模型构建及实验 | 第42-50页 |
| 4.4.1 Logistic模型的适用性及机理分析 | 第42-43页 |
| 4.4.2 数据和样本的收集 | 第43-44页 |
| 4.4.3 数据检验 | 第44-47页 |
| 4.4.4 信用风险监测判别模型 | 第47-49页 |
| 4.4.5 模型的预测能力检验 | 第49-50页 |
| 4.4.6 模型的经济意义 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与建议 | 第51-55页 |
| 5.1 结论 | 第51-52页 |
| 5.2 研究的局限性 | 第52页 |
| 5.3 展望与建议 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者和导师简介 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64-65页 |