| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·学术研究背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容及创新之处 | 第12-14页 |
| ·研究内容及框架 | 第12页 |
| ·创新之处 | 第12-14页 |
| 2 商业银行信用风险 | 第14-21页 |
| ·国内外商业银行发展现状及趋势 | 第14-17页 |
| ·国际商业银行发展现状及趋势 | 第14-15页 |
| ·国内商业银行发展现状及趋势 | 第15-17页 |
| ·商业银行信用风险概述 | 第17-19页 |
| ·商业银行信用风险 | 第17-18页 |
| ·商业银行信用风险成因与控制 | 第18-19页 |
| ·巴塞尔协议与内部评级法 | 第19-21页 |
| ·初级法与高级法的比较 | 第19页 |
| ·违约概率（PD）和违约损失率（LGD） | 第19-21页 |
| 3 违约概率（PD）的测算 | 第21-31页 |
| ·违约概率（PD）的介绍 | 第21-22页 |
| ·违约概率（PD）的影响因素 | 第22页 |
| ·违约概率（PD）的计量模型 | 第22-29页 |
| ·多元判别分析模型 | 第22-23页 |
| ·Logistic 模型 | 第23-24页 |
| ·KMV 模型 | 第24-26页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第26-28页 |
| ·非线性二重组合分析模型 | 第28-29页 |
| ·违约概率（PD）的换算 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 违约损失率（LGD）的测算模型 | 第31-39页 |
| ·违约损失率（LGD）介绍 | 第31-32页 |
| ·违约损失率LGD 影响因素分析 | 第32-34页 |
| ·违约损失率LGD 定量测算 | 第34-36页 |
| ·历史数据平均值法 | 第34页 |
| ·市场LGD 法(market LGD) | 第34-35页 |
| ·回收金额贴现法(workout LGD) | 第35页 |
| ·市场数据隐含分析法(implied market LGD) | 第35-36页 |
| ·LGD 数据库现状 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 5 PD 和LGD 测算的实证分析 | 第39-49页 |
| ·数据来源介绍 | 第39-40页 |
| ·研究样本描述 | 第39页 |
| ·研究方法的设计 | 第39-40页 |
| ·数据选取 | 第40-42页 |
| ·违约损失率PD 定量模型测算比较 | 第42-45页 |
| ·多元统计判别模型实证结果 | 第42-43页 |
| ·KMV 模型实证结果 | 第43页 |
| ·神经网络模型的实证结果 | 第43页 |
| ·非线性的二重组合判别模型实证结果 | 第43-45页 |
| ·违约损失率LGD 影响因素的定量分析 | 第45-46页 |
| ·信贷增值率与损失率的相关性分析 | 第45页 |
| ·固定资产比率与损失率的相关性分析 | 第45-46页 |
| ·流动负债占总负债比率与损失率的相关性分析 | 第46页 |
| ·违约损失率LGD 模型的定量测算 | 第46-48页 |
| ·回归分析 | 第46-47页 |
| ·线形组合预测模型回归分析 | 第47-48页 |
| ·上述模型结果对比 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 结论及政策建议 | 第49-53页 |
| ·实证分析结论 | 第49-50页 |
| ·信用风险的控制 | 第50-52页 |
| ·政策建议 | 第52页 |
| ·后续研究 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-59页 |