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内部评级法在我国城市商业银行信用风险管理中的应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-19页
   ·选题背景第9-10页
   ·选题意义第10页
   ·文献综述第10-16页
     ·国外文献综述第10-13页
     ·国内文献综述第13-16页
     ·简单述评第16页
   ·研究思路第16-18页
   ·研究创新第18-19页
第2章 巴塞尔新资本协议与内部评级法概述第19-30页
   ·巴塞尔新资本协议的产生第19-20页
   ·巴塞尔新资本协议的内容及创新第20-24页
     ·巴塞尔新资本协议的内容第20-22页
     ·巴塞尔新资本协议的创新第22-24页
   ·内部评级法基本思想与实施要求第24-25页
     ·内部评级法基本思想第24页
     ·内部评级法实施要求第24-25页
   ·内部评级法的逻辑框架第25-30页
     ·风险敞口类别第25-26页
     ·风险要素的评估第26-29页
     ·风险权重函数第29-30页
第3章 我国城市商业银行引入内部评级法原因分析第30-39页
   ·我国城市商业银行信用风险管理存在问题分析第30-33页
     ·客户数据积累不够,分析不足第31页
     ·风险管理的方法落后第31页
     ·内控制度和风险管理组织架构仍存在不足第31-32页
     ·IT系统建设落后第32页
     ·高素质的风险管理人才缺乏第32-33页
   ·我国城市商业银行引入内部评级法的外部原因分析第33-36页
     ·建立内部评级体系符合国际银行业风险管理趋势第33页
     ·我国银行运用标准法的外部条件不具备第33-34页
     ·引入内部评级法思想是巴塞尔新资本协议的要求第34-35页
     ·我国监管部门对我国商业银行的必然要求第35-36页
   ·我国城市商业银行引入内部评级法的内部原因分析第36-39页
     ·贷款五级分类制度具有局限性第36-37页
     ·客户评级方法相对落后第37-39页
第4章 信用风险管理中的违约概率比较研究第39-48页
   ·违约概率概念及原理第39-40页
   ·KMV模型第40-43页
     ·模型介绍第40-42页
     ·模型评价第42-43页
   ·Logistic模型第43-44页
     ·模型介绍第43-44页
     ·模型评价第44页
   ·神经网络模型第44-45页
     ·模型简介第44-45页
     ·模型评价第45页
   ·违约概率模型评价与选择第45-48页
第5章 某城市商业银行违约概率测算研究第48-60页
   ·违约的界定第48页
   ·样本的选取第48-49页
   ·指标的选取第49-50页
   ·因子分析第50-56页
     ·因子分析适用性判别第50-51页
     ·计算R阵的特征值和累积方差贡献率第51-53页
     ·求因子载荷矩阵第53-55页
     ·计算因子得分系数和因子得分第55-56页
   ·Logistic回归模型的建立第56-60页
     ·违约概率模型的建立第56-57页
     ·Logistic回归模型的预测结果第57-58页
     ·Logistic回归模型系数的检验第58-60页
第6章 我国城市商业银行实施内部评级法的建议第60-84页
   ·搭建科学的内部评级制度第60-61页
   ·设计完善的内部评级流程第61-66页
   ·建立科学的内部评级指标第66-76页
   ·开发科学的内部评级模型第76-78页
     ·加强数据管理工作第76-77页
     ·加速违约概率模型的开发第77-78页
   ·采取有效的内部评级措施第78-84页
     ·建立综合风险管理系统第78-79页
     ·改进贷款五级分类第79页
     ·优化贷款审批的权限结构第79-80页
     ·不断加强贷后管理第80页
     ·完善银行内部控制体系第80-81页
     ·培养专业的内部评人才第81-84页
第7章 结论和展望第84-86页
   ·研究结论第84页
   ·研究不足与展望第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-90页
附录第90-96页
攻读学位期间的研究成果第96页

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