| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第7-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第7-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究框架与研究方法 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究框架 | 第10页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第10-11页 |
| 1.3 创新之处 | 第11-12页 |
| 2 文献综述 | 第12-20页 |
| 2.1 信用违约风险概念与内涵 | 第12-13页 |
| 2.2 信用违约风险的主要分析方法 | 第13-17页 |
| 2.2.1 信用风险高级计量模型综述 | 第13-15页 |
| 2.2.2 信用评分模型综述 | 第15-17页 |
| 2.3 国内外有关 KMV 模型的理论与应用研究 | 第17-20页 |
| 2.3.1 国外对 KMV 模型的理论与应用研究 | 第17页 |
| 2.3.2 国内对 KMV 模型的理论与应用研究 | 第17-20页 |
| 3 上市银行信用违约风险的测度和分析 | 第20-32页 |
| 3.1 测度模型选择与 KMV 模型原理 | 第20-24页 |
| 3.1.1 测度模型选择辨析 | 第20-21页 |
| 3.1.2 KMV 模型原理详述 | 第21-24页 |
| 3.2 KMV 模型参数设置与求解过程 | 第24-28页 |
| 3.2.1 KMV 模型参数设置 | 第24-25页 |
| 3.2.2 模型求解与结果描述 | 第25-28页 |
| 3.3 违约距离计算结果特点与趋势分析 | 第28-32页 |
| 3.3.1 基于银行类型的比较分析 | 第28-31页 |
| 3.3.2 银行间违约距离的相关性分析 | 第31-32页 |
| 4 银行信用违约风险的影响因素模型 | 第32-44页 |
| 4.1 信用违约风险影响因素分析 | 第32-33页 |
| 4.2 模型变量设置和样本选择 | 第33-35页 |
| 4.2.1 模型变量设置 | 第33-35页 |
| 4.2.2 模型样本选择 | 第35页 |
| 4.3 模型设计 | 第35-37页 |
| 4.4 回归结果分析 | 第37-44页 |
| 4.4.1 不考虑时期效应的影响因素多元线性回归模型 | 第37-39页 |
| 4.4.2 初步考虑时期效应的影响因素多元线性回归模型 | 第39-41页 |
| 4.4.3 考虑时期随机效应的随机效应面板模型 | 第41-44页 |
| 5 研究总结与展望 | 第44-47页 |
| 5.1 研究结论 | 第44-45页 |
| 5.2 政策建议 | 第45页 |
| 5.3 研究不足之处和后续研究方向 | 第45-47页 |
| 5.3.1 研究不足之处 | 第45-46页 |
| 5.3.2 后续研究方向 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录 | 第50-54页 |
| 附录一：KMV 方程组对应的 MATLAB 函数组 | 第50-51页 |
| 附录二：计算违约距离的 MATLAB 程序 | 第51-52页 |
| 附录三：违约距离计算结果 | 第52-54页 |
| 在校期间发表论文清单 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
