我国上市公司信用风险度量模型研究

论文摘要

信用风险是社会经济活动中各经济主体面临的主要风险之一。在我国特有的经济体制下,对于贷款业务在资产业务中占绝对主导地位的我国商业银行来说,信贷业务的信用风险显得尤其突出。上市公司又是我国商业银行信贷业务的重要客户和对象,因此对我国上市公司的信用风险进行准确的度量和管理是非常必要的。本文从信用风险的概念以及信用风险管理的基本理论入手,首先详细地介绍了现有的主要信用风险度量模型和方法,然后结合我国实际情况,深入研究了适合我国上市公司信用风险度量和管理的两类模型——Logistic模型和KMV模型的理论基础、模型构建、参数估计以及国内理论与实证研究中存在的问题,同时对这两类模型的优缺点及其在我国上市公司信用风险管理中的适用性进行了合理的评价分析,并在此基础上结合我国实际情况提出了一些我国商业银行使用KMV模型提高信用风险管理水平的建议和措施。

论文目录

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• 英文目录
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及研究意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 主要文献综述
• 1.3 论文结构
• 1.4 主要创新点
• 第二章 信用风险与信用风险管理概述
• 2.1 信用风险
• 2.1.1 信用风险的定义
• 2.1.2 信用风险的特性
• 2.2 信用风险管理
• 第三章 信用风险度量的主要模型与方法
• 3.1 信用风险度量的传统方法
• 3.1.1 基于专家意见的信用风险模型
• 3.1.2 信用评级法
• 3.1.3 单变量判别分析法
• 3.1.4 多元统计判别模型方法
• 3.2 信用风险度量的现代计量模型
• 3.2.1 基于期权定价理论的KMV模型
• 3.2.2 基于在险价值（VaR）方法的信用度量术（Credit Metrics）模型
• 3.2.3 信用风险附加模型（CreditRisk+）
• 3.2.4 信贷组合观点模型（CreditPortfolio View）
• 3.2.5 四大主要模型的比较分析
• 第四章 Logistic模型及其在我国上市公司信用风险管理中的应用
• 4.1 Logistic模型的基本理论
• 4.1.1 Logistic模型的定义及其性质
• 4.1.2 Logistic模型的参数估计
• 4.1.3 Logistic模型的评价分析
• 4.2 主成分分析方法
• 4.2.1 主成分分析的基本思想
• 4.2.2 主成分分析的具体步骤
• 4.3 我国学者对Logistic模型的实证研究中存在的问题
• 第五章 KMV模型及其在我国上市公司信用风险管理中的应用
• 5.1 KMV模型的理论基础
• 5.1.1 KMV模型的基本思想
• 5.1.2 KMV模型的基本结构及其参数估计
• 5.1.3 KMV模型的评价及其适用性分析
• 5.2 我国学者对KMV模型的实证研究中存在的问题
• 5.3 商业银行使用KMV模型进行信用风险管理应采取的措施
• 第六章 结论
• 6.1 研究结论
• 6.2 不足之处与研究展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢