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商业银行信贷风险管理的实证研究--CreditRisk+在信贷风险损失分布区域差异中的应用 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | ABSTRACT | 第7-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-14页 | | ·研究背景 | 第11-12页 | | ·研究的目的和意义 | 第12页 | | ·研究方法与结构安排 | 第12-14页 | | 第2章 相关文献研究综述 | 第14-24页 | | ·信贷风险管理的相关研究 | 第14-17页 | | ·区域经济差异的相关研究 | 第17-19页 | | ·商业银行信贷风险管理概论 | 第19-21页 | | ·商业银行信贷风险的定义及主要内容 | 第19页 | | ·商业银行信贷风险管理理论 | 第19-21页 | | ·我国商业银行信贷风险管理的现状 | 第21-24页 | | 第3章 信贷风险评估方法与度量模型 | 第24-49页 | | ·传统信贷风险评估方法 | 第24-28页 | | ·专家系统法 | 第24-25页 | | ·贷款评级法 | 第25页 | | ·财务指标法 | 第25页 | | ·信用评分法 | 第25-27页 | | ·神经网络法 | 第27-28页 | | ·传统信贷风险评估方法的缺陷 | 第28页 | | ·《巴塞尔新资本协议》对信贷风险度量的要求 | 第28-33页 | | ·信贷风险度量模型的基本要素 | 第29-31页 | | ·在险价值(VaR)方法及其在信贷风险度量模型中的应用 | 第31-33页 | | ·现代信贷风险度量模型 | 第33-47页 | | ·KMV模型 | 第33-37页 | | ·CreditMetrics 模型 | 第37-40页 | | ·CreditPortfolio View 模型 | 第40-42页 | | ·CreditRisk+模型 | 第42-43页 | | ·模型的比较 | 第43-47页 | | ·CreditRisk+模型的比较优势 | 第47-49页 | | 第4章 CreditRisk+模型 | 第49-64页 | | ·违约率不变时的违约损失 | 第49-53页 | | ·违约事件概率生成函数 | 第49-50页 | | ·违约损失概率生成函数 | 第50-52页 | | ·损失分布 | 第52-53页 | | ·违约率变化时的违约损失 | 第53-57页 | | ·违约事件概率生成函数 | 第53-55页 | | ·违约损失概率生成函数 | 第55-56页 | | ·损失分布 | 第56-57页 | | ·CreditRisk+模型的改进 | 第57-64页 | | ·违约损失的无条件概率生成函数 | 第58-59页 | | ·矩和累积生成函数 | 第59-61页 | | ·VaR的鞍点逼近 | 第61-64页 | | 第5章 CreditRisk+在信贷风险区域差异中的应用 | 第64-77页 | | ·样本数据的选取 | 第64页 | | ·样本银行对信用评级的相关规定 | 第64-66页 | | ·CreditRisk+模型对风险因子的度量 | 第66-67页 | | ·数据处理 | 第67-71页 | | ·结果分析 | 第71-73页 | | ·区域经济特色与银行信贷策略 | 第73-77页 | | ·浙江省商业银行信贷经营的区域经济特色 | 第74页 | | ·启示和建议 | 第74-77页 | | 第6章 结论 | 第77-79页 | | 致谢 | 第79-80页 | | 参考文献 | 第80-84页 | | 附录A 各个地区样本贷款的风险情况表及损失分布图 | 第84-101页 | | A.1 杭州地区 | 第84-85页 | | A.2 湖州地区 | 第85-87页 | | A.3 嘉兴地区 | 第87-89页 | | A.4 金华地区 | 第89-91页 | | A.5 丽水地区 | 第91-92页 | | A.6 衡州地区 | 第92-94页 | | A.7 绍兴地区 | 第94-95页 | | A.8 台州地区 | 第95-97页 | | A.9 温州地区 | 第97-99页 | | A.10 舟山地区 | 第99-101页 | | 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第101页 | | 个人简历: | 第101页 | | 已发表论文: | 第101页 | | 待发表书籍: | 第101页 |
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论文编号BS1314101，这篇论文共101页
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