| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外关于商业银行信用风险量化管理的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 压力测试文献综述 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第16页 |
| 1.6 本文的不足之处 | 第16-17页 |
| 第2章 商业银行信用风险度量理论 | 第17-30页 |
| 2.1 信用风险内涵 | 第17-20页 |
| 2.1.1 信用风险定义 | 第17页 |
| 2.1.2 信用风险特点 | 第17-18页 |
| 2.1.3 我国商业银行对信用风险管理和度量的现状 | 第18-20页 |
| 2.2 巴塞尔新资本协议对商业银行信用风险量化要求 | 第20-23页 |
| 2.3 信用风险度量理论 | 第23-30页 |
| 2.3.1 现代信用风险度量模型 | 第23-28页 |
| 2.3.2 现代信用风险模型比较 | 第28-30页 |
| 第3章 压力测试理论 | 第30-36页 |
| 3.1 压力测试的内涵 | 第30-31页 |
| 3.1.1 压力测试分类和重要性 | 第30-31页 |
| 3.1.2 压力测试运用范围 | 第31页 |
| 3.2 压力测试的技术方法 | 第31-34页 |
| 3.3 宏观压力测试步骤 | 第34-35页 |
| 3.4 压力测试在我国商业银行信用风险的可行性 | 第35-36页 |
| 第4章 Credit Metrics 模型应用于我国国有商业银行的实证分析 | 第36-44页 |
| 4.1 Credit Metrics 模型的基本框架 | 第36-40页 |
| 4.1.1 Credit Metrics 模型 VAR 计算方法 | 第36页 |
| 4.1.2 Credit Metrics 模型假设前提 | 第36-37页 |
| 4.1.3 Credit Metrics 模型数据 | 第37-39页 |
| 4.1.4 Credit Metrics 模型计算流程 | 第39-40页 |
| 4.2 Credit Metrics 模型参数的确定 | 第40-42页 |
| 4.2.1 信用等级转移矩阵 | 第40-41页 |
| 4.2.2 违约回收率 | 第41-42页 |
| 4.2.3 远期收益率 | 第42页 |
| 4.3 单笔贷款 VAR 的计算 | 第42-44页 |
| 第5章 宏观压力测试应用于我国商业银行的实证分析 | 第44-57页 |
| 5.1 宏观压力测试实证模型及方法框架 | 第44-47页 |
| 5.1.1 Logit 模型 | 第44-45页 |
| 5.1.2 ARMA 模型 | 第45页 |
| 5.1.3 时间序列的检验方法 | 第45-46页 |
| 5.1.4 宏观压力测试实证方法框架 | 第46-47页 |
| 5.2 宏观压力测试参数选择及处理方法 | 第47-49页 |
| 5.2.1 变量选择 | 第47-48页 |
| 5.2.2 样本选择与数据处理 | 第48-49页 |
| 5.3 宏观压力测试参数估计及结果 | 第49-57页 |
| 5.3.1 多元回归模型估计 | 第49-50页 |
| 5.3.2 ARMA 模型分析与预测 | 第50-53页 |
| 5.3.3 相关性压力测试分析 | 第53-57页 |
| 第6章 政策建议 | 第57-60页 |
| 6.1 针对 Credit Metrics 模型的政策建议 | 第57-58页 |
| 6.1.1 加强监管当局信用风险监管 | 第57页 |
| 6.1.2 完善商业银行内部信用风险评级体系 | 第57-58页 |
| 6.1.3 重视风险文化层面建设 | 第58页 |
| 6.2 针对宏观压力测试的政策建议 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |
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