《商业银行信用风险评估 一种实证模型的探讨 one proposal on empirical modelling》PDF下载

  • 购买积分:8 如何计算积分?
  • 作  者:于立勇著
  • 出 版 社:北京市:北京大学出版社
  • 出版年份:2007
  • ISBN:7301120796
  • 页数:134 页
图书介绍:信用风险评估既是商业银行信用风险管理的关键环节,更是商业银行进行信贷决策的主要依据。本书提出以信用风险度作为新的风险衡量标准。在利用因子分析法确立评估指标体系的基础上,构建了基于补偿模糊神经网络的评估预测模型。同时,利用逐步判别分析模型建立了另一套较为科学的评估指标体系。在构建上述两套评估体系的基础上,通过最优线性加权组合模型将两套体系的评估结果有机组合,进一步提高了预测精度,实现从多角度、多层面对信用风险的剖析。本书具有较强的理论价值和实践意义。

第一章 商业银行信用风险评估国内外研究现状 1

第一节 相关理论研究综述 3

第二节 评估方法研究综述 6

第三节 研究状况的综合评价 12

第四节 本书研究的主要内容 14

第二章 商业银行信用风险评估要素分析 17

第一节 信用风险评估要素分析 19

第二节 信用风险评估的基本思路 24

第三节 信用风险评估要素间的作用机理分析 26

第四节 信用风险评估指标体系的确立 28

第三章 商业银行信用风险衡量标准分析 31

第一节 商业银行信用风险衡量标准的一般性考察 33

第二节 传统信用风险衡量标准的波动性分析 38

第三节 信用风险衡量标准波动性的敏感度测算方法 41

第四节 信用风险衡量的一种新标准 45

第四章 基于补偿模糊神经网络的信用风险评估模型 55

第一节 商业银行信用风险评估预测模型的提出 57

第二节 人工神经网络概述 58

第三节 补偿模糊神经网络模型的基本原理 63

第四节 预测精度的检验方法 70

第五节 数据的预处理方法 71

第五章 商业银行信用风险评估的实证研究 77

第一节 样本数据的预处理 79

第二节 样本数据的因子分析 83

第三节 补偿模糊神经网络模型的应用 87

第四节 样本数据的逐步判别分析 89

第五节 基于Bayes模型的违约概率测算 91

第六节 基于LM算法的神经网络评估模型 94

第七节 基于最优加权组合预测的信用风险评估模型 97

参考文献 103

附录 121