隨著全球經(jīng)濟不斷發(fā)展,信用風險暴露愈來愈嚴重,已成為世界各國金融系統(tǒng)所面臨的主要風險之一。如何有效地控制和管理信用風險,已經(jīng)成為世界各國金融機構和投資者關注的焦點。上市公司是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分,更是證券市場的基礎,公司的質(zhì)量、行為是否規(guī)范及其財務狀況將直接影響我國證券市場的發(fā)展以及投資者的利益。由此,本文對我國上市公司的信用風險及其相關問題做出了研究。本文分析了信用風險的定義和特點,研究了信用風險的計量方法,力求通過研究找到適合我國的上市公司信用風險計量模型,從而增強我國信用風險預測和管理能力:首先簡要地介紹了傳統(tǒng)的信用風險計量方法,例如“5C”專家法、信用評分和信用評級法等;接著研究了現(xiàn)代信用風險計量模型,主要有Credit Metrics模型, KMV模型, CreditRisk+模型,以及Credit Portfolio View模型。基于此,本文根據(jù)我國上市公司違約的情況,將因子分析結合Logistic回歸分析法引入到上市公司信用風險的研究當中,選取了信用風險評價的財務指標和上市公司的相關財務數(shù)據(jù)進行因子分析,分別對各類指標加以提煉,得到綜合因子。并且通過因子分析建立了... 

【文章來源】：廣州大學廣東省

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第一章 緒論
    1.1 選題背景、研究目的及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究目的及意義
    1.2 文獻綜述
        1.2.1 國外信用風險管理研究綜述
        1.2.2 國內(nèi)信用風險管理研究綜述
    1.3 研究框架
    1.4 主要貢獻
第二章 我國上市公司信用風險管理與風險評級
    2.1 風險
    2.2 信用風險
        2.2.1 信用風險的定義
        2.2.2 信用風險的特點
        2.2.3 上市公司信用及其信用風險
    2.3 信用風險管理
        2.3.1 信用風險識別
        2.3.2 信用風險度量
        2.3.3 信用風險控制
    2.4 我國信用風險管理現(xiàn)狀分析
    2.5 我國信用評級和上市公司違約情況分析
        2.5.1 我國信用評級現(xiàn)狀
        2.5.2 我國上市公司違約情況及原因分析
第三章 信用風險度量的主要模型與方法
    3.1 信用風險度量的傳統(tǒng)方法
        3.1.1 古典信用風險計量方法
        3.1.2 基于統(tǒng)計判別分析的信用風險計量方法
        3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
    3.2 信用風險度量的現(xiàn)代計量模型
        3.2.1 基于VaR 的Credit Metrics 模型
        3.2.2 KMV 模型
        3.2.3 信用風險附加模型CreditRisk+
        3.2.4 信用組合觀點模型 Credit Portfolio View
第四章 Logistic 模型及其在評價上市公司信用風險中的應用研究
    4.1 Logistic 模型的基本理論
        4.1.1 Logistic 模型的定義及其性質(zhì)
        4.1.2 Logistic 模型的參數(shù)估計
        4.1.3 Logistic 模型的評價和檢驗
    4.2 因子分析
        4.2.1 因子分析的基本思想
        4.2.2 因子分析的數(shù)學模型
        4.2.3 因子載荷陣的求解
        4.2.4 因子載荷陣的統(tǒng)計意義
第五章 基于Logistic 模型的上市公司信用風險的實證研究
    5.1 數(shù)據(jù)來源及選擇
        5.1.1 樣本來源
        5.1.2 樣本的選取
    5.2 模型指標的選取
    5.3 因子分析的步驟
    5.5 Logistic 回歸分析與違約判別模型的建立
        5.5.1 變量的設置
        5.5.2 違約判別模型的建立
第六章 Logistic 信用風險模型的貝葉斯改進研究
    6.1 經(jīng)驗貝葉斯估計量和貝葉斯改進模型
    6.2 預測力精度的評估方法
        6.2.1 AUC 值
        6.2.2 布萊爾分數(shù)（Brier Score）
    6.3 實證比較
第七章 總結
    7.1 研究結論
    7.2 不足與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
附錄


【參考文獻】：
期刊論文
[1]我國中小企業(yè)信用風險評估實證研究[J]. 曾宜,申義.  西北工業(yè)大學學報(社會科學版). 2007(02)
[2]CreditRisk+模型與中國商業(yè)銀行信用風險管理[J]. 張海燕.  吉首大學學報(自然科學版). 2007(03)
[3]Credit Metrics模型下信用風險模型改進探討[J]. 劉錚錚,李家軍.  生產(chǎn)力研究. 2006(11)
[4]基于貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的上市公司信用評價研究[J]. 劉學偉,賀昌政.  軟科學. 2005(05)
[5]KMV模型在上市公司信用風險評價中的應用研究[J]. 張玲,楊貞柿,陳收.  系統(tǒng)工程. 2004(11)
[6]我國商業(yè)銀行信用風險VaR的實證分析[J]. 閻慶民.  金融研究. 2004(10)
[7]建立貸款企業(yè)資信等級評估違約率統(tǒng)計問題的探討[J]. 張麗紅.  上海金融. 2004(02)
[8]中國上市公司信用風險管理實證研究——EDF模型在信用評估中的應用[J]. 楊星,張義強.  中國軟科學. 2004(01)
[9]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行信用風險模型[J]. 章忠志,符林,唐煥文.  經(jīng)濟數(shù)學. 2003(03)
[10]企業(yè)信用風險的主成分判別模型及其實證研究[J]. 梁琪.  財經(jīng)研究. 2003(05)

碩士論文
[1]我國上市公司信用風險計量模型研究[D]. 賀斌斌.暨南大學 2007
[2]商業(yè)銀行信貸風險管理的實證研究[D]. 鄭倩璐.同濟大學 2007



本文編號：3245424