全部
标 签：管理 货币银行学 金融/投资
朱顺泉 著
前言
第1章信用评级的相关概念、历史与制度
1.1信用、信用风险和信用管理的概念
1.2信用评级的概念、特点、作用与分类
1.3信用评级的发展历程
1.4国外的信用评级制度
1.5我国的信用评级制度
1.6我国信用评级的相关法规
第2章信用评级的程序、方法、指标与机构
2.1信用评级程序
2.2信用评级原则
2.3信用评级方法
2.4信用评级指标
2.5信用评级标准
2.6国外著名的信用评级机构介绍
2.7国内主要的信用评级机构介绍
第3章企业信用评级与企业债券评级的传统方法
3.1商业银行与企业信用评级
3.2企业信用评级的指标体系
3.3评定企业信用等级的一种简易方法
3.4贷款企业信用评级报告案例
3.5企业债券评级的传统方法
第4章信用评级模型
4.1信用评级模型的国内外研究现状
4.25C模型
4.3LAPP法
4.4SWOT分析模型
4.5Chesser信用评分模型
4.6信用评分模型
4.7消费贷款的评分模型
4.8统计方法和神经网络方法在信用评级中应用的比较分析
第5章信用风险计量模型
5.1信用风险计量模型概述
5.2风险价值VaR模型
5.3信用监控KMV模型
5.4信用计量Credit Metrics模型
5.5信贷资产组合模型
5.6信用风险Credit Risk+模型
5.7死亡率模型
5.8信用风险计量模型的简要述评
第6章基于因子分析法的我国上市公司信用评级模型及其应用研究
6.1引言
6.2样本的选取
6.3财务比率的选取
6.4模型的建立
6.5结果检验
6.6结论
第7章基于Logistic回归模型的上市公司信用评级建模及其应用研究
7.1上市公司信用识别研究的现状
7.2样本选取
7.3上市公司信用评级研究模型的选取
7.4基于Logistic回归模型的上市公司信用评级实证研究
7.5结论与建议
第8章基于神经网络方法的信用评级模型及其应用研究
8.1反向传播神经网络的拓扑结构
8.2反向传播神经网络的学习算法
8.3反向传播神经网络的学习程序
8.4反向传播神经网络模型在企业信用评级中应用
8.5反向传播神经网络模型在现金流量因素分析中应用
8.6基于径向基函数神经网络RBF方法的信贷企业信用评级
8.7基于学习向量量化LVQ网络的信用评级建模及应用
第9章基于最小二乘支持向量机方法的上市公司信用评级及应用研究
9.1目前信用评估方法问题
9.2支持向量机方法
9.3最小二乘支持向量机方法
9.4变量选择与建模样本
9.5最小二乘支持向量机实验建模过程与模拟结果
9.6结果分析与结论
9.7基于支持向量机的信用评级多分类
第10章基于市场价格与期权定价模型的上市公司违约概率预测及应用研究
10.1KMV模型的基本思路
10.2参数设置
10.3应用研究
10.4结论
第11章基于相依函数Copula的企业（银行）内部评级法预警及应用研究
11.1基于正态分布产生的随机抽样
11.2因子模型
11.3二元相依函数Copula的代数形式
11.4多元相依函数Copula与因子Copula模型
11.5基于相依函数Copula的信用贷款组合应用
11.6基于相依函数Copula内部评级法预警
11.7企业、政府及银行的风险暴露
11.8违约概率的估测
11.9历史违约率
11.10利用股价来估计违约概率
第12章资本结构作为信用风险信号的动态博弈模型的构建及应用研究
12.1不完全信息动态博弈模型
12.2信号博弈的精炼贝叶斯均衡
12.3不完全信息动态博弈的进一步讨论
参考文献
装 帧：平装-胶订
开 本：128开
纸 张：胶版纸
您现在的位置：
