商业银行视角的企业信用风险监测度量研究

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1、学校编码：10384学号：B199912022Y1032193分类号——密级——UDC庶赡纛蔫博士学位论文商业银行视角的企业信用风险监测度量研究TheStudyonEnterpriseCreditRiskPredictionandMeasurementfromthePerspectiveofCommercialBank李文捷指导教师姓名：专业名称：论文提交日期：论文答辩时间：学位授予日期：江曙霞教授、博导盒融学206年7月206年9月206年月答辩委员会主席：评阅人：2006年9月商业银行视角的企业信用风险监测度量研究全文共分六章，主要内容如下：第1章导论，主

2、要是对本文的研究背景、现实意义、信用风险的涵义和研究思路、研究方法、结构安排及创新与不足作一简单概括，为本文的研究制定方向和基调。第2章企业信用风险监测度量研究，回顾国内外有关信用风险监测度量研究的情况，为本文从商业银行视角研究信用风险监测度量选择切入点，即从商业银行面临的企业信用风险、个人信用风险和资产组合信用风险中选择企业信用风险和资产组合信用风险作为信用风险监测度量研究的切入点，阐述与企业信用风险监测度量方法相关的金融理论，研究分析企业信用风险监测度量方法中的专家制度、z评分模型(ZETA评分模型)和KMV公司的EDF模型。第3章资产组合信用风险监测度量

3、研究，阐述与资产组合信用风险监测度量方法相关的金融理论，研究分析资产组合信用风险监测度量方法中J·P·摩根的CreditMetrics模型、瑞士信贷银行的CreditRisk+模型和麦肯锡公司的CreditPonfolioView模型，评析企业信用风险和资产组合信用风险监测度量方法的长处与不足，为本文从商业银行视角研究信用风险监测度量选择突破口，即针对目前企业信用风险监测度量方法存在的不足，提出构建符合国情的企业信用风险监测度量方法的思路。第4章企业信用风险监测度量模型的构建和检验(一)，在第3章评析目前企业信用风险监测度量方法的长处与不足以及提出构建符合国情

4、的企业信用风险监测度量方法思路的基础上，采用基于会计数据的财务报表指标分析方法，构建监测度量企业信用风险的Fisher多元判别分析模型、lo垂stic回归分析模型并进行实证研究和比较分析。第5章企业信用风险监测度量模型的构建和检验(二)，是本文研究的核心和创新部分，在第4章构建Fisher多元判别分析模型、logistic回归分析模型并进行实证研究和比较分析的基础上，综合运用基于会计数据的财务报表指标分析方法、固定效应PanelLogit模型和Logistic回归模型等确定影响企业信用风险的因素，构建监测度量企业信用风险的四种神经网络模型并进行实证研究和比较分

5、析，在此基础上构建符合国情的企业信用风险监测度量方法。第6章信用风险监测度量方法应用的适用性研究，主要分析研究信用风险监测度量方法在经济资本配置、信用等级测定、信用风险限额确定、信用资产定价、经营绩效评估等领域的应用。关键词：商业银行；企业信用风险：监测度量ABSTRACTCreditriskisoneoftheoldestandthemostimportantriskinfinancialmarket,inthepresent，ithasbecomeoneofthemostimportantrisksthattheeconomicalorganization

6、isfacedwithinmarketenvironment．111enewBaselCapitalAccorddividedtheriskthatthecommercialbankfacedwiⅡ1intocreditrisk,marketriskandoperationrisk，andcreditriskhasbecomeoneofthemostlyriskthatthecommercialbankisfacedwith．Howtokeepawayandsolvecreditriskhasbecomeoneofthemostimportantworksth

7、atthecommercialbankisconfrontedwith．Andhowtopredictandmeasurecreditriskarethebasesofcreditriskmanagement．Inthebaseofintroducingthepredictionandmeasurementmethodsofenterpriseandportfoliocreditrisk，wediscussgoodqualitiesandshortcomingofthemainmethods，andputforwardthemethodofpredicting

8、andmanagingenterpri