孟庆福-信用风险管理

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5、识。介绍了信用风险管理的模型与方法，例如Z计分模型、Logit模型和人工神经网络与模糊分析等。介绍了商业银行、证券、保险等行业信用风险的现状和特点，通过案例分析使读者逐步掌握信用风险管理的过程、工具和处理问题的程序。目录第一部分信用风险管理概论第1章信用风险管理的基础知识1.1风险1.2风险管理过程第2章信用与信用风险2.1信用2.2信用风险2.3全球性信用问题2.4我国信用风险产生的原因第3章信用风险管理的目标、意义和发展趋势3.1信用风险管理的目标和意义3.2信用风险管理发展的趋势第4章信用文化4.1信用文化的概念和结构4.

6、2信用文化的功能、地位及构建途径第二部分信用风险管理模型与方法第5章古典信用分析法一专家制度5.1专家制度的主要内容5.2专家制度存在的缺陷与不足第6章线性判别模型6.1模型函数说明6.2计算例6.3模型的特色与限制第7章线性概率模型、Logit模型与Probit模型7.1线性概率模型7.2Loglt模型7.3Probit模型7.4模型比较第8章人工神经网络与模糊分析8.1人工神经网络8.2模糊分析第9章KMV模型9.1股权可看成是一种看涨期权9.2应用期权理论计算信用风险9.3KMV理论应用上的限制与应注意的要点9.4KMV理

7、论的应用第10章消费者信用模型.10.1消费者信用判断系统10.2定量信用筛选模型10.3信用计分模型的设计10.4模型充分性的检验10.5开发样本之外的检验10.6决策树模型10.7神经网络模型10.8信用计分模型的优缺点10.9动态信用风险管理系统的决策10.10其他的定量消费者信用模型第1l章小企业、房地产及金融机构信用模型11.1小企业模型11.2住宅房地产模型11.3商业房地产模型11.4商业银行模型第12章信用风险模型的检验实施12.1一种内在价值的方法12.2一种有效系统的要素12.3风险事件的定义12.4目标客户

8、群12.5模型开发的质量12.6模型稳定性12.7违约概率12.8跟踪记录12.9对非上市公司的适用性12.10模型的公认12.11实施12.12试点检验12.13信用风险模型的问题及尚未解决的难点第三部分信用风险管理专题第13章商业银行信用风险管理13.1商业