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商业银行小微企业违约风险管控及违约概率估计模型研究

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商业银行小微企业违约风险管控及违约概率估计模型研究
论文目录
 
中文摘要第1-8页
英文摘要第8-15页
第1章 绪论第15-28页
  1.1 研究背景与问题的提出第15-19页
  1.2 研究目的与意义第19-20页
  1.3 研究范围界定第20-23页
  1.4 研究思路第23-24页
  1.5 研究内容、方法与技术路线图第24-26页
  1.6 研究的创新、不足与未来研究方向第26-28页
第2章 文献回顾与评述第28-50页
  2.1 违约风险定义与成因第28-31页
  2.2 基于大中型企业的违约风险管控模型与方法第31-45页
  2.3 研究评述第45-46页
  2.4 基于小微企业的违约风险模型与方法第46-48页
  2.5 研究评述第48-50页
第3章 小微企业违约管控机理研究第50-63页
  3.1 小微企业的风险特征第50-51页
  3.2 小微企业违约风险实践管控技术梳理与总结第51-54页
  3.3 小微企业违约风险管控机理第54-61页
  3.4 适用于小微企业的违约风险模型需要具备的特征第61-62页
  3.5 本章小结第62-63页
第4章 基于违约管控机理的不完全信息违约模型构建第63-89页
  4.1 引言第63-65页
  4.2 建模思路与模型基本假设第65-70页
  4.3 模型一:基于完全初始信息观测的假设第70-75页
  4.4 模型二:基于不完全初始信息观测的假设第75-79页
  4.5 违约概率第79-85页
  4.6 模型三:考虑新增借贷对违约概率的影响第85-87页
  4.7 本章小结第87-89页
第5章 基于违约管控机理的统计学和机器学习违约模型构建第89-120页
  5.1 引言第89-92页
  5.2 实证模型与验证方法第92-97页
  5.3 小微企业信用评价体系第97-100页
  5.4 数据、样本与单变量筛选第100-105页
  5.5 实证研究结论第105-118页
  5.6 本章小结第118-120页
第6章 数据缺失条件下违约估计模型与方法构建第120-148页
  6.1 引言第120-123页
  6.2 基于数据和专家经验的后验估计模型第123-125页
  6.3 数值实例结果模拟第125-132页
  6.4 专家先验估计的鲁棒性检验第132-134页
  6.5 基于现金流的违约相关性和多期条件下的估计第134-141页
  6.6 基于T-COPULA的贷款池违约概率估计第141-143页
  6.7 评价效力分析与专家经验权重设计第143-145页
  6.8 本章小结第145-148页
第7章 全文结论第148-151页
附录A 命题4.1证明第151-155页
附录B 命题4.2证明第155-160页
附录C 小微企业信用评价指标体系第160-165页
附录D 入选解释变量指标描述性统计第165-168页
附录E 后验分布拟合结果(考虑相关性和多期条件下)第168-171页
附录F 不同相关性和违约风险暴露条件下后验违约概率估计均值与方差对比第171-172页
附录G T-COPULA函数对单期违约概率估计结果的影响第172-174页
致谢第174-175页
参考文献第175-188页
攻读博士学位期间主要论文成果第188-189页
攻读博士学位期间主要承担的科研项目第189-190页

本篇论文共190页,点击这进入下载页面
 
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