信用评级理论方法、模型与应用研究2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

信用评级理论方法、模型与应用研究PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 信用评级的相关概念、历史与制度1

1.1信用、信用风险和信用管理的概念1

1.2信用评级的概念、特点、作用与分类2

1.3信用评级的发展历程5

1.4国外的信用评级制度6

1.5我国的信用评级制度9

1.6我国信用评级的相关法规10

第2章 信用评级的程序、方法、指标与机构11

2.1信用评级程序11

2.2信用评级原则13

2.3信用评级方法14

2.4信用评级指标15

2.5信用评级标准17

2.6国外著名的信用评级机构介绍18

2.7国内主要的信用评级机构介绍28

第3章 企业信用评级与企业债券评级的传统方法30

3.1商业银行与企业信用评级30

3.2企业信用评级的指标体系30

3.3评定企业信用等级的一种简易方法32

3.4贷款企业信用评级报告案例40

3.5企业债券评级的传统方法42

第4章 信用评级模型53

4.1信用评级模型的国内外研究现状53

4.2 5C模型55

4.3 LAPP法57

4.4 SWOT分析模型58

4.5 Chesser信用评分模型59

4.6信用评分模型59

4.7消费贷款的评分模型63

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65

第5章 信用风险计量模型71

5.1信用风险计量模型概述71

5.2风险价值VaR模型74

5.3信用监控KMV模型78

5.4信用计量Credit Metrics模型80

5.5信贷资产组合模型85

5.6信用风险Credit Risk+模型86

5.7死亡率模型87

5.8信用风险计量模型的简要述评87

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89

6.1引言89

6.2样本的选取89

6.3财务比率的选取90

6.4模型的建立92

6.5结果检验95

6.6结论96

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97

7.1上市公司信用识别研究的现状97

7.2样本选取98

7.3上市公司信用评级研究模型的选取98

7.4基于Logistic回归模型的上市公司信用评级实证研究100

7.5结论与建议105

第8章 基于神经网络方法的信用评级模型及其应用研究107

8.1反向传播神经网络的拓扑结构107

8.2反向传播神经网络的学习算法108

8.3反向传播神经网络的学习程序110

8.4反向传播神经网络模型在企业信用评级中应用111

8.5反向传播神经网络模型在现金流量因素分析中应用112

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115

8.7基于学习向量量化LVQ网络的信用评级建模及应用118

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121

9.1目前信用评估方法问题121

9.2支持向量机方法121

9.3最小二乘支持向量机方法122

9.4变量选择与建模样本123

9.5最小二乘支持向量机实验建模过程与模拟结果123

9.6结果分析与结论124

9.7基于支持向量机的信用评级多分类125

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127

10.1 KMV模型的基本思路127

10.2参数设置128

10.3应用研究130

10.4结论137

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138

11.1基于正态分布产生的随机抽样138

11.2因子模型138

11.3二元相依函数Copula的代数形式139

11.4多元相依函数Copula与因子Copula模型139

11.5基于相依函数Copula的信用贷款组合应用140

11.6基于相依函数Copula内部评级法预警141

11.7企业、政府及银行的风险暴露141

11.8违约概率的估测143

11.9历史违约率143

11.10利用股价来估计违约概率145

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148

12.1不完全信息动态博弈模型148

12.2信号博弈的精炼贝叶斯均衡149

12.3不完全信息动态博弈的进一步讨论152

参考文献155