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1 信用评级部门的划分及其数据要求1

1.1 内部评级法1

1.2 划分信用评级部门6

1.3 信用评级部门最佳划分实际要求的数据类型8

1.4 各个部门信用评级的数据要求10

2 银行内部评级与基本信用评级模型31

2.1 内部评级的基本概念32

2.2 内部评级系统的建立39

2.3 基本信用评级模型44

2.4 主观判断模型47

2.5 信用评级模型的混合形式56

3 建立评级模型的统计方法63

3.1 风险分类的统计模型63

3.2 回归分析64

3.3 Fisher线性判别分析65

3.4 Logit和Probit模型68

3.5 面板模型73

3.6 决策树74

3.7 神经网络方法75

3.8 支持向量机79

3.9 k个最近邻居判别法86

3.10 统计模型与巴塞尔Ⅱ88

4 信用风险因果模型及混合模型91

4.1 典型的违约风险结构模型92

4.2 基于现金流的信用风险模型102

4.3 混合结构模型110

5 零售暴露的评分模型及应用116

5.1 什么是评分概念116

5.2 划分类别与重新编码117

5.3 不同的评分模型119

5.4 评分与内部评级法的最低要求120

5.5 估计评分模型的方法122

5.6 信用卡的信用评分模型实例125

6 有实用价值的信用风险评估模型131

6.1 未上市公司的多个信用风险模型的整合131

6.2 估计低违约组合的违约概率142

7 开发银行内部评级系统156

7.1 评级模型必须满足的基本要求156

7.2 银行内部评级系统的基本模块159

7.3 关键模块：计算机评级162

8 LGD估计的基础210

8.1 银行贷款210

8.2 LGD量度的基础分析215

8.3 回收率的决定因素218

8.4 巴塞尔Ⅱ对LGD估计的要求228

8.5 估计LGD的不同方法231

9 LGD估计的银行实践236

9.1 LGD估计在银行内部风险管理中的应用236

9.2 LGD的计算公式238

9.3 银行估计不同资产LGD的一些做法239

9.4 测算LGD模型240

9.5 直接估计LGD的方法242

9.6 已违约暴露的LGD估计255

9.7 衰退LGD估计257

10 贷款回收率的统计模型264

10.1 贷款回收率：德国公司的实证研究265

10.2 贷款累积回收率：葡萄牙商业银行案例研究275

10.3 贷款损失准备金的估计292

11 EAD估计的概念性综述303

11.1 EAD估计的监管观点303

11.2 EAD估计的内部方法310

12 银行内部评级系统的验证320

12.1 验证IRB系统320

12.2 内部评级系统的详细验证325

13 评级模型区分力的量度与应用338

13.1 违约概率与评级模型338

13.2 度量评级模型区分力的基础339

13.3 累积精确度344

13.4 接收者工作特征曲线（ROC）349

13.5 ROC曲线下面积（AUC）359

13.6 ROC曲线的形状367

13.7 AUC的统计特性369

13.8 AUC的正确解释377

13.9 其他区分力量度381

13.10 应用案例385

14 验证PD的统计方法与应用398

14.1 PD、违约率和评级体系398

14.2 验证PD的工具401

14.3 单个时期的统计检验404

14.4 多个时期的统计检验417

14.5 返回测试转移矩阵429

14.6 PD验证实践的局限性431

15 利用蒙特卡罗方法验证PD438

15.1 银行实践中的评级系统438

15.2 统计框架439

15.3 校准的中心统计假设检验441

15.4 蒙特卡罗方法的应用442

15.5 产生返回测试的数据集合——滚动的12个月窗口概念453

15.6 实证结果455

16 建立信用组合的压力测试462

16.1 压力测试的目的和意义462

16.2 对压力测试的监管要求465

16.3 压力测试的风险参数467

16.4 压力测试评估468

16.5 压力测试分类469

16.6 信用风险压力测试指引473

参考文献483