商业银行信用风险评级理论及相关模型研究

第1章 引言

第2章 巴塞尔资本协议与商业银行信用风险评緲

2.1 巴塞尔新资本协议

2.1.1 巴塞尔新资本协议的形成背景

2.1.2 巴塞尔新资本协议的基本框架

2.2 内部评级法

2.2.1 内部评级的基本要素

2.2.2 信用评级主体结构

2.2.3 关键指标

2.2.4 风险权重

2.2.5 技术要求

第3章 商业银行信用风险评级理论及相关文献概述

3.1 信用评级的概念

3.2 信用评级的特点与分类

3.2.1 信用评级的特点

3.2.2 信用评级的分类

3.3 信用评级产生和发展的理论基础

3.4 信用风险评级概念解读和理论分析框架

3.4.1 信用风险评级的概念解读

3.4.2 评级分析框架

3.5 信用风险评级相关文献概述

第4章 商业银行信用风险评级相关模型介绍

4.1 判别分析

4.1.1 简介

4.1.2 几种主要的判别分析方法简介

4.2 Logistic回归

4.2.1 Logistic回归概述

4.2.2 Logistic回归简介

4.2.3 Probit模型

4.3 人工神经网络模型

4.3.1 人工神经网络模型概述

4.3.2 BP神经网络模型介绍

4.4 判别分析、Logistic回归及神经网络三种方法优缺点的比较

4.4.1 判别分析的优缺点

4.4.2 Logistic回归的优缺点

4.4.3 人工神经网络模型的优缺点

第5章 商业银行个人信用风险评级理论与模型研究

5.1 个人信用风险的特征和成因

5.2 个人信用风险评分卡的分类与开发

5.2.1 个人信用评分卡的分类

5.2.2 个人信用评分卡的模型开发

5.3 个人信用风险评级模型文献回顾

第6章 个人信用风险评级模型构建实践

第7章 商业银行中小企业信用风险评级模型

第8章 商业银行信用风险评级模型的验证与校准

参考文献

图录

表录

《商业银行信用风险评级理论及相关模型研究》共分为8章。第1章简要介绍了信用风险评级的背景、评级指标分类以及模型等；第2章详细介绍了巴塞尔新资本协议的形成背景、基本框架以及内部评级的基本要素等；第3章阐述了信用风险评级的理论框架和回顾了有关文献；第4章介绍了信用风险评级应用较多的几个模型，如判别分析、Logistic回归以及神经网络模型等；第5章介绍了个人信用风险的成因以及个人信用风险模型的分类和开发等；第6章基于AHP、判别分析等方法分别构建个人消费信贷以及农户贷款信用风险评分模型；第7章介绍了中小企业信用风险特点以及模型开发步骤，并基于Logistic回归以及神经网络模型分别构建上市中小企业信用风险评级模型；第8章简要介绍了商业银行个人信用风险评级模型和中小企业信用风险评级模型的验证和校准方法。