信用风险度量

信用风险度量Tag内容描述：<p>1、学校编码：1 0 3 8 4 学号：B 1 9 9 9 1 2 0 2 2 Y 1 0 3 2 1 9 3 分类号密级 U D C 庶赡纛蔫 博士学位论文 商业银行视角的企业信用风险监测度量研究 T h e S t u d y o n E n t e r p r i s eC r e d i tR i s k P r e d i c t i o na n d M e a s u r e m e n tf r o mt h eP e r s p e c t i v eo fC o m m e r c i a lB a n k 李文捷 指导教师姓名： 专业名称： 论文提交日期： 论文答辩时间： 学位授予日期： 江曙霞教授、博导 盒融学 20 06 年7 月 20 06 年9 月 2006 年 月 答辩委员会主席： 评阅人： 2 0 0 6 年9 月 内容摘要 内容。</p><p>2、Jn d e x ：F 2 7 6 UDC 3 3 6 S o u t h w e s tU niv e r sit y o fS c ie R c e a n dT e c h n oJ o g y M a s t er D e g r e eT h e siS S t u d yo nt h eO r e djtRis k M e a s u r e m e n t M o d eJso ft h e M a n u f a c tri n gL js t e d O o m p a n i e s inO h in a G r a d e C a n d i d a t e A c a d e m ic D e g r e eA p p Ii e df 0 7 S p e c iaJi t y S u p e r v is o t 2 0 0 9 C h e n gy n x u a n M a s t e ro fM a n a g e m e n t E n t e r p rs eM a n a g e m e n t P r oW e nY o n g j u n A。</p><p>3、基于KMV模型的房地产上市公司信用风险度量实证研究（1.2.湖南大学 工商管理学院，湖南 长沙 410082）摘要：本文基于Black and Scholes (1973) 和Merton (1974) (BSM)的结构模型，结合KMV公司的研究框架，对中国99家房地产上市公司20022009年间的违约距离进行了估算。结果表明，将KMV模型应用于中国房地产开发企业信用风险管理是可行的。另外，通过对影响违约距离的各输入变量的敏感性分析发现，违约点的变化对模型识别信用风险的能力没有显著影响，但股价波动率对其的影响极为显著。研究还表明，20022009年，中国房地产上市公司的整体信用。</p><p>4、浅析供应链金融风险的识别与信用风险度量摘要：在当下市场经济不断繁荣、壮大的今天，我国的小型企业已经占据了市场的半部江山，成为我国经济发展中的重要源泉。而其在银行贷款方面，面临着诸多问题，银行方面的融资风险问题，需要得到进一步地改善。本文主要介绍了信用风险识别的两个方面，并进一步提出了供应链金融风险中的融资风险识别。 下载 关键词：市场经济；银行贷款；融资；供应链；金融风险 中图分类号：F832 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）010-000-01 一、信用风险识别分析 1.道德风险 在供应链融资上，银行对贷款。</p><p>5、信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险;广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险。</p><p>6、膅艿薁肄肀芈蚃袇羆芇袆蚀莅芆薅羆芁芅蚈螈膇芅螀羄肃芄葿螇罿芃薂羂芈莂蚄螅膄莁螆羀肀莀蒆螃肆荿蚈聿羂荿螁袂芀莈蒀肇膆莇薃袀肂莆蚅肅羈蒅螇袈芇蒄蒇蚁膃蒃蕿袆腿蒃螂蝿肅蒂蒁羅羁蒁薃螈艿蒀蚆羃膅葿螈螆肁薈蒈羁羇薇薀螄芆薇螂羀节薆袅袂膈薅薄肈肄膁蚇袁羀膁蝿肆艿膀葿衿膅艿薁肄肀芈蚃袇羆芇袆蚀莅芆薅羆芁芅蚈螈膇芅螀羄肃芄葿螇罿芃薂羂芈莂蚄螅膄莁螆羀肀莀蒆螃肆荿蚈聿羂荿螁袂芀莈蒀肇膆莇薃袀肂莆蚅肅羈蒅螇袈芇蒄蒇蚁膃蒃蕿袆腿蒃螂蝿肅蒂蒁羅羁蒁薃螈艿蒀蚆羃膅葿螈螆肁薈蒈羁羇薇薀螄芆薇螂羀节薆袅袂膈薅薄肈肄膁蚇袁羀膁。</p><p>7、上市公司信用风险度量研究 摘要 本文利用kmv模型计算出样本上市公司的违约距离 并将其作为probit模型的自变量计算出上市公司的违约概率 实证结果表明 违约距离能较好地识别上市公司的信用风险 将违约距离作为自变量。</p><p>8、1 第9章信用风险的度量 本章内容安排 第一节古典信用风险度量方法第二节现代信用风险度量模型 2 3 信用风险度量方法 一 传统的信用风险度量方法 一 专家制度法 二 信用评级方法 三 信用评分方法二 现代信用风险度量模型 一 信用监控模型 creditmonitormodel KMV 二 CreditMetrics模型 三 信用组合观察模型 麦肯锡模型 四 死亡率模型 五 信用风险附加模型 六。</p>