| 本教材试图让读者深入了解信用风险的来源、产生的原因，了解信用风险管理的整个过程，以及在信用风险管理过程中所采用的各种理论、技术和方法。 全面系统地介绍了信用风队管理的基础知识。 介绍了信用风险管理的模型与方法，例如Z计分模型、Logit模型和人工神经网络与模糊分析等。 介绍了商业银行、证券、保险等行业信用风险的现状和特点，通过案例分析使读者逐步掌握信用风险管理的过程、工具和处理问题的程序。 |
| 第一部分 信用风险管理概论 第1章 信用风险管理的基础知识 1.1 风险 1.2 风险管理过程 第2章 信用与信用风险 2.1 信用 2.2 信用风险 2.3 全球性信用问题 2.4 我国信用风险产生的原因 第3章 信用风险管理的目标、意义和发展趋势 3.1 信用风险管理的目标和意义 3.2 信用风险管理发展的趋势 第4章 信用文化 4.1 信用文化的概念和结构 4.2 信用文化的功能、地位及构建途径 第二部分 信用风险管理模型与方法 第5章 古典信用分析法一专家制度 5.1 专家制度的主要内容 5.2 专家制度存在的缺陷与不足 第6章 线性判别模型 6.1 模型函数说明 6.2 计算例 6.3 模型的特色与限制 第7章 线性概率模型、Logit模型与Probit模型 7.1 线性概率模型 7.2 Loglt模型 7.3 Probit模型 7.4 模型比较 第8章 人工神经网络与模糊分析 8.1 人工神经网络 8.2 模糊分析 第9章 KMV模型 9.1 股权可看成是一种看涨期权 9.2 应用期权理论计算信用风险 9.3 KMV理论应用上的限制与应注意的要点 9.4 KMV理论的应用 第10章 消费者信用模型. 10.1 消费者信用判断系统 10.2 定量信用筛选模型 10.3 信用计分模型的设计 10.4 模型充分性的检验 10.5 开发样本之外的检验 10.6 决策树模型 10.7 神经网络模型 10.8 信用计分模型的优缺点 10.9 动态信用风险管理系统的决策 10.10 其他的定量消费者信用模型 第1l章 小企业、房地产及金融机构信用模型 11.1 小企业模型 11.2 |
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