信用评级理论方法、模型与应用研究

　　《信用评级理论方法、模型与应用研究》主要内容包括：（1）信用评级的相关概念、历史与制度；（2）信用评级的程序、方法、指标与机构；（3）企业信用评级与企业债券评级的传统方法；（4）信用评级模型；（5）信用风险计量模型；（6）基于因子统计分析的我国上市公司信用评级估模型及其应用研究；（7）基于神经网络方法的信用评级模型及其应用研究；（8）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；（9）基于期权定价理论的上市公司信用评级及应用研究；（10）基于Copula函数的企业（银行）内部评级法预警应用研究；（11）资本结构作为信用风险信号的博弈模型的构建与应用研究。

　　朱顺泉，男，汉族，湖南邵阳人，2001年毕业于中南大学业商学院，获管理科学博士学位，2002~2004年在上海财经大学应用经济学博士后流动站从事博士后研究工作。曾先后学习或工作于湖南大学、湖南财经学院、中南大学、上海财经大学、暨南大学。现为广东财经政法大学金融学院教授，硕士生导师。主要研究方向咪食用评级、投资学、金融工程、公司金融财务等。独立出版著作10余部，代表性著作有《创业投融资主体的机制设计、控制权分配与应用研究》、《金融投资学》、《金融工程理论与应用》、《公司金融财务学》、《统计与运筹优化应用》等，发表学术论文90余篇，主持完成省部级课题3项。在投资组合优化（非线性规划、智能算法应用）、金融衍生品定价计算（有限差分、随机模拟、非线性方程组迭代法应用）、企业信用评级（多元统计、神经网络、支持向量机、期权定价评估）、创业投资管理机制等方面有较深入的研究。

前言
第1章 信用评级的相关概念、历史与制度
　1.1 信用、信用风险和信用管理的概念
　1.2 信用评级的概念、特点、作用与分类
　1.3 信用评级的发展历程
　1.4 国外的信用评级制度
　1.5 我国的信用评级制度
　1.6 我国信用评级的相关法规
第2章 信用评级的程序、方法、指标与机构
　2.1 信用评级程序
　2.2 信用评级原则
　2.3 信用评级方法
　2.4 信用评级指标
　2.5 信用评级标准
　2.6 国外著名的信用评级机构介绍
　2.7 国内主要的信用评级机构介绍
第3章 企业信用评级与企业债券评级的传统方法
　3.1 商业银行与企业信用评级
　3.2 企业信用评级的指标体系
　3.3 评定企业信用等级的一种简易方法
　3.4 贷款企业信用评级报告案例
　3.5 企业债券评级的传统方法
第4章 信用评级模型
　4.1 信用评级模型的国内外研究现状
　4.2 5C模型
　4.3 LAPP法
　4.4 SWOT分析模型
　4.5 Chesser 信用评分模型
　4.6 信用评分模型
　4.7 消费贷款的评分模型
　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
第5章 信用风险计量模型
　5.1 信用风险计量模型概述
　5.2 风险价值V a R模型
　5.3 信用监控KMV模型
　5.4 信用计量Credit Metrics 模型
　5.5 信贷资产组合模型
　5.6 信用风险Credit Risk+模型
　5.7 死亡率模型
　5.8信用风险计量模型的简要述评
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
　6.1 引言
　6.2 样本的选取
　6.3 财务比率的选取
　6.4 模型的建立
　6.5 结果检验
　6.6 结论
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
　7.1 上市公司信用识别研究的现状
　7.2 样本选取
　7.3 上市公司信用评级研究模型的选取
　7.4 基于Logistic回归模型的上市公司信用评级实证研究
　7.5 结论与建议
第8章 基于神经网络方法的信用评级模型及其应用研究
　8.1 反向传播神经网络的拓扑结构
　8.2 反向传播神经网络的学习算法
　8.3 反向传播神经网络的学习程序
　8.4 反向传播神经网络模型在企业信用评级中应用
　8.5 反向传播神经网络模型在现金流量因素分析中应用
　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
　8.7 基于学习向量量化LVQ网络的信用评级建模及应用
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
　9.1 目前信用评估方法问题
　9.2 支持向量机方法
　9.3 最小二乘支持向量机方法
　9.4 变量选择与建模样本
　9.5 最小二乘支持向量机实验建模过程与模拟结果
　9.6 结果分析与结论
　9.7 基于支持向量机的信用评级多分类
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
　10.1 KMV模型的基本思路
　10.2 参数设置
　10.3 应用研究
　10.4 结论
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
　11.1 基于正态分布产生的随机抽样
　11.2 因子模型
　11.3 二元相依函数Copular 的代数形式
　11.4 多元相依函数Copula与因子Copula模型
　11.5 基于相依函数Copula的信用贷款组合应用
　11.6基于相依函数Copula内部评级法预警
　11.7 企业、政府银行的风险暴露
　11.8 违约概率的估测
　11.9 历史违约率
　11.10 利用股价来估计违约概率
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
　12.1 不完全信息动态博弈模型
　12.2 信号博弈的精煤炼贝叶斯均衡
　12.3 不完全信息动态博弈的进一步讨论
　参考文献