商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究

定　價：￥25.00

作　者：	夏紅芳著
出版社：	浙江大學(xué)出版社
叢編項：	博士文叢·經(jīng)管系列
標(biāo)　簽：	貨幣銀行學(xué)

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ISBN：	9787308069816	出版時間：	2009-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	149	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　如何對信用風(fēng)險進行度量和管理是商業(yè)銀行經(jīng)營的永恒主題。近年來，商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險越來越大、越來越復(fù)雜，備受銀行體系以及經(jīng)濟主體乃至監(jiān)管當(dāng)局的關(guān)注。《商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究（經(jīng)管系列）》以商業(yè)銀行為視角，研究其風(fēng)險管理最重要的一環(huán)，即對貸款企業(yè)信用風(fēng)險的度量與管理，以期對發(fā)展中的我國商業(yè)銀行提供技術(shù)和方法?！渡虡I(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究（經(jīng)管系列）》首先界定信用風(fēng)險的概念和特點，對風(fēng)險管理領(lǐng)域的理論背景、信用風(fēng)險度量方法以及國內(nèi)外的研究狀況進行全面的歸納和整理，為《商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究（經(jīng)管系列）》的研究提出思路和方向。研究以風(fēng)險度量方法的改進和實證分析為重點，運用上市公司所披露的財務(wù)信息，建立了上市公司信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系，提出信用風(fēng)險度量的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。通過與上海某商業(yè)銀行的合作，對其1999-2005年的貸款明細(xì)和公司財務(wù)數(shù)據(jù)進行了系統(tǒng)研究，運用粗糙集理論的約簡功能，從中選出最能反映企業(yè)信用狀況的8項財務(wù)指標(biāo)，再應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行信用評價。實證研究表明，所提方法具有較高精度?！渡虡I(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究（經(jīng)管系列）》利用CCER提供的上市公司個股行情數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)，進行了KMV方法的實證研究，對其違約距離計算公式進行了對比和改進，得出了適合中國國情的具體操作方法。對于非上市公司信用風(fēng)險的動態(tài)度量問題，《商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究（經(jīng)管系列）》研究了由KMV模型發(fā)展而來的PFM模型，并結(jié)合我國實際情況進行改進，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計方法估計非上市公司的資產(chǎn)價值和波動率，用資產(chǎn)保值增值率代替資產(chǎn)的連續(xù)回報，進行違約距離計算。實證研究表明，《商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究（經(jīng)管系列）》所提方法對我國上市公司、非上市公司具有較好的信用風(fēng)險評價和預(yù)測能力。

作者簡介

　　夏紅芳，女，1965年1月出生，江蘇宜興人，管理學(xué)博士。浙江財經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院副教授，副院長。從事金融機構(gòu)風(fēng)險管理、資本市場等研究，近年來在《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題》等雜志發(fā)表論文30余篇，主持省部級課題2項，已出版圖書2部。

圖書目錄

01 導(dǎo)論
1.1 信用風(fēng)險度量與管理概述／001
1.2 銀行信用風(fēng)險度量與管理的必要性／005
1.3 國內(nèi)外銀行信用風(fēng)險度量與管理研究進展／007
1.4 本書研究的內(nèi)容及框架／013
02 現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型的理論基礎(chǔ)及其評析
2.1 現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型的理論基礎(chǔ)／017
2.2 現(xiàn)代信用風(fēng)險度量方法評析／022
03 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上市公司信用風(fēng)險評價
3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理／033
3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法／036
3.3 評估模型指標(biāo)的提煉／038
3.4 評價過程與實證分析／040
3.5 結(jié)束語／044
04 基于粗集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非上市公司信用風(fēng)險評價
4.1 粗集理論簡介及數(shù)學(xué)表達／045
4.2 風(fēng)險度量指標(biāo)遘選的粗糙集方法／048
4.3 非上市公司信用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價，／055
4.4 結(jié)束語／058
05 基于KMV模型的上市公司信用風(fēng)險度量實證分析
5.1 KMv模型原理及研究方法／061
5.2 違約距離的計算公式／068
5.3 基于KMv模型的我國農(nóng)業(yè)類上市公司信用風(fēng)險實證分析／069
5.4 結(jié)束語／076
06 基于KMV模型的非上市公司信用風(fēng)險度量實證研究
6.1 非上市公司資產(chǎn)價值和波動性的估計／080
6.2 資產(chǎn)價值和波動率估計的實證研究／083
6.3 農(nóng)業(yè)類非上市公司違約的實證研究／087
6.4 153家非上市公司違約的實證研究／089
6.5 結(jié)束語／090
07 信用風(fēng)險量化管理的銀行配套改革
7.1 組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計／091
7.2 風(fēng)險管理信息資源開發(fā)與披露／098
7.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理／104
7.4 信用風(fēng)險量化管理理念與文化的培育／107
08 總結(jié)與展望
8.1 研究工作總結(jié)／114
8.2 后續(xù)研究工作展望／115
參考文獻／u7
附表／127
附表1 67家非上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)／127
附表2 153家非上市公司(不包含農(nóng)業(yè)類)的財務(wù)數(shù)據(jù)和違約狀況／136
附表3 153家非上市公司(不包含農(nóng)業(yè)類)的違約預(yù)測結(jié)果／142
后記／148