我国商业银行违约风险测度模型研究

　　 书 名: 我国商业银行违约风险测度模型研究
　　作　者：马若薇
　　 出版社： 知识产权出版社
　　出版时间： 2010-1-1
　　 ISBN: 9787802475793
　　开本： 16开
　　定价: 28.00元

　　本书在参考、借鉴国内外现有的银行风险控制和 管理理论以及实践方法的基础上，针对我国商业银行现状和特点，对 信用风险管理进行了深入研究，并结合我国银行实际情况建立信用风险 预测模型，最后应用模型进行 实证分析，通过实证分析一方面增加对银行风险控制与管理技术的 感性认识，另一方面对银行进行操作风险控制与管理提供 技术支持。

　　 马若微，北京工商夫学经济学院副院长，副教授， 西安交通大学 应用经济学博士， 北京大学博士后。主要研究方向为破产预测与违约率测度。主持或作为子课题受责人完成国家社科基金、 国家自然科学基金以及北京市的相关科研项目多项，所主持课题“我国商业银行 信用风险度量问题研究”获 中国博士后科学基金会二等奖；在 《 系统工程理论与实践》、《系统王程》、 《 当代经济科学》、《 数理统计与管理》、 《 南开管理评论》等国家级 核心期刊上发表论文30余篇，其中数篇论文被EI、 CSSCI收录；出版专著多部。

　　第一章　导论
　　1.1　研究背景
　　1.2　研究价值与意义
　　1.3　问题的提出
　　1.4　相关概念界定
　　1.5　研究方法
　　1.6　研究思路与结构安排
　　第二章　传统违约判别模型研究文献述评
　　2.1　传统违约判别模型与现代违约率测度模型
　　2.2　传统违约判别模型
　　2.3　本章小结
　　第三章　现代 违约概率测度模型文献述评
　　3.1　四种基本模型
　　3.2　其他模型
　　3.3　违约率模型的比较
　　3.4　违约率模型研究面临的问题
　　3.5　本章小结
　　第四章　违约判别模型的实证检验与 比较研究
　　4.1　三种模型的基本原理与思路
　　4.2　样本数据的选取与 数据预处理
　　4.3　实证检验与结果分析
　　4.4　传统违约判别模型的缺陷与改进设想
　　4.5　本章小结
　　第五章　违约判别模型的改进研究
　　5.1　数据预处理
　　5.2　违约判别的Bayes判别模型
　　5.3　违约判别的 Logistic模型
　　5.4　本章小结
　　第六章　现化违约概率测度模型的探索：KMV的应用
　　6.1　KMV违约率测度模型的理论基础
　　6.2　KMV违约率测度模型的设定与适用性分析
　　6.3　K1MV违约率测度模型的实证检验
　　6.4　本章小结
　　第七章　违约概率静态测度模型的建立
　　7.1　违约概率测度的 线性回归模型
　　7.2　违约判别的半 对数线性回归模型
　　7.3　违约概率测度的Logit 回归模型
　　7.4　本章小结
　　第八章　违约概率动态测度模型的建立及检验
　　8.1　违约测度的动态模型及检验
　　8.2　违约概率测度的动态模型及返回测试
　　8.3　本章小结
　　第九章　研究结论及创新
　　9.1　研究结论
　　9.2　研究创新点
　　9.3　进一步研究的展望和建议
　　附录1：数据洗选及指标生成语句程序
　　附录2：DB 迭代过程结果
　　参考文献
　　后记

《我国商业银行违约风险测度模型研究》：北京工商大学经济学博士文库

本书是我在北京大学博士后出站报告的基础上修改而成的。在此书稿终于可以付梓出版之际，我如释重负的同时，想要表达的是我最深最深地感谢。
首先要感谢我在北京大学经济学院做博士后研究工作的导师何小锋教授，我能在两年的时间里，在经济学的殿堂中继续学习深造，与何小锋教授的支持和鼓励是分不开的，这两年的博士后流动站生活对我一生的学习和工作都产生了巨大的影响，对确立自己的科研方向、开拓自己的研究视野都有着巨大的积极作用。
感谢我的博士导师西安交通大学经济与金融学院院长冯根福教授。是冯老师以其敏锐的学术感知使我从上博士开始就选定了这一充满挑战的研究领域；是冯老师以其严谨的治学态度、精深的学术造诣和理论修养使我获益匪浅。我衷心感谢冯老师在三年的博士阶段所给予的无私的教诲、指点、帮助与关心，祝福老师全家安康、幸福！
无以回报，只能希望在未来的研究之路上，能够继续聆听各位老师的教诲，能够做出一些成绩来报答各位恩师。
特别感谢我的好友唐春阳博士，他在数据处理、SAS编程上给予了我极大的帮助，加快了本书的进度，他对各种软件编程以及应用的擅熟，是我学习的榜样。在与他的无数次探讨和争论中我获益良多。