商业银行信用风险评估(一种实证模型的探讨)

内容简介

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**章 商业银行信用风险评估国内外研究现状
　**节 相关理论研究综述
　第二节 评估方法研究综述
　第三节 研究状况的综合评价
　第四节 本书研究的主要内容
第二章 商业银行信用风险评估要素分析
　**节 信用风险评估要素分析
　第二节 信用风险评估的基本思路
　第三节 信用风险评估要素间的作用机理分析
　第四节 信用风险评估指标体系的确立
第三章 商业银行信用风险衡量标准分析
　**节 商业银行信用风险衡量标准的一般性考察
　第二节 传统信用风险衡量标准的波动性分析
　第三节 信用风险衡量标准波动性的敏感度测算方法
　第四节 信用风险衡量的一种新标准
第四章 基于补偿模糊神经网络的信用风险评估模型
　**节 商业银行信用风险评估预测模型的提出
　第二节 人工神经网络概述
　第三节 补偿模糊神经网络模型的基本原理
　第四节 预测精度的检验方法
　第五节 数据的预处理方法
第五章 商业银行信用风险评估的实证研究
　**节 样本数据的预处理
　第二节 样本数据的因子分析
　第三节 补偿模糊神经网络模型的应用
　第四节 样本数据的逐步判别分析
　第五节 基于Bayes模型的违约概率测算
　第六节 基于LM算法的神经网络评估模型
　第七节 基于*优加权组合预测的信用风险评估模型
参考文献
附录

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目录

**章 商业银行信用风险评估国内外研究现状　**节 相关理论研究综述　第二节 评估方法研究综述　第三节 研究状况的综合评价　第四节 本书研究的主要内容第二章 商业银行信用风险评估要素分析　**节 信用风险评估要素分析　第二节 信用风险评估的基本思路　第三节 信用风险评估要素间的作用机理分析　第四节 信用风险评估指标体系的确立第三章 商业银行信用风险衡量标准分析　**节 商业银行信用风险衡量标准的一般性考察　第二节 传统信用风险衡量标准的波动性分析　第三节 信用风险衡量标准波动性的敏感度测算方法　第四节 信用风险衡量的一种新标准第四章 基于补偿模糊神经网络的信用风险评估模型　**节 商业银行信用风险评估预测模型的提出　第二节 人工神经网络概述　第三节 补偿模糊神经网络模型的基本原理　第四节 预测精度的检验方法　第五节 数据的预处理方法第五章 商业银行信用风险评估的实证研究　**节 样本数据的预处理　第二节 样本数据的因子分析　第三节 补偿模糊神经网络模型的应用　第四节 样本数据的逐步判别分析　第五节 基于Bayes模型的违约概率测算　第六节 基于LM算法的神经网络评估模型　第七节 基于*优加权组合预测的信用风险评估模型参考文献附录

封面

书名:商业银行信用风险评估(一种实证模型的探讨)

作者:于立勇

页数:未知

定价:¥24.0

出版社:北京大学出版社

出版日期:2007-06-01

ISBN:9787301120798

PDF电子书大小:115MB 高清扫描完整版

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