基于资产池的不良资产证券化信用风险研究 pdf mobi 下载 kindle 115盘 chm 阿里云 rb

实践证明，证券化是快速有效地处 置不良资产的一条可行之路。庞明著的《基于资产池 的不良资产证券化信用风险研究》从证券 化的基础研究——资产池的研究入手，借 助神经网络模型对资产池单笔资产的信用 风险进行分析评价，并在现代投资组合理 论的基础上，提出了不良资产证券化资产 池的信用风险评价模型——整合的 CreditRisk 模型。借助该模型对本人参与 的中国首例银行不良资产证券化项目—— 工行项目进行实证检验，验证了采用神经 网络模型分析资产池单笔资产信用风险的 可行性，检验了现代投资组合理论对资产 池资产组合的有效性，以及不良资产证券 化项目中资产池的构成是否更有效率，能 否起到缓释和转移风险的功能。

序

章  绪论

  节  研究背景

    一资产证券化的兴起和发展

    二不良资产证券化产生的环境推动因素及演变趋势

  第二节  不良资产证券化信用风险研究的意义

    一不良资产证券化信用风险研究的理论意义

    二不良资产证券化信用风险研究的实践意义

    三尚待研究的问题

  第三节  几个关键概念的界定

    一不良资产证券化

    二资产池

    三基于资产池的信用风险

  第四节  研究假设

  第五节  研究的主要内容、框架和方法

    一研究内容和框架

    二研究方法

第二章  理论基础与文献综述

  节  理论基础

    一信用风险的不确定性分析

    二信用风险的理性预期理论分析

    三或有要求权理论

    四道德风险

    ***良资产证券化的理论基础

  第二节  信用风险计量方法、模型及评述

    一传统信用风险度量技术方面

    二现代信用风险度量技术

    三备受关注的人工智能方法

  第三节  相关研究的不足与评述

  第四节  经验证据与典型案例评述

    一国外案例

    二国内案例

    三国内外研究小结

第三章  单笔不良资产信用风险的测算研究

  节  资产池标的资产的特征指标

    一适于作证券化的理想资产

    二不良资产证券化资产池标的资产的选择

  第二节  单笔资产信用风险的模型选择——神经网络

    一神经网络模型独特的优点及实证表现

    二神经网络模型对信用风险预测精度优于传统方法

    三基于神经网络模型的资产池单笔资产信用风险预测

  第三节  基于我国国情的不良资产信用风险影响因素分析

    一变量选取依据——不良资产信用评级中的考量因素

    二变量选取依据——基于我国国情的必要补充

第四章  基于资产池的信用风险的测算——reditRisk 模型

  节  基于资产池的信用风险研究的理论基础

  第二节  基于资产池的信用集中风险评价模型的比较研究

    一基于现代组合理论的信用风险评价模型比较分析

    二穆迪不良资产(NPL)产品信用风险预测方法

    三我国目前的实践方法

  第三节  基于资产池的不良资产证券化信用风险评价模型的构建

    一CreditRisk 模型的优点及实证表现

    二CreditRisk 模型对我国不良资产证券化的适用性研究

    三模拟资产池的构建

    四资产池标的资产的多样度和资产之间的相关性分析

    五改进的CreditRisk 模型

第五章  不良资产证券化的实证研究

  节  建立神经网络检验模型的必要性

  第二节  BP神经网络检验模型的构建

  第三节  研究样本与资料来源

  第四节  研究方法

  第五节  检验结果

    一网络训练效果分析

    二交叉验证技术

    三具有双隐含层的网络结构

    四资产及资产池的信用风险

第六章  实证检验结果及讨论

  节  对本案例的进一步说明及讨论

  第二节  对比不同信用风险分析方法及结果

    一专家打分方法评析

    二神经网络方法评析

    三研究结果启示

第七章  总结与展望

  节  主要工作总结

  第二节  创新点

  第三节  局限及未来研究方向

附录  神经网络算法的主要程序

参考文献

后记

庞明，女，1971年出生于河南郑州，毕业于西安交通大学管理学院，获管理学博士学位。曾任职于中国国际期货经纪有限公司、申银万国证券公司、中诚信国际信用评级公司。现为西安石油大学副教授，硕士研究生导师。在《国际经贸探索》、《经济问题》、《中国大学教学》、《中国经贸导刊》等期刊发表论文多篇。主要研究方向：证券投资、能源金融、财务管理等。

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