基于资产池的不良资产证券化信用风险研究

内容简介

     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，能 否起到缓释和转移风险的功能。

目录

序
第一章  绪论
  第一节  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
  第一节  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
    五不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
  第一节  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
  第一节  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
  第一节  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