信用风险评估研究论文
信用风险管理分析论文(共4篇)
信用风险管理分析论文（共4篇）第1篇：网络时代众筹融资的信用风险分析与管理1引言随着全民网络化的逐步实现，传统金融业开始借助互联网这一平台实现自身经营模式的改革，而作为其中重要一环的众筹融资也从中受益。
2014年12月，中国证券协会发布了《私募股权众筹融资管理方法（试行）（征求意见稿）》，标志着中国的股权众筹融资有了真正意义上的规范化监督与管理。
在2015年7月由国家多部门共同联合发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，明确表明了目前中国的众筹融资作为一种全新的融资创新模式，其发展理应受到鼓励与保护。
中国的众筹融资起步相较欧美略晚，但伴随着互联网金融发展的浪潮，也取得了显著的进步，根据《2015年中国众筹市场发展报告》，中国目前有数十家家登记在案的众筹平台。
其中包括天使汇、京东众筹、淘宝众筹等具有一定规模的众筹平台。
报告选取了2014年全国规模最大，也最具代表性的13家众筹融资平台，通过数据统计可以得出，截止到2014年底，该13家互联网众筹融资平台总共产生融资项目达到9088起，涉及众筹融资金额达到13.81亿人民币。
众筹融资模式高速发展的背后，其背后所潜在的信用风险却不能被忽视，相对于已经构建起完整信用风险应对机制的传统金融业，依托于互联网存在的网络众筹融资一再简化融资程序，降低融资难度后，其信用风险也凸显出来，同时由于互联网的高覆盖率，高关联性，一旦发生信用风险，其后果将是难以设想的，必定会冲击金融市场的稳定，甚至会影响社会的安定。
所以必须在了解潜在信用风险的前提下，提前构建可行的预防机制，确保众筹融资的健康发展。
2我国众筹融资存在的信用风险长久以来，传统的融资业务一直是金融机构面临的重要信用风险领域之一，即便是采取了一系列的防范措施，如风险定价、风险评估、征信体系建立之后，信用风险管理依旧是一大难题。
受到融资结构不合理，信息不对称以及主观性影响，每年仍有大量的贷款无法按期收回。
商业银行信贷风险管理研究的论文-经济学理论论文
商业银行信贷风险管理研究的论文经济学理论论文【摘要】由美国“次贷危机”引发的金融危机已席卷全球,国内外宏观经济形势发生巨大变化。
信贷业务是我国商业银行的主要收益来源,信贷风险也是商业银行面临的主要风险。
在当前形势下,商业银行必须强化信贷风险管理,保证信贷资产业务的健康发展。
本文分析了我国商业银行信贷风险的成因,并提出在金融危机下治理信贷风险的相关对策。
【关键词】金融危机信贷风险【中图分类号】f8 【文献标识码】a 【文章编号】1673-8209(2010)06-00-02信贷风险,主要是指银行贷放出去的款项,借款人到期不能偿还而形成逾期、呆滞或呆账,使银行蒙受损失的可能性。
信贷风险管理是当前国有商业银行风险管理的核心。
如何准确把握和有效防化信贷风险,确保金融安全,是一项庞大而复杂的系统工程和长期任务。
近年来,国有商业银行在强化信贷风险管理,防范和化解信贷风险上做了大量艰苦卓绝的理论研究与实践探索,取得了显著的工作成效和丰富的实践经验,信贷资产质量明显提高。
然而,由于市场经济的快速发展与金融产权制度改革、经营管理的授权操作与内控自律制度建设的严重不协调,国有商业银行存在着较为严重的信贷风险控制理念和行为偏差,以致信贷资产不良率还处于高位运行。
在金融不断对外开放的今天,如何加强信贷风险的管理便成了银行能否提高竞争力的关键。
作者结合多年工作经验,从分析我国商业银行信贷风险成因着手,提出了治理信贷风险的相关措施。
1 我国商业银行信贷资产面临的主要风险现况分析商业银行信贷风险是加强信贷管理的前提和基础。
商业银行信贷业务风险包括内部风险和外部风险,其中内部风险起主导作用,并决定外部风险。
1.1 内部风险1.1.1 素质风险。
是指因信贷人员个人素质原因导致的信贷风险,信贷人员个人素质包括业务素质和品德素质两个方面。
业务素质偏低的信贷员一般很难对一笔贷款做出正确的判断,从而使贷款的风险增大;品德素质较差的信贷人员则容易导致以权谋私、以贷谋私的道德风险。
信用风险管理论文
信用风险管理论文信用风险作为一种最古老的风险形式一直困扰着银行业的发展,它仍然是现代银行破产倒闭的主要原因。
下面是店铺为大家整理的信用风险管理论文，供大家参考。
信用风险管理论文范文一：企业信用风险控制及分析[摘要]在激烈的市场竞争中，信用已成为了企业提高核心竞争力的主要手段之一。
但我国现阶段的企业信用状况令人担忧，拖欠款项、合同违约、产品侵权、虚假信息、假冒伪劣产品、质量欺诈等多种失信行为长期困扰着企业，成为我国市场经济发展的重要阻碍。
基于此，本文首先就我国企业信用风险的成因作了简要分析，然后从建立和完善企业信用管理体系、采取有效的信用风险规避措施来防范信用风险等方面对企业信用风险控制进行了探讨。
[关键词]企业;信用风险;分析控制我国的社会主义市场经济建设已进行了30多年，目前关于市场经济就是信用经济这一观点已被越来越多的人认可，很多企业也开始逐渐树立自己的信用品牌。
但不容忽视的是在经济活动中失信现象仍时时出现，成为我国市场经济体系中的毒瘤，制约了社会经济的发展。
出于对信用风险的考虑，企业不敢加大投资力度，银行不敢扩大放贷规模，导致市场经济严重萎缩。
其实，信用从本质上来说就是经济活动双方在无形中形成的一种契约关系，对于企业来说，信用和风险往往同时存在。
在市场经济活动中信用风险有被称为违约风险，是指交易双方因为种种原因，不愿意或物力履行合同条件而构成违约，致使交易另一方遭受损失的可能性，可以说，信用风险的存在是不可避免的，我们只能尽可能采取措施来降低信用风险。
1企业信用风险的内外因分析1.1企业信用风险的内因分析目前，我国大多数企业之所以面临信用风险，其自身的经营理念和风险意识是主要的原因。
第一，不合理的经营战略。
企业的发展往往和其经营战略有着密切的关系，受传统经营思想影响，我国现代企业的经营战略大多是“销售为主，控制为辅”，即将短期的经济效益看作是经营目标，而没有从战略的高度来看待企业的信用经营，例如，收入来确定企业经营的好坏，随意向客户放账，忽视了账款的回收难度;二是没有足够的信用风险意识。
论文信用评级总结范文
摘要：信用评级作为一种重要的金融工具，在金融市场的发展中扮演着不可或缺的角色。
本文通过对信用评级的定义、作用、发展历程和现状进行分析，总结了信用评级的优点与不足，并对未来的发展趋势进行了展望。
一、引言信用评级是评级机构对债务人信用风险进行评估的一种专业活动，其结果为投资者、金融机构和政府部门提供决策依据。
自20世纪初信用评级产生以来，它逐渐成为金融市场的重要组成部分。
本文旨在总结信用评级的发展历程、现状及其存在的问题，并对未来发展趋势进行展望。
二、信用评级的定义与作用1. 定义信用评级是指评级机构根据债务人信用状况、财务状况、行业前景等因素，对其信用风险进行评估，并给予相应信用等级的过程。
2. 作用（1）为投资者提供决策依据，降低投资风险；（2）促进金融市场健康发展，提高市场效率；（3）为金融机构提供风险管理工具，降低信贷风险；（4）有助于政府监管，维护金融市场秩序。
三、信用评级的发展历程与现状1. 发展历程（1）20世纪初，信用评级产生于美国，主要针对债券市场；（2）20世纪50年代，信用评级开始应用于股票市场；（3）20世纪80年代，信用评级逐渐扩展到国际金融市场；（4）21世纪初，信用评级市场全球化，评级机构增多，竞争加剧。
2. 现状（1）评级机构数量增多，市场集中度提高；（2）评级方法不断改进，评级技术日趋成熟；（3）信用评级应用范围扩大，涵盖金融、非金融等多个领域；（4）评级市场存在一定程度的垄断，监管压力加大。
四、信用评级的优点与不足1. 优点（1）降低信息不对称，提高市场效率；（2）有助于投资者分散风险，优化投资组合；（3）促进金融机构风险管理，降低信贷风险；（4）为政府监管提供依据，维护金融市场秩序。
2. 不足（1）评级结果可能存在主观性，影响评级准确性；（2）评级机构可能受到利益驱动，影响评级公正性；（3）评级市场存在一定程度的垄断，影响竞争；（4）评级结果可能被滥用，误导投资者。
zscore模型在上市公司信用风险评价中的运用研究正文学位论文
本科生毕业论文（设计）题目：Z-score模型在上市公司信用风险评价中的运用研究学生姓名学号指导教师二级学院金融学院专业名称信用管理班级2011年5月18日声明及论文使用的授权本人郑重声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下独立完成的。
除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果。
论文作者签名：年月日本人同意浙江财经学院有关保留使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以上网公布全部内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
论文作者签名：年月日Z-score模型在上市公司信用风险评价中的运用研究摘要：多元判别分析法是信用风险评价的重要方法之一，其中以Altman提出的Z-score为代表。
将Z-score模型运用于我国上市公司信用风险评价中，进行均值分析和趋势分析，得出上市公司的Z值及所对应的信用风险区域。
结果表明，Z-score模型能较为准确的预测我国上市公司的信用风险，且模型的运用效果并不因上市公司所处行业的不同而有显著差异；但发现模型预测具有时效性，预测结果的精准度与上市公司被处理的原因有一定关联。
文章提出可通过探索适应我国的指标体系、加入定性指标等方式使Z-score模型能更好的运用于我国上市公司的信用风险评估。
关键字：Z-score模型、信用风险。
A Studying on the Applicability of Z-score Model in Assessment ofCredit Risk of the Listed CompaniesAbstract：Multiple discriminant analysis is an important method of credit risk assessment, one of is the Altman's Z-score model. The Z-score model will be applied to assess the credit risk of the listed companies in our country, by using mean analysis and trend analysis to obtain the Z value of the listed companies and the credit risk area. The results show that Z-score model can predict the credit risk of listed companies in accurately, the results have no effect of the industries which the listed companies are. The accuracy of prediction has a relation with the cause of with the listed company to be processed. This paper proposes to explore the index system, add qualitative indicators etc. by doing so, Z-score model can make better use in China.Key words：Z-score model , credit risk .目录1 引言 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 国外研究综述 (1)1.3 国内研究综述 (2)2 信用风险评估与Z-score模型 (3)2.1 信用风险 (3)2.1.1 信用风险的概念 (3)2.1.2 信用风险的度量 (4)2.2 Z-score模型 (4)2.2.1 Z-score模型判别式 (4)2.2.2 Z值范围划分 (6)2.2.3 将Z-score模型作为研究方法的原因 (6)3 研究方法与数据来源 (7)3.1 研究数据来源 (7)3.2 研究方法 (7)3.2.1 均值分析 (7)3.2.2 趋势分析 (8)3.3 变量计算公式 (8)4 实证结果与分析 (8)4.1 均值分析 (8)4.2 趋势分析 (10)4.3 综合分析：Z-score模型运用我国上市公司的优势与缺陷 (11)4.3.1 Z-score模型运用的优势 (11)4.3.2 Z-score模型运用的缺陷 (11)5 Z-score运用于我国上市公司信用风险评估的建议 (12)5.1 探索合乎我国实际的Z-score模型指标体系和变量计算方法 (12)5.2 引入定性指标辅助模型判断，建立上市公司信用数据库 (12)5.3 完善上市公司信息披露制度，提高信息质量 (13)参考文献 (14)1引言1.1研究背景信用风险是金融市场上最古老的一类风险，但自其出现以来对世界经济中的各个主体产生着深远的影响，并牵制着经济的发展。
运用CreditMetrics模型进行银行贷款信用风险管理论文
运用CreditMetrics模型进行银行贷款信用风险管理论文信用风险是银行业务中的一大重要风险，对银行的健康发展和稳定性至关重要。
CreditMetrics模型是国际上较为流行的一种贷款信用风险管理模型，这篇论文将详细介绍该模型的原理、应用以及局限性。
一、CreditMetrics模型的原理CreditMetrics模型是由J.P.摩根公司在1997年提出的，它基于经济资本的概念，并引入了波动率因子和相关系数的概念。
模型的基本思想是通过计算资产组合的VaR（Value at Risk）来评估信用风险。
VaR是指在一定置信水平下，资产组合在未来特定时间段内可能的最大损失。
通过计算VaR，银行可以了解在不同市场条件下，可能面临的最大损失程度，从而制定风险控制策略。
CreditMetrics模型的核心是波动率因子和相关系数。
波动率因子是用来表示不同资产的风险程度的指标，它反映了资产价格的波动性。
相关系数是用来度量不同资产之间的相关性，它反映了不同资产之间的风险联动程度。
通过对波动率因子和相关系数的测算，可以得到资产组合的整体风险水平。
二、CreditMetrics模型的应用CreditMetrics模型主要应用于两个方面：风险测量和风险控制。
1. 风险测量：CreditMetrics模型可以帮助银行测量信用风险的水平。
通过对资产组合中每个资产的波动率因子和相关系数进行测算，可以得到整个资产组合的VaR。
这样银行就可以了解在不同市场条件下，可能面临的最大损失程度，并据此评估资本充足性。
此外，模型还可以在不同市场环境下进行压力测试，帮助银行评估自身的风险承受能力。
2. 风险控制：CreditMetrics模型可以帮助银行制定合理的风险控制策略。
通过对资产组合的VaR进行测算，可以对不同资产的风险进行排序和比较，进而决定是否要减少或增加某些资产的比重。
此外，模型还可以根据不同资产的波动性和相关性，进行投资组合的优化，以降低整体风险水平。
信用卡风险毕业论文
信用卡风险毕业论文信用卡风险毕业论文信用卡作为一种便捷的支付工具，在现代社会中得到了广泛的应用。
然而，随着信用卡的普及和使用量的增加，信用卡风险也日益凸显。
本文将探讨信用卡风险的成因、影响和应对措施，旨在为信用卡用户和金融机构提供参考。
一、信用卡风险的成因信用卡风险的成因可以从多个方面进行分析。
首先，个人因素是信用卡风险的主要成因之一。
一些信用卡用户由于不良的消费习惯或者缺乏理性消费的意识，导致信用卡透支或无法按时还款，从而增加了信用卡风险的发生概率。
其次，技术因素也是信用卡风险的重要成因。
随着科技的发展，信用卡信息的泄露和盗用问题日益突出，黑客攻击和网络犯罪给信用卡的安全带来了巨大的挑战。
再次，经济因素也是信用卡风险的重要来源。
经济危机、通货膨胀等因素会导致信用卡用户的还款能力下降，从而增加了信用卡违约的风险。
二、信用卡风险的影响信用卡风险对个人和金融机构都有着重要的影响。
对于个人而言，信用卡风险可能导致个人信用记录受损，从而影响到个人的信用评级和贷款申请。
同时，信用卡风险还可能导致个人陷入经济困境，甚至面临破产的风险。
对于金融机构而言，信用卡风险可能导致不良资产的增加，从而对金融机构的盈利能力和稳定性造成负面影响。
此外，信用卡风险还可能引发金融危机的爆发，对整个金融系统产生严重冲击。
三、应对信用卡风险的措施为了有效应对信用卡风险，个人和金融机构可以采取一系列的措施。
对于个人而言，首先应该树立正确的消费观念，避免过度依赖信用卡消费。
其次，个人应该合理规划自己的消费和还款计划，确保按时还款，避免逾期产生罚息和滞纳金。
此外，个人还可以通过定期查询个人信用报告，及时发现并纠正信用记录中的错误。
对于金融机构而言，首先应该加强对信用卡用户的风险评估，通过建立完善的风险评估模型，提前识别高风险用户。
其次，金融机构应该加强对信用卡交易的监控和防范，及时发现并阻止异常交易。
此外，金融机构还可以加强与相关部门和机构的合作，共同打击信用卡诈骗和违规行为。
信用风险论文
信用风险论文一、引言信用风险是金融领域中的重要概念，指的是债务人无法按时偿还债务或违约的风险。
在金融市场中，信用风险是不可避免的，但可以通过一系列的管理措施来降低其影响。
本论文旨在探讨信用风险的定义、影响因素、评估方法以及管理策略，以帮助金融机构更好地理解和管理信用风险。
二、信用风险的定义信用风险是指债务人无法按时偿还债务或违约的风险。
它包括违约风险和违约损失风险两个方面。
违约风险是指债务人无法按时偿还债务的风险，而违约损失风险是指债务人违约后，债权人无法收回全部或部分债务的风险。
三、信用风险的影响因素1. 债务人的财务状况：债务人的财务状况是评估其信用风险的重要因素。
财务状况良好的债务人具有较低的信用风险，而财务状况不佳的债务人则存在较高的信用风险。
2. 市场环境的变化：市场环境的变化也会对信用风险产生影响。
例如，经济衰退期间，债务人的偿债能力可能会下降，从而增加信用风险。
3. 政策法规的改变：政策法规的改变也可能对信用风险产生影响。
例如，政府对某些行业实施限制措施，会增加该行业债务人的信用风险。
四、信用风险的评估方法1. 定性评估方法：定性评估方法主要基于专家判断和经验，通过对债务人的财务状况、行业发展情况、市场环境等进行综合分析，评估其信用风险水平。
2. 定量评估方法：定量评估方法主要基于统计模型和数据分析，通过债务人的财务数据、市场数据等进行建模和计算，得出信用风险的量化指标。
五、信用风险的管理策略1. 多样化投资组合：金融机构可以通过多样化投资组合来降低信用风险。
通过将资金分散投资于不同行业、不同地区、不同债务人等，可以降低单一债务人违约对整个投资组合的影响。
2. 引入信用担保：金融机构可以引入信用担保来降低信用风险。
通过要求债务人提供担保物或与其他机构签订担保协议，可以增加债务人的还款责任，降低违约风险。
3. 加强监控和风险控制：金融机构应加强对债务人的监控和风险控制。
及时获取债务人的财务信息、市场信息等，对风险进行预警和控制，以减少信用风险的发生。
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基于贝叶斯方法的商业银行信用风险评估研究摘要风险是亘古不变的研究课题,自从信用和金融诞生以来，风险就伴随其左右。
每当人们自认为掌握了其中的道理的时候，它就以“经济危机”的形式给人类教训,2008年度的金融危机就是这种教训的典型代表。
危机之后，各国政府便开始寻找其背后原因并实施应对措施。
在2010年，G-20通过了新的巴塞尔协议即《巴塞尔协议III》，巴塞尔协议III它不仅加强了微观层面的监管，更加注重了宏观审慎的监管。
巴塞尔协议III的产生反应了过去对金融风险监管的低效率事实，也说明了信用风险问题从来没有被彻彻底底的解决过。
信用与违约这对孪生兄弟，在经历人类数百年的研究之后，依然充满了神秘，依然有待深入研究。
另外，我国“十二五”规划纲要中也明确强调，在新的五年里面我国要全面推动金融改革开放，构建多元、服务高效、监管审慎、风险可控的金融体系。
商业银行在我国金融体系中占有举足轻重的地位，其信用风险状况关系到我国金融业整体的安全，研究商业银行信用风险具有重要现实意义。
综上本文确定研究的对象：信用风险。
伴随计算机技术的发展，贝叶斯统计也得到了快速发展，它逐渐成为统计学发展的前沿阵地,这是促使作者选择贝叶斯方法来研究信用风险问题的最初动力。
另外，R、SAS、OpenBUGS、WinBUGS等软件的出现也使贝叶斯模型的实践成为可能,由此作者确定了完整的研究题目：基于贝叶斯方法的商业银行信用风险评估研究。
本文采用理论与实证相结合的方法，在搜集参考了大量资料的基础上，从商业银行交易对手（上市企业）的角度出发，研究不同贝叶斯信用风险度量模型在商业银行风险管理上的应用问题。
研究过程中，我们选择商业银行的交易对手作为研究对象，一类是存在潜在风险的ST企业，另一类是相对安全的非ST企业；通过对企业的个财务指标作因子分析处理，最终选择能够反映指标大部分信息的6个主因子作为构建贝叶斯模型的影响变量；运用挑选出的敏感性主因子指标分别构建贝叶斯判别分析、贝叶斯Logistic回归模型、贝叶斯Poisson回归模型、贝叶斯二元分位数回归模型。
实证结果表明，贝叶斯方法在信用风险度量上不仅具有传统风险度量模型的准确性，还拥有更好的稳健性。
关键词：信用风险；贝叶斯；判别分析；广义线性混合模型；二元分位数回归The research on credit risk assessment of commercial bank based on Bayesian methodsAbstractRisk was an everlasting topic and it was associated with credit. And whenever people thought that they knew its truth, it would punish humans in the form of "economic crisis", and financial crisis in 2008 was a typical example. After the crisis, the governments around the world began to look for reasons and make some measures, and In 2010, the G-20 unanimously adopted the Basel III. The new basel III not only strengthened the micro-level supervision, but also paid more attention to macro-prudential supervision. And it also reacted that the supervision has low efficiency in the past, the credit risk issues had never been thoroughly solved. The twins of credit and risk were still full of mystery and they also needed to be researched in an experience of hundreds of years. In addition,the outline of the 12th Five-Year Plan of China also explicitly stressed that we should promote the financial reforming and opening, and build a complete financial system which would have multivariable compositions, efficient service and prudential supervision. Commercial bank occupied a pivotal position in Chinese financial system, and its risk would be related to the security of the whole financial industry, so it was of practical use to do research on the credit risk of commercial bank.Consequently we made the “credit risk”to be our research project. With the development of computer technology, the bayesian statistics also took a great step forward, and it had become the forefront of statistics. This phenomenon motivated me to study credit risk problem using bayesian statistics.And the emergence of statistical software such as R, SAS, OpenBUGS and WinBUGS made the empirical analysis in this paper to be stly the author made the decision that the research topic was “The research on credit risk assessment of commercial bank based on Bayesian methods”.This paper researched the commercial banks’risk management problems by building different Bayesian credit risk measurement models, adopting the combination of theory and empirical methods and collecting a large amount of data and references, and the article perspective was on the basis of counterparties of commercial Banks (listed companies). On the research, we divided the counterparties of commercial Banks into two categories, one had a potential risk marked as the STenterprises, the other one which was the relative safety flagged as non STenterprises. With the help of factor analysis of seventeen financial indicators, we finally chose six sensitive main factors as the independent variable in the bayesian models, and these factors could reflect most of the information of the indicators. Then the author built bayesian discriminant analysis, bayesian Logistic regression model, bayesian Poisson regression model and bayesian binary quantile regression model. The empirical results showed that the bayesian method had not only the same accuracy as the traditional risk measurement model, but also has better robustness.Key words:credit risk; bayes; discriminant analysis; generalized linear mixed models; binary quantile regression目录论文总页数：55页第一章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2本课题研究的意义 (1)1.3研究思路和研究框架 (2)1.4国内外研究现状 (4)1.4.1国外研究状况 (4)1.4.2国内研究状况 (5)1.4.3贝叶斯方法在信用风险中运用的研究概况 (6)第二章基于贝叶斯方法的信用风险评估理论基础 (7)2.1信用风险评估理论基础 (7)2.1.1信用风险定义及诱因 (7)2.1.2信用风险的特征 (8)2.1.3信用风险的度量 (9)2.2贝叶斯统计理论基础 (12)2.2.1条件概率 (13)2.2.2先验分布、似然函数与后验分布 (14)2.2.3贝叶斯定理 (14)2.2.4贝叶斯计算 (15)第三章基于贝叶斯方法的信用风险评估模型 (18)3.1贝叶斯判别信用评估模型 (18)3.2信用风险的贝叶斯广义线性混合模型 (20)3.2.1贝叶斯Logistic回归信用风险评估模型 (20)3.2.2信用风险的贝叶斯广义线性混合模型 (21)3.3基于贝叶斯方法的分位数回归风险评估模型 (23)3.3.1分位数回归 (24)3.3.2二元分位数回归 (24)3.4模型优越性诊断 (25)第四章基于贝叶斯方法的信用风险评估的实证研究 (26)4.1样本数据的说明 (26)4.1.1数据来源 (26)4.1.2指标体系的建立 (26)4.1.3指标数据的处理 (28)4.1.4指标的简化 (29)4.2基于贝叶斯方法的信用风险评估的实证结果 (33)4.2.1贝叶斯判别实证结果 (33)4.2.2贝叶斯广义线性混合模型的信用风险度量结果 (34)4.2.3基于贝叶斯分位数回归模型的信用风险度量结果 (38)4.3小结 (39)第五章结论与展望 (39)5.1总结 (39)5.1不足与展望 (41)参考文献 (42)附录 (45)附录A 数据处理过程 (45)附录B 贝叶斯判别分析过程 (47)附录C贝叶斯Logistic模型和Poisson模型 (48)附录D贝叶斯二元分位数回归 (50)作者在读期间科研成果简介....................................................... 错误！未定义书签。