毕业论文课题相关文献综述

文 献 综 述1、选题目的和意义： 信用风险又称违约风险，是指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性。

信用风险是商业银行面临的主要风险之一，信用风险的度量是商业银行进行信用管理的核心问题, 对信用风险的准确度量和有效管理, 有利于商业银行经营的安全性, 也有利于金融体系整体的稳定和国民经济的持续健康发展。

违约率、赔付率和违约相关性是衡量信用风险大小的主要参数，其中违约率是度量和管理信用风险的出发点和关键。

因此，必须采用先进信用风险度量模型和科学的应用方式，确保评估的准确性，将风险降到最低。

2、国内外研究现状 Md Moudud Alamy[1]对不同行业之间的信用风险利用GLMM模型来模拟联动，提供了对违约联动的不同问题的分歧意见的有力证据。

结果表明，GIS模型是对违约概率建模的最好的选择。

Altman[2]（1968）对66家美国制造业企业的经营状况进行了典型判别分析，建立了由5个企业财务比率组成的Z-Score模型，其后，Altman[3]又改进了Z-Score模型，并建立了著名的ZETA判别模型，这些模型因其判别能力较强且简单实用而很快被应用到了世界上超过25个国家的企业破产或经营失败的预测研究之中；David建立神经网络模型，用来研究商业银行信用评价的准确性，同时比较研究了线性判别分析模型，指出LDA的分类准确达到72.6%和82.96%。

；Demetrios Cinoglou[4]等人使用Logistic，Probit和DA等模型对希腊40个工业企业1981-1985年的数据进行公司经营失败的预测研究，表明使用线性概率模型的结果与Altman等人的结果相近，而MAD则优于LMP。

Lin和Piesse[5]采用条件概率分析方法（CPA）和MAD对英国工业行业1985-1994的企业数据进行困境识别，表明在避免产生抽样偏差方面，CPA方法比MAD更有效率，其判别准确度更高。

国内的学者内的学者也对基于各种方法对信用风险进行了研究。