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——CreditRisk＋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

第一节 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

第一节 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