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。

　　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。《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
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——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
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

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