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第1章 绪论1

1.1 选题的科学依据及研究的意义1

1.1.1 研究背景1

1.1.2 选题的科学依据2

1.1.3 研究的理论意义与现实意义8

1.2 研究内容、研究方法与技术路线10

1.2.1 研究内容及研究方法10

1.2.2 技术路线及拟解决的关键问题13

1.2.3 研究范围及有关概念的说明15

第2章 文献综述17

2.1 县域金融借贷行为问题的研究17

2.2 有关县域金融面临的信贷风险管理问题20

2.3 信贷信用风险度量模型研究22

2.4 内部评级法与贷款风险五级分类27

2.5 文献评述30

第3章 理论借鉴与信用风险度量模型33

3.1 信贷风险内涵与特征分析34

3.1.1 金融风险及信用风险34

3.1.2 信贷风险及其特征35

3.2 内部评级法与贷款风险五级分类体系37

3.2.1 内部评级法37

3.2.2 贷款风险五级分类体系41

3.3 传统的信贷风险度量方法44

3.3.1 专家制度分析法44

3.3.2 贷款风险度模型45

3.3.3 统计评分模型47

3.4 现代信用风险度量模型49

3.4.1 信用度量模型（Credit Metrics）49

3.4.2 KMV模型52

3.4.3 信用风险附加模型（Credit Risk＋）57

3.4.4 Credit Portfolio View模型60

3.5 分类树及分类树集成算法63

3.5.1 分类的基本思想63

3.5.2 分类树的构建方法63

3.6 本章小结70

第4章 县域金融供需主体借贷行为分析71

4.1 县域金融供给主体分析71

4.1.1 供给主体的界定71

4.1.2 供给主体的变迁73

4.1.3 供给主体的职能演化76

4.1.4 供给主体的绩效分析78

4.2 县域金融需求分析88

4.2.1 需求主体分析88

4.2.2 需求主体贷款需求的实证分析90

4.2.3 需求主体收入来源及贷款来源分析96

4.3 本章小结98

第5章 县域金融信贷风险形成机理与评估模式的选择99

5.1 我国农村信用社的制度变迁及其面临的信贷风险99

5.1.1 我国农村信用社的制度变迁99

5.1.2 我国农村信用社信贷风险的特征102

5.2 我国农村信用社信贷风险的表现及其成因分析103

5.2.1 农村信用社信贷风险形成的内部因素104

5.2.2 农村信用社信贷风险形成的外部因素105

5.2.3 基于信息不对称下农村信用社信贷风险形成机理分析107

5.3 我国农村信用社信贷风险评估模式的选择110

5.3.1 内部评级法下贷款五级分类中存在的问题111

5.3.2 内部评级法是银行业信用风险评估的主要模式111

5.3.3 基于内部评级法下我国农村信用社五级分类的策略选择113

5.4 本章小结115

第6章 县域金融信贷风险分类评估指标体系的设计117

6.1 农村信用社贷款风险分类评估指标选取的原则117

6.1.1 农村信用社贷款风险分类预测指标选取的原则117

6.1.2 贷款风险分类预测指标选取中应该注意的问题119

6.2 农户贷款风险评估预选指标的构建120

6.2.1 农户贷款风险评估预选指标的构建120

6.2.2 农户贷款风险评估预选指标的含义121

6.3 县域中小企业贷款风险分类评估预选指标的构建124

6.3.1 县域中小企业的治理结构与金融特征124

6.3.2 县域中小企业贷款风险评估预选指标的构建125

6.3.3 县域中小企业贷款风险评估预选指标的含义及作用126

6.4 农信社贷款风险分类评估指标的建立与预处理132

6.4.1 农村信用社贷款风险分类评估指标的建立133

6.4.2 农村信用社贷款风险评估指标的预处理136

6.4.3 农村信用社贷款风险分类评估系统的构建137

6.5 本章小结138

第7章 分类树集成学习算法139

7.1 Bagging分类树集成算法139

7.1.1 弱学习算法、强学习算法及不稳定学习算法140

7.1.2 Bagging分类树集成算法的基本思想140

7.1.3 Bagging分类树集成算法用于贷款风险分类评估的步骤142

7.1.4 Bagging分类树集成算法的修剪方法143

7.2 Rotation Forest分类树集成算法145

7.2.1 主成分分析方法在Rotation Forest分类树集成算法中的作用146

7.2.2 Rotation Forest分类树集成算法用于风险分类评估的步骤150

7.2.3 基于Out-of-bag样本的随机森林算法的超参数估计154

7.2.4 线性判别分析方法155

7.3 分类树集成算法在贷款风险分类预测中的可行性159

7.3.1 必要性分析159

7.3.2 可行性分析161

7.4 本章小结162

第8章 县域金融信贷风险分类评估的实证分析163

8.1 农户贷款风险分类预测的实证分析163

8.1.1 实证数据来源说明164

8.1.2 模型的推广能力（Generalization Capability）164

8.2 县域中小企业贷款风险分类预测实证分析174

8.2.1 试验数据来源说明174

8.2.2 事先预留的检验样本验证所建模型的推广能力175

8.2.3 交叉确认法检验所建模型的推广能力178

8.3 分类树集成学习算法在信贷风险分类预测中的适用性分析183

8.3.1 实证分析结论及适用性分析183

8.3.2 分类树集成算法在银行业金融监管中的应用前景185

8.4 本章小结187

第9章 县域金融信贷风险防范与预警机制188

9.1 县域金融信贷风险防范188

9.1.1 建立健全农信社内部控制机制188

9.1.2 培育农信社新型信贷文化189

9.1.3 建立信贷风险分类管理信息系统和农村信用评级体系189

9.1.4 强化队伍建设，预防信贷风险191

9.1.5 提高银行监管部门的监管水平191

9.1.6 加强政府职能，进行合理调控192

9.1.7 稳步推进信贷管理电子化和信息化建设193

9.2 县域金融信贷风险预警机制193

9.2.1 风险预警系统基本结构194

9.2.2 风险预警系统的功能结构195

9.2.3 风险预警系统实施过程196

9.3 本章小结198

第10章 研究结论与研究展望199

10.1 研究结论199

10.2 研究展望201

附录1203

附录2222

参考文献230

后记240