【摘 要】
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随着我国金融市场化程度的不断提高，由于商业银行自身风险意识薄弱和管理水平落后等原因导致的信用风险越来越成为影响我国金融业健康发展的重要因素。面对国内形势的要求以及
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随着我国金融市场化程度的不断提高，由于商业银行自身风险意识薄弱和管理水平落后等原因导致的信用风险越来越成为影响我国金融业健康发展的重要因素。面对国内形势的要求以及巴塞尔新资本协议的国际准则，建立以计量模型为核心的信用风险动态管理系统成为我国商业银行的必然选择。
本文以Logistic模型为例，对信用风险管理中的违约概率问题进行了专门研究，并结合我国实际情况对几种违约概率测算方法的适用性作了比较分析。在前言部分，主要总结和回顾了国内外在信用风险管理领域的研究现状，并介绍了本文的研究方法、框架和创新之处；第二部分是从违约概率角度对信用风险管理作进一步说明，内容涉及违约概率的基本概念、意义、研究综述以及测算方法的比较等，并得出一定结论；第三部分是在第二部分的基础上，结合真实数据对其中一种违约概率模型——Logistic模型的基本思想和应用结果进行检验性分析，总结了该模型在我国应用存在的问题；最后一部分对我国商业银行如何提高信用风险管理水平提出了建议和意见。
通过第三部分的分析，结果证明Logistic模型可以作为衡量一个企业信用状况的度量方法，违约概率越小说明这个企业的信用状况越好。另外，本文对预测结果与实际出现偏差的原因进行了进一步分析，并提出了修正建议。
本文的结论是：要提高我国商业银行的信用风险管理水平，提高金融企业的国际竞争力，必须将定性与定量的分析有机结合起来，大力发展符合中国国情的信用风险模型。
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