1 目标和范畴

 1.1 方法

 1.2 统计基础章节

 1.3 实证研究章节

 1.4 研究进展

2 生存模型

 2.1 随机强度

 2.2 双随机事件的时间

 2.3 截尾

 2.4 风险率

 2.5 泊松违约的时间重标

3 如何估计违约强度过程

 3.1 极大似然估计法

 3.2 数据结构和截尾

 3.3 似然函数的计算

 3.4 违约概率的期限结构

 3.5 估计量的分布

4 上市公司的违约强度

 4.1 数据

 4.2 协变量时间序列特征

 4.3 违约强度估计

 4.4 违约概率的期限结构

5 违约相关性

 5.1 违约相关性的来源

 5.2 泊松违约的时间重标

 5.3 拟合优度检验

 5.4 讨论

6 脆弱性引致的相关性

 6.1 脆弱模型

 6.2 参数估计

7 脆弱性的实证研究

 7.1 拟合的脆弱模型

 7.2 脆弱过程滤波

 7.3 违约风险的期限结构

 7.4 违约相关性

 7.5 组合损失风险

 7.6 样本外精度

 7.7 结语

附录A 时间序列参数的估计

附录B 残余Gaussian copula相关性

附录C 强度设定偏误的其他检验

附录D 具有脆弱性的Gibbs抽样的应用

附录E 脆弱性检验

附录F 不可观测异质性

附录G 非线性检验

附录H 贝叶斯动态脆弱性

附录I 风险中性违约概率

参考文献

术语对照表

《公司违约风险测度》以作者达雷尔·达菲在牛津大学克莱拉登系列金融讲座的内容为基础，利用美国上市公司三十多年的数据，从随机强度模型的角度，提出并检验了全新的预测公司违约风险的统计学方法。作者通过本书的模型和实证检验得出：不同公司之间的违约具有一定的相关性，在已有理论中，违约相关性是可观测的，但作者认为，更多的公司违约来自于不可观测的隐含的相关性，在公司违约测度模型中需要将这些相关性包含在内，才能更为准确地估计公司违约风险。同时，作者在新创建的公司违约风险测度模型中加入了“违约距离”这一解释变量，更加充分地揭示了公司违约风险的来源。本书汇集了作者及其合作者十多年的研究成果，不仅从方法论上阐释了公司违约风险测度模型，而且通过翔实的数据，对所提出的测度方法进行了实证检验，大大丰富了违约风险测度理论。