金融理论主要研究

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市场违约损失率法（这种方法是根据违约资产的历史数据和理论因子模型应用统计回归分析和模拟方法建立起预测模型，是根据违约发生后违约债券或可交易贷款的市场价格来计算违约损失率，其一般表达式为：违约后债务工具市值违约时债务工具帐面价值此方法主要反映了债务的市场价值，适用于流动性较好的二级市场的违约债务。这种方法主要有两个优点：一是能够捕捉到债权人在违约后即刻出售债务所得到的实际回收额；二是允许市场参与者根据自身的情况评估回收率。最为典型的是穆迪公司的模型。最为典型的是穆迪公司的模型。该模型利用穆迪公司拥有的美国过去多年多个违约观察数据，覆盖了各个行业中多个违约上市和非上市企业，对美国债券、贷款和优先股建立了立即违约和年后违约两种版本的预测模型。该预测模型的理论模型中对的解释变量包括包括大类（项目、公司、行业和宏观经济）个因子。

市场数据隐含分析法用目前仍然在市场上公幵交易且未违约的债券的信用价差中隐含的风险信息包括和分析获得。该方法首先假定市场对债权的定价是有效的，且能及时反映债券发行企业信用风险的变化。这种变化反映在公司债券收益率与无风险利率的差额即为债券的风险溢价，这个风险溢价也反映了和。由于与的乘积反映了债券的预期损失，因此可以通过其特定的方法估测出来，隐含在信用价差中的也就可以求解出来。然而，这种方法要应用复杂的资产定价模型，也需要充足的数据来支持这种复杂的分析。目前该方法在债券定价和信用衍生产品定价中有一定的应用，在银行贷款风险中则应用较少。

清收违约损失率（，清收违约损失率法与上述的几种方法利用违约的历史数据或是债券交易的市场数据有所不同，它是根据己违约的资产在清收过程中的预期现金流现值来计算。但是此种方法在应用方面也有两个难点：一是对预期的清收现金流和时间分布的合理估计；二是估测合理的与风险水平相应的贴现率。尤其是对预期现金流贴现率的估计而言，是有一定难度的。对于已违约的资产，究竟适用什么样水平的贴现率才能充分反映其风险水平是至关重要的，也是最大的难度。因此必要时的经验判断的应用就不可避免。由于不需要市场交易数据，因此比较适合银行贷款方面的。就是选用花旗银行工商企业贷款中的不易或不能收回的债务作为样本，并把花旗银行工商企业贷款的平均年利率作为折现率，根据回收金额的现值来计算。

上述几方面的因素共同决定了的水平和变化，但每个因素的对的影响程度是有差异的。违约损失率预测模型表明，具有优先性清偿的债务因素对的水平的影响贡献度最高，其次是经济周期因素，再者是行业因素等。