1 概论
1.1 稀有事件概述
1.2 稀有事件相关问题发展现状
1.3 稀有事件仿真问题的研究现状
1.4 商业银行信用风险评估研究现状
2 基于极小化方差技术的重要抽样方法
2.1 稀有事件仿真问题的基本概念
2.2 采用指数变换构造重要抽样分布类
2.3 本章小结
3 基于交叉熵的重要抽样方法
3.1 交叉熵方法的起源与发展
3.2 基本概念
3.3 基本原理
3.4 仿真示例
3.5 本章小结
4 其他重要抽样方法
4.1 基于期望的重要抽样方法
4.2 基于鞅的重要抽样方法
4.3 本章小结
5 信用风险预警
5.1 信用风险研究现状
5.2 仿真示例1
5.3 仿真示例2
5.4 本章小结
参考文献
附录
附录A 训练样本财务指标原始数据
附录B 检验样本财务指标原始数据
附录C 预警监测指标输入数据

2007年美国爆发次贷危机，给美国乃至世界的经济发展带来了巨大影响。2008年春节前夕，雪灾给我国人民的生产和生活造成了巨大的损失。这类发生的概率小，但一旦发生就会造成严重后果的事件引起了人们的高度重视。
实际上，在过去的几十年间，计算机的高速发展已经带动了稀有事件理论的发展。但由于稀有事件发生机制的复杂性和发生模式的多样性，定量化分析的难度很大。
邱月著的《稀有事件仿真方法》在分析总结现有研究成果的基础上，提出了三种基于重要抽样的稀有事件仿真实现策略，用来估计稀有事件发生的概率；并针对商业银行信用风险评估问题的特点，将稀有事件分析方法引入信用风险预警模型中，扩大了稀有事件理论的应用范围，奠定了风险评估的理论基础。