银行信用组合违约风险的度量和计算对银行监管有着重要意义。使用蒙特卡 洛研究信用组合违约概率时，重要性抽样通过条件独立性和“均值移动”两个步骤实现。本文 提出了一种基于违约相关性矩阵的单步重要性抽样算法。该算法通过主成分抽样选择违约结 构中占优成分，扩大其方差来实现，并给出了最优方差扩大倍数。数值实验证明了该方法在 信用组合遭遇极值事件时，具有一定的计算优势。

本文的目的就是通过验证我国金融体系在不完全市场的制约条件下，能否发挥“价值创造、价格发现、风险分散、流动性供给、信息生产和公司治理”这六大基本功能，以及通过进一步检验货币政策的有效性，来揭示当今中国金融体系脆弱性的表现及其症结所在。在对一系列度量指标考察的基础上，论文发现：目前影响我国金融体系健全性的两大基本要素是房地产价格和流动性，它们直接左右银行的信贷行为，相反，利差幅度和基础货币的调控却没有显著的制约效果。所有这些特征都表明金融体系的脆弱性依然是目前我国改革战略中的关键问题。