| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| ·选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·商业银行的中小企业信贷管理理论的研究 | 第10-12页 |
| ·中小企业信贷准入筛选模型构建方法的研究 | 第12-15页 |
| ·本文的研究内容和技术路线 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 商业银行的中小企业信贷业务现状分析与信贷准入机制 | 第17-29页 |
| ·银行中小企业信贷业务现状与发展该业务的必要性 | 第17-24页 |
| ·中小企业的界定 | 第17-18页 |
| ·商业银行中小企业信贷业务的现状 | 第18-21页 |
| ·银行发展中小企业信贷业务的难点与必要性分析 | 第21-24页 |
| ·商业银行的中小企业信贷准入机制的优化 | 第24-28页 |
| ·中小企业信贷准入机制中存在的问题 | 第24-26页 |
| ·中小企业信贷准入机制的改进 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 中小企业信贷准入筛选模型的相关理论与方法 | 第29-41页 |
| ·神经网络方法 | 第29-33页 |
| ·神经网络的概念与一般结构 | 第29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-32页 |
| ·利用神经网络构建中小企业信贷准入筛选模型的可行性分析 | 第32-33页 |
| ·利用神经网络构建中小企业信贷准入筛选模型的步骤 | 第33页 |
| ·贝叶斯网络方法 | 第33-39页 |
| ·贝叶斯网络的概念 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯网络分类方法 | 第34-38页 |
| ·利用贝叶斯网络构建筛选模型的可行性分析 | 第38页 |
| ·利用贝叶斯网络构建中小企业信贷准入筛选模型的步骤 | 第38-39页 |
| ·神经网络方法与贝叶斯网络方法的比较分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于神经网络的中小企业信贷准入筛选模型及其应用 | 第41-50页 |
| ·指标变量的选取 | 第41-43页 |
| ·指标变量选取的原则 | 第41-42页 |
| ·最终变量的确定 | 第42-43页 |
| ·数据的选取和预处理 | 第43-44页 |
| ·基于神经网络的中小企业信贷准入筛选模型的构建 | 第44-48页 |
| ·网络拓扑结构的设计 | 第44-45页 |
| ·传递函数、初始参数与训练函数的选取 | 第45-46页 |
| ·实证结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 基于贝叶斯网络的中小企业信贷准入筛选模型及其应用 | 第50-58页 |
| ·用贝叶斯网络模型解决问题的前提条件 | 第50页 |
| ·指标变量的选取、数据选取和预处理 | 第50-51页 |
| ·基于贝叶斯网络的中小企业信贷准入筛选模型的构建 | 第51-56页 |
| ·属性变量间的条件互信息的计算 | 第52-53页 |
| ·模型的结构学习 | 第53-55页 |
| ·模型的参数学习 | 第55-56页 |
| ·模型实证结果分析 | 第56页 |
| ·两种模型的实证结果比较分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
