| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 第一节 研究背景 | 第8-9页 |
| 第二节 研究意义 | 第9-10页 |
| 第三节 研究思路和方法 | 第10-12页 |
| 一、研究思路 | 第10-11页 |
| 二、研究方法 | 第11-12页 |
| 第四节 创新之处 | 第12-13页 |
| 第二章 小额信贷概述 | 第13-23页 |
| 第一节 小额信贷的概念及特征 | 第13-15页 |
| 第二节 小额信贷风险简述 | 第15-16页 |
| 第三节 小额信贷在国内外的发展 | 第16-20页 |
| 一、小额信贷在国外的发展 | 第16-17页 |
| 二、小额信贷在国内的发展 | 第17-20页 |
| 第四节 小额信贷典型发展模式简介 | 第20-23页 |
| 第三章 小额信贷信用风险及其评估方法研究现状 | 第23-30页 |
| 第一节 小额信贷的信用风险 | 第23-26页 |
| 一、信用风险的定义 | 第23页 |
| 二、信用风险的特征 | 第23-25页 |
| 三、信用风险的成因 | 第25-26页 |
| 第二节 国内外信用风险评估方法研究现状综述 | 第26-28页 |
| 一、国外信用风险评估方法研究现状综述 | 第26-27页 |
| 二、国内信用风险评估方法研究现状综述 | 第27-28页 |
| 第三节 国内外研究成果评述 | 第28-30页 |
| 第四章 BP神经网络模型概述及其适用性分析 | 第30-36页 |
| 第一节 BP神经网络模型简介 | 第30-31页 |
| 第二节 BP神经网络算法介绍 | 第31-34页 |
| 一、传统的BP算法简介 | 第31页 |
| 二、常用的改进的BP算法 | 第31-33页 |
| 三、不同算法的比较 | 第33-34页 |
| 第三节 BP神经网络对小额信贷信用风险评估的适用性分析 | 第34-36页 |
| 第五章 基于BP神经网络的小额信贷信用风险评估实证分析 | 第36-47页 |
| 第一节 风险评估指标的建立 | 第36-37页 |
| 第二节 数据的收集与处理 | 第37-39页 |
| 一、数据的收集 | 第37-38页 |
| 二、数据的处理 | 第38-39页 |
| 三、指标变量间相关性检验 | 第39页 |
| 第三节 网络结构设计及参数设置 | 第39-42页 |
| 一、网络结构设计 | 第39-41页 |
| 二、权值及训练参数设置 | 第41-42页 |
| 第四节 网络仿真模拟及测试 | 第42-47页 |
| 一、网络仿真模拟 | 第42-44页 |
| 二、网络测试 | 第44-46页 |
| 三、结果分析 | 第46-47页 |
| 第六章 结论及对策建议 | 第47-50页 |
| 第一节 结论 | 第47-48页 |
| 第二节 对策建议 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录A: 指标变量取值 | 第54-56页 |
| 附录B：BP神经网络运行程序代码 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 本人在攻读硕士学位期间完成的研究成果 | 第58页 |