粗糙集理论在银行信贷风险评估中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 信贷风险研究综述 | 第11-14页 |
| 1.2.2 粗糙集理论研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.3 小结 | 第15-16页 |
| 1.3 主要内容与技术路线图 | 第16-17页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第16页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第16-17页 |
| 1.4 研究方法与创新点 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.2 研究创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 相关理论与模型 | 第19-25页 |
| 2.1 信贷风险 | 第19-20页 |
| 2.2 粗糙集理论 | 第20-24页 |
| 2.2.1 粗糙集的基本定义 | 第20-22页 |
| 2.2.2 知识约简 | 第22-24页 |
| 2.3 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 银行信贷风险评估指标体系构建 | 第25-36页 |
| 3.1 引入非财务因素分析的信贷风险评估 | 第25-27页 |
| 3.1.1 加强借款人的还款能力分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 支持内部评级法的实施 | 第26页 |
| 3.1.3 完善信贷风险预警体系 | 第26页 |
| 3.1.4 推行贷款五级分类的实施 | 第26-27页 |
| 3.2 评估指标体系构建 | 第27-35页 |
| 3.2.1 指标体系构建的原则 | 第27-28页 |
| 3.2.2 指标体系的构建 | 第28-35页 |
| 3.3 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的银行信贷风险评估 | 第36-51页 |
| 4.1 模型建立的步骤 | 第36-37页 |
| 4.2 数据预处理 | 第37-40页 |
| 4.2.1 缺省值的处理方式 | 第37-38页 |
| 4.2.2 粗糙集数据的离散化处理 | 第38-40页 |
| 4.3 属性约简 | 第40-47页 |
| 4.3.1 基于区分矩阵的约简算法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于属性重要性的约简算法 | 第41-42页 |
| 4.3.3 基于遗传算法的属性约简 | 第42-47页 |
| 4.4 导出决策规则 | 第47-50页 |
| 4.5 模型检验 | 第50页 |
| 4.6 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实证研究 | 第51-57页 |
| 5.1 样本的选取 | 第51页 |
| 5.2 数据预处理 | 第51-54页 |
| 5.3 属性约简 | 第54-55页 |
| 5.4 规则提取 | 第55页 |
| 5.5 模型检验 | 第55-56页 |
| 5.6 小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-61页 |
| 本文主要工作及结论 | 第57页 |
| 对策建议 | 第57-60页 |
| 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 | 第66-71页 |
| 附录1 调查问卷 | 第66-69页 |
| 附录2 样本公司 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |
