| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目标与内容 | 第10-12页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第10页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究框架 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究方法 | 第12页 |
| 1.3.1 描述统计分析方法 | 第12页 |
| 1.3.2 Logistic模型 | 第12页 |
| 1.3.3 BP神经网络模型 | 第12页 |
| 1.4 创新之处 | 第12-13页 |
| 第2章 文献综述 | 第13-21页 |
| 2.1 农户信用评价指标的选取 | 第13-16页 |
| 2.1.1 家庭特征 | 第13-14页 |
| 2.1.2 偿债能力 | 第14页 |
| 2.1.3 经营状况 | 第14-15页 |
| 2.1.4 信誉状况 | 第15页 |
| 2.1.5 其他指标 | 第15-16页 |
| 2.2 信用评价方法的研究 | 第16-20页 |
| 2.2.1 专家法 | 第16页 |
| 2.2.2 信用评级法 | 第16页 |
| 2.2.3 信用评分法 | 第16-20页 |
| 2.3 评述 | 第20-21页 |
| 第3章 影响贫困地区农户信用状况统计描述及分析...以内蒙古地区为例 | 第21-31页 |
| 3.1 调研地区概况 | 第21-22页 |
| 3.2 调研农户基本情况 | 第22-23页 |
| 3.3 贫困地区农户信用影响因素的描述性统计及分析 | 第23-31页 |
| 3.3.1 贫困地区农户贷款基本情况 | 第23-25页 |
| 3.3.2 农户家庭特征与贷款违约的关系 | 第25-27页 |
| 3.3.3 贫困地区农户偿债能力与贷款违约的关系 | 第27-28页 |
| 3.3.4 贫困地区农户贷款方面的指标与贷款违约的关系 | 第28-29页 |
| 3.3.5 贫困地区农户社会资本与贷款违约的关系 | 第29-30页 |
| 3.3.6 贫困地区农户信誉状况与贷款违约的关系 | 第30-31页 |
| 第4章 影响贫困地区农户信用评价的指标选取 | 第31-36页 |
| 4.1 建立模型 | 第31-34页 |
| 4.1.1 模型选择 | 第31页 |
| 4.1.2 指标选取 | 第31-32页 |
| 4.1.3 结果分析 | 第32-34页 |
| 4.2 结论 | 第34-36页 |
| 第5章 运用BP神经网络构建贫困地区农户信用评价模型 | 第36-46页 |
| 5.1 BP神经网络模型构建 | 第36-37页 |
| 5.1.1 建立模型 | 第36-37页 |
| 5.2 模型结构的确定 | 第37-40页 |
| 5.2.1 输入层节点数的确定 | 第38页 |
| 5.2.2 隐层节点数的确定 | 第38-39页 |
| 5.2.3 输出层节点数的确定 | 第39-40页 |
| 5.2.4 学习速率及期望误差的确定 | 第40页 |
| 5.3 运行结果及分析 | 第40-46页 |
| 第6章 加强贫困地区农户信用评价体系建设的政策建议 | 第46-49页 |
| 6.1 通过区域联网构建农户信用信息库 | 第46-47页 |
| 6.2 加强农户信用评估指标体系的建设 | 第47页 |
| 6.3 完善农户信用信息的法律规范 | 第47页 |
| 6.4 积极发挥政府的作用 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录1 利用BP神经网络建立贫困地区农户信用评级模型的Matlab编程 | 第53-55页 |
| 附录2 农户信用评价指标参数细分和取值 | 第55-57页 |
| 个人简介及攻读学位期间获得成果目录清单 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
