| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·文献综述 | 第12-16页 |
| ·国外研究 | 第13-15页 |
| ·国内研究 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·创新之处及存在的不足 | 第17-18页 |
| 第2章 个人信用评估组合模型构建的理论基础 | 第18-27页 |
| ·信用与个人信用 | 第18-19页 |
| ·信用 | 第18-19页 |
| ·个人信用 | 第19页 |
| ·个人信用体系 | 第19-25页 |
| ·国外个人信用体系综述 | 第19-24页 |
| ·国内个人信用体系综述 | 第24-25页 |
| ·个人信用评估方法概述 | 第25-27页 |
| ·统计分析方法 | 第25-26页 |
| ·人工智能方法 | 第26-27页 |
| 第3章 决策树—神经网络个人信用评估两阶段组合模型的构建 | 第27-41页 |
| ·决策树 | 第27-33页 |
| ·决策树概述 | 第27-28页 |
| ·决策树算法 | 第28-33页 |
| ·决策树模型的特征 | 第33页 |
| ·人工神经网络 | 第33-39页 |
| ·人工网络概述 | 第33-34页 |
| ·神经网络算法 | 第34-38页 |
| ·神经网络模型的特征 | 第38-39页 |
| ·组合模型的构建思想 | 第39-41页 |
| 第4章 个人信用评估组合模型应用效果的实证分析 | 第41-56页 |
| ·数据的采集与初始指标的确立 | 第41-43页 |
| ·个人信用评估组合模型的实证检验 | 第43-52页 |
| ·训练样本和测试样本的抽取 | 第43-44页 |
| ·基于决策树C5.0算法的属性指标选取 | 第44-51页 |
| ·两阶段组合模型的实证结果 | 第51-52页 |
| ·组合模型与单一BP神经网络模型的对比分析 | 第52-56页 |
| ·单一BP神经网络个人信用评估模型 | 第52-54页 |
| ·组合模型与单一BP神经网络模型的对比分析 | 第54-56页 |
| 结论与建议 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |