| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 一、绪论 | 第9-12页 |
| ·选题的背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·研究方法 | 第10-11页 |
| ·本文的分析框架 | 第11页 |
| ·本文的创新之处 | 第11-12页 |
| 二、研究基础与文献综述 | 第12-23页 |
| ·国内外信用风险管理体系概况与分析 | 第12-17页 |
| ·国外银行业信用风险管理体系现状分析 | 第12-14页 |
| ·我国大中型银行业信用风险管理体系现状分析 | 第14-15页 |
| ·我国中小农村金融机构信用风险管理现状及问题分析 | 第15-17页 |
| ·信用风险度量模型与管控技术研究综述 | 第17-23页 |
| ·国外信用风险度量模型研究综述 | 第17-19页 |
| ·国内信用风险度量模型研究综述 | 第19-20页 |
| ·国内外农村中小农村金融机构信用风险管理技术研究综述 | 第20-23页 |
| 三、模型与方法的适用性评价与本文方法介绍 | 第23-33页 |
| ·模型与方法在中小银行的适用性评价 | 第23-25页 |
| ·本文运用信用风险度量模型介绍 | 第25-30页 |
| ·Logistic模型 | 第25-27页 |
| ·神经网络 | 第27-28页 |
| ·基于神经网络的logistic模型 | 第28-30页 |
| ·本文运用的模型效力验证方法介绍 | 第30-33页 |
| ·ROC曲线和Kolmogorov-Smirnov统计量 | 第30-31页 |
| ·错误成本 | 第31-32页 |
| ·Brier Score | 第32-33页 |
| ·样本稳定指数 | 第33页 |
| 四、中小金融机构信用风险评估指标的确定与构建 | 第33-40页 |
| ·基于德尔菲法的个体工商户信用评价指标体系构建 | 第34-38页 |
| ·指标构建结果 | 第38-40页 |
| 五、个体工商户违约风险预测 | 第40-68页 |
| ·数据来源 | 第40-45页 |
| ·样本选取与预处理 | 第40-41页 |
| ·建模样本描述性统计 | 第41-45页 |
| ·LOGISTIC模型结果 | 第45-51页 |
| ·单变量回归 | 第45-48页 |
| ·多变量回归 | 第48-51页 |
| ·神经网络模型结果 | 第51-59页 |
| ·算法概述 | 第51-52页 |
| ·Gradient descent | 第52-53页 |
| ·Gradient descent with momentum | 第53-54页 |
| ·BFGS quasi-Newton | 第54-55页 |
| ·Levenberg-Marquardt | 第55-56页 |
| ·Scaled conjugate gradient | 第56-57页 |
| ·Resilient back-propagation | 第57-58页 |
| ·六种算法的比较 | 第58-59页 |
| ·混合模型结果 | 第59-65页 |
| ·直接加入神经网络结果 | 第59-60页 |
| ·因子分析以及因子分析后的logistic回归 | 第60-65页 |
| ·三种模型预测结果效力分析 | 第65-66页 |
| ·信用评分卡的设计与检验 | 第66-68页 |
| ·信用评分卡的设计 | 第66-67页 |
| ·信用评分卡的精确度及稳徤性检验 | 第67-68页 |
| 六、结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
