| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 一、 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 二、 企业信用评估的研究现状及评述 | 第11-15页 |
| (一)、国外信用评估研究现状 | 第11-13页 |
| (二)、国内信用评估研究现状 | 第13-15页 |
| (三)、评述 | 第15页 |
| 三、 论文结构和创新点 | 第15-17页 |
| (一)、论文结构 | 第15-16页 |
| (二)、论文创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 企业信用评估指标体系的建立 | 第17-27页 |
| 一、 信用评估的内涵 | 第17-18页 |
| 二、 信用评估指标选择的原则 | 第18-19页 |
| (一)、全面性原则 | 第18-19页 |
| (二)、公正性原则 | 第19页 |
| (三)、可操作性原则 | 第19页 |
| (四)、针对性原则 | 第19页 |
| 三、 信用评估指标体系的确定 | 第19-27页 |
| (一)、盈利能力因素指标的确定 | 第21-22页 |
| (二)、偿债能力因素指标的确定 | 第22-23页 |
| (三)、获现能力因素指标的确定 | 第23-24页 |
| (四)、营运能力因素指标的确定 | 第24-25页 |
| (五)、发展能力因素指标的确定 | 第25-27页 |
| 第三章 企业信用评估方法 | 第27-36页 |
| 一、 引言 | 第27-28页 |
| 二、 核主成分分析方法 | 第28-30页 |
| 三、 基于支持向量机的多类分类理论 | 第30-34页 |
| (一)、基于二叉树的多类支持向量机分类方法 | 第31-32页 |
| (二)、基于混沌粒子群混合算法的 SVM 参数选择 | 第32-34页 |
| 四、 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于核主成分分析与支持向量机的企业信用评估应用研究 | 第36-49页 |
| 一、 信用等级的划分 | 第36-37页 |
| 二、 样本数据及预处理 | 第37-39页 |
| (一)、样本数据来源 | 第37-38页 |
| (二)、原始数据预处理 | 第38-39页 |
| 三、 信用评估指标的特征提取 | 第39-44页 |
| (一)、基于主成分分析提取信用评估指标 | 第39-41页 |
| (二)、基于核主成分分析提取信用评估指标 | 第41-43页 |
| (三)、二者性能比较 | 第43-44页 |
| 四、 企业信用评估 | 第44-49页 |
| (一)、基于二叉树的多类支持向量机企业信用评估模型 | 第44-45页 |
| (二)、 SVM 分类器参数的选择 | 第45-47页 |
| (三)、实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 一、 本论文工作总结 | 第49-50页 |
| 二、 研究局限与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录 | 第57-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历及研究成果 | 第69页 |
