| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 研究内容、方法和结构 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论与文献综述 | 第13-19页 |
| 2.1 金融稳定机制的相关理论 | 第13-16页 |
| 2.1.1 金融稳定的内涵 | 第13-14页 |
| 2.1.2 金融稳定性的特征 | 第14-16页 |
| 2.2 金融稳定性研究的文献综述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 影响金融稳定性的因素 | 第16-17页 |
| 2.2.2 金融稳定性的评估方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 文献总结 | 第18-19页 |
| 第3章 金融稳定性评估的理论分析 | 第19-31页 |
| 3.1 金融稳定性的影响因素 | 第19-25页 |
| 3.1.1 宏观经济金融因素 | 第19-21页 |
| 3.1.2 金融系统内部因素 | 第21-24页 |
| 3.1.3 国际金融环境因素 | 第24-25页 |
| 3.2 金融稳定机制 | 第25-31页 |
| 3.2.1 内生稳定机制 | 第25-28页 |
| 3.2.2 外生稳定机制 | 第28-31页 |
| 第4章 我国金融稳定性评估体系的构建 | 第31-45页 |
| 4.1 现有的金融稳定性评估指标体系及其存在的不足 | 第31-35页 |
| 4.1.1 IMF金融稳定性评估指标体系 | 第31-33页 |
| 4.1.2 中国人民银行的金融稳定评估指标体系 | 第33-35页 |
| 4.1.3 已有体系的不足之处 | 第35页 |
| 4.2 欧美发达国家的评估方法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 FR概率回归模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 宏观压力测试 | 第36-37页 |
| 4.2.3 已有方法的不足之处 | 第37-38页 |
| 4.3 本文采用的金融稳定性评估的体系构建和方法选择 | 第38-45页 |
| 4.3.1 金融稳定性评估指标体系构建 | 第38-41页 |
| 4.3.2 BP人工神经网络 | 第41-45页 |
| 第5章 对我国金融稳定性的实证分析 | 第45-57页 |
| 5.1 指标数据的选取 | 第45-46页 |
| 5.2 对我国金融稳定性评估的实证过程 | 第46-54页 |
| 5.2.1 主成分分析 | 第46-50页 |
| 5.2.2 对已创建神经网络进行训练 | 第50-54页 |
| 5.2.3 运用以创建网络进行预警 | 第54页 |
| 5.3 结果分析 | 第54-57页 |
| 第6章 结论 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |