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财务危机预警模型在信贷风险管理中的应用研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-17页
   ·问题的提出和研究的意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-14页
     ·国外研究现状第10-13页
     ·国内研究现状第13-14页
   ·论文的结构与技术路线第14-16页
   ·研究方法与创新之处第16-17页
2 信贷风险管理中的财务危机分析第17-24页
   ·信贷风险的涵义第17-19页
   ·信贷风险评估方法第19-21页
   ·信贷风险管理中的财务危机观第21-24页
3 财务危机预警模型方法研究第24-29页
   ·财务危机预警概述第24页
   ·预警模型的相关研究方法第24-28页
     ·单变量分析法第25页
     ·多元判别分析法第25-26页
     ·Logistic 回归分析法第26-27页
     ·人工神经网络模型第27-28页
   ·模型的比较分析第28-29页
4 支持向量机的相关基本理论第29-39页
   ·机器学习的基本原理第29-30页
     ·学习问题的表示方法第29-30页
     ·经验风险最小化归纳原则第30页
   ·统计学习理论的主要内容第30-32页
     ·学习过程的一致性第30-31页
     ·函数集的VC 理论第31页
     ·结构风险最小化归纳原则第31-32页
   ·支持向量机第32-39页
     ·最优分类超平面第33页
     ·支持向量机第33-36页
     ·最小二乘支持向量机第36-39页
5 我国企业财务危机预警实证研究第39-61页
   ·模型样本的确定第39-42页
   ·模型指标的选取第42-55页
     ·指标的确定原则与分类第42-43页
     ·基础指标的分析第43-50页
     ·模型指标的确定第50-55页
   ·Logistic 回归分析第55-57页
   ·LS-SVM 算法分析第57-61页
6 结论及模型在信贷风险管理中的应用第61-64页
   ·研究结论第61页
   ·对后续研究的建议第61-62页
   ·模型在信贷风险管理应用中应注意的事项第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第68-69页
独创性声明第69页
学位论文版权使用授权书第69页

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