企业集团信用风险组合评价研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景、意义及目的 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·信用风险评估研究 | 第12-13页 |
| ·企业集团的信用风险研究 | 第13-14页 |
| ·研究内容及方法 | 第14-16页 |
| 第二章 企业集团信用风险的特征及成因分析 | 第16-24页 |
| ·企业集团相关概念 | 第16-19页 |
| ·企业集团 | 第16-17页 |
| ·关联交易 | 第17-19页 |
| ·企业集团信用风险的特征 | 第19-21页 |
| ·企业集团信用风险现状 | 第19-20页 |
| ·企业集团信用风险特征 | 第20-21页 |
| ·企业集团信用风险成因分析 | 第21-24页 |
| 第三章 企业集团信用风险评估指标体系构建 | 第24-37页 |
| ·指标的选择 | 第24-31页 |
| ·指标的选择原则 | 第24-25页 |
| ·指标含义 | 第25-31页 |
| ·指标的约简 | 第31-35页 |
| ·粗糙集相关理论 | 第31-32页 |
| ·遗传约简算法 | 第32-34页 |
| ·属性约简结果 | 第34-35页 |
| ·样本数据的确定 | 第35-37页 |
| ·样本的选择 | 第35页 |
| ·指标数据的归一化处理 | 第35-37页 |
| 第四章 基于单一模型的企业集团信用风险评估 | 第37-51页 |
| ·logistic 回归模型的应用 | 第37-45页 |
| ·logistic 回归模型原理 | 第37-39页 |
| ·logistic 回归模型的建立 | 第39-44页 |
| ·logistic 回归模型的检验 | 第44-45页 |
| ·神经网络模型的应用 | 第45-51页 |
| ·神经网络模型概述 | 第45-48页 |
| ·神经网络模型的构建及训练 | 第48-49页 |
| ·神经网络模型的检验 | 第49-51页 |
| 第五章 基于组合模型的企业集团信用风险评估 | 第51-58页 |
| ·组合评估的思想 | 第51-53页 |
| ·组合评估模型的建立 | 第53-54页 |
| ·各层节点数确定 | 第53页 |
| ·组合模型的训练 | 第53-54页 |
| ·组合评估模型的检验 | 第54-55页 |
| ·单一模型与组合模型的比较分析 | 第55-58页 |
| 第六章 结束语 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者攻硕期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
