| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-9页 |
| ·选题背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外信用风险研究概况 | 第9-10页 |
| ·国内信用风险研究概况 | 第10-11页 |
| ·论文内容及结构 | 第11-13页 |
| ·论文内容 | 第11-12页 |
| ·论文总体结构 | 第12-13页 |
| 第二章 我国民营上市公司信用风险评估理论基础 | 第13-20页 |
| ·信用的涵义 | 第13-14页 |
| ·信用风险的涵义及特点 | 第14-15页 |
| ·信用风险的涵义 | 第14页 |
| ·信用风险的特点 | 第14-15页 |
| ·信用风险评估相关理论 | 第15-17页 |
| ·信用风险评估的涵义 | 第15页 |
| ·信用风险评估的特点 | 第15-16页 |
| ·信用风险评估方法 | 第16-17页 |
| ·我国民营上市公司信用风险评估相关理论 | 第17-19页 |
| ·我国民营上市公司的涵义 | 第17页 |
| ·我国民营上市公司的特点 | 第17页 |
| ·我国民营上市公司信用风险形成的原因 | 第17-18页 |
| ·我国民营上市公司信用风险评估中存在的问题 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 信用风险评估指标体系的建立 | 第20-29页 |
| ·指标选取原则 | 第20-21页 |
| ·指标体系的建立 | 第21-23页 |
| ·指标变量的涵义 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 信用风险评估模型的构建 | 第29-40页 |
| ·因子分析 | 第29-32页 |
| ·因子分析的涵义 | 第29页 |
| ·因子分析的基本思想及数学模型 | 第29-30页 |
| ·因子分析的基本步骤 | 第30-32页 |
| ·支持向量机 | 第32-36页 |
| ·统计学习理论 | 第32页 |
| ·SVM 分类原理 | 第32-33页 |
| ·SVM 算法描述 | 第33-36页 |
| ·Adaboost 组合分类器 | 第36-38页 |
| ·组合分类器的涵义 | 第36页 |
| ·AdaBoost 组合分类器分类原理 | 第36-37页 |
| ·AdaBoost 组合分类器算法描述 | 第37-38页 |
| ·基于支持向量机和组合分类器的AdaBoost-SVM 模型 | 第38-39页 |
| ·AdaBoost-SVM 模型的算法描述 | 第38-39页 |
| ·AdaBoost-SVM 模型的优势 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 我国民营上市公司信用风险评估实证研究 | 第40-53页 |
| ·样本选取及数据来源 | 第40-41页 |
| ·样本选取 | 第40-41页 |
| ·数据来源 | 第41页 |
| ·因子分析过程 | 第41-48页 |
| ·相关性检验 | 第42-44页 |
| ·提取因子 | 第44-45页 |
| ·计算因子得分 | 第45-48页 |
| ·基于支持向量机的实证研究 | 第48-49页 |
| ·参数选择及模型构建 | 第48页 |
| ·实证结果 | 第48-49页 |
| ·基于Adaboost-SVM 模型的实证研究 | 第49-51页 |
| ·参数选择及模型构建 | 第49-50页 |
| ·实证结果 | 第50-51页 |
| ·两种模型实证结果对比分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第61页 |