| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-17页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第11-14页 |
| ·理论背景 | 第11-12页 |
| ·西方国家个人信用风险管理现状及方法 | 第12-13页 |
| ·我国个人信用风险管理的现状及问题 | 第13-14页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第14-17页 |
| ·研究内容与创新 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 巴塞尔新资本理论及其在我国实施的现状 | 第17-27页 |
| ·Basel Ⅱ的发展及影响 | 第17页 |
| ·巴塞尔新资本协议 | 第17-20页 |
| ·Basel Ⅱ有关零售风险的监管 | 第17-19页 |
| ·Basel Ⅱ对实施零售业务内部评级法的相关规定分析 | 第19-20页 |
| ·Basel Ⅱ的实施结论与建议 | 第20页 |
| ·内部评级体系方法与模型构造 | 第20-25页 |
| ·内部评级体系方法介绍 | 第20-21页 |
| ·判别分析模型 | 第21-22页 |
| ·决策树模型 | 第22-23页 |
| ·神经网络模型 | 第23-24页 |
| ·回归分析模型 | 第24-25页 |
| ·组合模型评估结构与方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 个人信用评估指标体系及数据处理 | 第27-36页 |
| ·信用评估指标体系概述 | 第27-30页 |
| ·国外指标体系 | 第27页 |
| ·国内指标体系 | 第27-30页 |
| ·对建立我国指标体系的建议 | 第30页 |
| ·指标体系的构建的讨论 | 第30-33页 |
| ·基于专家经验的备选指标 | 第30-32页 |
| ·个人信用指标数据特征 | 第32-33页 |
| ·指标量化方法 | 第33页 |
| ·数据处理 | 第33-35页 |
| ·数据采集与分组 | 第33-34页 |
| ·数据预处理 | 第34页 |
| ·数据离散化方法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 运用RS-Logistic构建个人信用评估模型 | 第36-67页 |
| ·粗糙集(Rough Set)理论的分类方法及其应用 | 第36-44页 |
| ·粗糙集及其扩展方法 | 第36-39页 |
| ·基于粗糙集方法的个人信用评估的数据准备 | 第39-41页 |
| ·变精度粗糙集方法的个人风险评分量化分析实证分析 | 第41-44页 |
| ·聚类分析及其应用 | 第44-52页 |
| ·聚类分析评价要求 | 第45-46页 |
| ·聚类分析数据准备 | 第46-47页 |
| ·聚类分析方法 | 第47-48页 |
| ·改进的K-modes的聚类分析方法 | 第48-51页 |
| ·聚类实验 | 第51-52页 |
| ·Logistic回归分析方法及其应用 | 第52-66页 |
| ·Logistic回归模型分析 | 第52-55页 |
| ·Logistic回归模型评价及参数解释 | 第55-60页 |
| ·Logistic回归模型的实证分析 | 第60-66页 |
| ·小结 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 加强我国个人信贷管理的意见 | 第67页 |
| 第五章 加强我国个人信贷管理的意见 | 第67-69页 |
| ·巴塞尔新资本协议在我国实施意见 | 第67-68页 |
| ·个人信用风险管理中的意见 | 第68-69页 |
| 第六章 结论 | 第69-70页 |
| 附录一 连续属性样本 | 第70页 |
| 附录二 粗糙集训练样本离散数据 | 第70-72页 |
| 附录三 聚类结果 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78页 |
