| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究内容与方法 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·研究方法 | 第10-11页 |
| ·主要创新点与不足 | 第11-13页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·国外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-18页 |
| 第3章 中国商业银行信用风险的影响因素分析 | 第18-36页 |
| ·商业银行信用风险的内涵 | 第18-19页 |
| ·商业银行信用风险的特点 | 第19-20页 |
| ·中国商业银行信用风险的影响因素分析 | 第20-25页 |
| ·宏观经济因素 | 第21-22页 |
| ·微观经济因素 | 第22-25页 |
| ·中国商业银行信用风险评价指标体系的构建 | 第25-36页 |
| ·指标体系构建的原则 | 第25-26页 |
| ·备选指标体系的构建 | 第26-36页 |
| 第4章 中国商业银行信用风险评价的实证分析 | 第36-47页 |
| ·中国商业银行信用风险评价的Logistic模型 | 第36-40页 |
| ·Logistic模型的理论依据 | 第36-37页 |
| ·商业银行信用风险评价的Logistic模型的构建 | 第37-40页 |
| ·二元Logistic模型预测结果分析 | 第40页 |
| ·中国商业银行信用风险评价的BP神经网络模型 | 第40-45页 |
| ·神经网络模型的理论基础 | 第40-41页 |
| ·商业银行信用风险评价的BP神经网络模型构建 | 第41-44页 |
| ·BP神经网络模型的预测结果分析 | 第44-45页 |
| ·Logistic模型与神经网络模型的对比分析 | 第45-47页 |
| 第5章 结论与建议 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·商业银行信用风险管理的建议 | 第47-49页 |
| ·规范银行业降低银行信用风险 | 第47-48页 |
| ·运用信用衍生工具化解信用风险 | 第48-49页 |
| 附录 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 在学期间发表的科研成果 | 第53-55页 |
| 后记 | 第55页 |