摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-21页 |
1.1 选题背景与意义 | 第9-11页 |
1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
1.1.2 选题意义 | 第10-11页 |
1.2 文献综述 | 第11-16页 |
1.2.1 银行信用证风险及防范国内外研究综述 | 第11-15页 |
1.2.2 BP神经网络在风险评估领域研究现状 | 第15-16页 |
1.3 研究内容与研究方法 | 第16-18页 |
1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
1.4 论文创新与不足之处 | 第18-19页 |
1.5 本文技术路线图 | 第19-21页 |
2 信用证相关概念界定及理论基础 | 第21-30页 |
2.1 信用证概述 | 第21-25页 |
2.1.1 信用证概念及分类 | 第21-22页 |
2.1.2 信用证所涉及的主体 | 第22页 |
2.1.3 信用证的特点 | 第22-23页 |
2.1.4 信用证遵循的原则 | 第23-24页 |
2.1.5 信用证的运作流程 | 第24-25页 |
2.2 信用证风险概述 | 第25-27页 |
2.2.1 信用证风险的定义 | 第25页 |
2.2.2 信用证风险的特征 | 第25-27页 |
2.3 BP神经网络理论概述 | 第27-30页 |
2.3.1 BP神经网络结构 | 第27-28页 |
2.3.2 BP神经网络学习过程 | 第28页 |
2.3.3 BP神经网络与其他评估方法的比较 | 第28-30页 |
3 Z银行温州分行信用证业务发展现状分析 | 第30-38页 |
3.1 信用证使用下降以及拒付率高 | 第30-31页 |
3.2 Z银行温州分行信用证业务主要风险类型 | 第31-35页 |
3.2.1 国家或地区风险 | 第31-32页 |
3.2.2 市场风险 | 第32-33页 |
3.2.3 信用风险 | 第33-34页 |
3.2.4 操作风险 | 第34-35页 |
3.3 Z银行温州分行信用证业务风险原因分析 | 第35-38页 |
3.3.1 信用证本身的局限性 | 第35-36页 |
3.3.2 法律环境的不完善 | 第36-38页 |
4 银行信用证风险度量方法与指标体系 | 第38-46页 |
4.1 银行信用证业务风险指标获取 | 第38-39页 |
4.2 信用证风险评估体系构建 | 第39-43页 |
4.2.1 风险指标的度量方法 | 第39-41页 |
4.2.2 指标体系构建及指标取值范围 | 第41-43页 |
4.2.3 银行信用证风险指标体系与BP神经网络 | 第43页 |
4.3 信用证业务风险指标体系有效性检验 | 第43-46页 |
5 基于BP神经网络模型的信用证风险评估模型 | 第46-56页 |
5.1 样本选择 | 第46页 |
5.2 模型选择 | 第46页 |
5.3 构建BP神经网络银行信用证业务风险评估模型 | 第46-56页 |
5.3.1 出口信用证业务风险评估模型 | 第46-51页 |
5.3.2 进口信用证业务风险评估模型 | 第51-56页 |
6 Z银行温州分行信用证风险规避建议与措施 | 第56-60页 |
6.1 信用风险规避 | 第56-57页 |
6.2 操作风险规避 | 第57-59页 |
6.3 国家风险规避 | 第59-60页 |
7 结论与展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-64页 |
附录1 Z银行温州分行出口信用证业务风险指标数据 | 第64-67页 |
附录2 Z银行温州分行进口信用证业务风险指标数据 | 第67-70页 |
致谢 | 第70页 |