| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 一、导论 | 第9-23页 |
| (一) 研究背景 | 第9-11页 |
| (二) 概念界定 | 第11-13页 |
| 1. 公司治理概念界定 | 第11-12页 |
| 2. 治理评级概念 | 第12-13页 |
| (三) 公司治理评级文献综述 | 第13-18页 |
| 1. 国外研究综述 | 第13-16页 |
| 2. 国内研究综述 | 第16-17页 |
| 3. 金融控股企业治理评级综述 | 第17-18页 |
| (四) 研究意义 | 第18-20页 |
| 1. 有利于降低金控企业的融资成本，提升其价值 | 第18-19页 |
| 2. 为投资者和其他利益相关者提供决策依据 | 第19页 |
| 3. 有利于对金融控股公司的监控 | 第19页 |
| 4. 有效防范风险，减少金融危机爆发的可能性 | 第19-20页 |
| (五) 研究方法及论文框架 | 第20-23页 |
| 1. 研究方法 | 第20页 |
| 2. 论文框架 | 第20-23页 |
| 二、金融控股公司治理评级理论分析 | 第23-36页 |
| (一) 金融控股公司的概念 | 第23-24页 |
| (二) 金融控股公司治理的特征及其影响 | 第24-26页 |
| 1. 复杂的资本结构对公司治理的影响 | 第24-25页 |
| 2. 产品的关联性对公司治理的影响 | 第25-26页 |
| 3. 外部监管对公司治理的影响 | 第26页 |
| (三) 金融控股公司治理机制的特征及问题 | 第26-28页 |
| 1. 金融控股公司的治理目标 | 第26页 |
| 2. 内部治理机制特征及存在问题 | 第26-27页 |
| 3. 外部治理机制特征及问题 | 第27-28页 |
| (四) 中外金融控股公司治理准则比较及启示 | 第28-33页 |
| 1. 中外金控公司治理准则比较 | 第28-32页 |
| 2. 对我国金融控股公司治理的启示 | 第32-33页 |
| (五) 国内外公司治理评级体系的分析及借鉴 | 第33-36页 |
| 1. 国内外公司治理评级体系的分析 | 第33-34页 |
| 2. 对我国金控公司治理评级体系的借鉴意义 | 第34-36页 |
| 三、我国金控公司治理评级体系的构建 | 第36-48页 |
| (一) 评级体系构建的法律环境与应遵循的原则 | 第36-37页 |
| 1. 本土化原则 | 第36页 |
| 2. 人性化原则 | 第36-37页 |
| 3. 定性和定量相结合原则 | 第37页 |
| 4. 全面性和重要性原则 | 第37页 |
| (二) 金控公司治理评级指标设置 | 第37-42页 |
| (三) 基于Elman网络的金控公司治理评级模型设计 | 第42-48页 |
| 1. 人工神经网络的基本理论 | 第42页 |
| 2. BP神经网络模型原理 | 第42-46页 |
| 3. Elman神经网络结构与算法 | 第46-48页 |
| 四、ELMAN神经网络在MATLAB环境中的金控公司治理评级 | 第48-67页 |
| (一) MATLAB语言及其神经网络工具箱 | 第48-49页 |
| 1. MATLAB7.0软件简介 | 第48页 |
| 2. 神经网络工具箱函数 | 第48-49页 |
| (二) MATLAB环境中的Elman神经网络实现 | 第49-65页 |
| 1. Elman样本的选取 | 第49-50页 |
| 2. 建立ELMAN神经网络模型 | 第50-51页 |
| 3. MATLAB环境中的ELMAN神经网络的评级实现 | 第51-65页 |
| (三) 结果分析 | 第65-67页 |
| 五、总结 | 第67-70页 |
| (一) 基本结论 | 第67-68页 |
| (二) 论文的不足与局限性 | 第68-69页 |
| (三) 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 发表的论文 | 第78-79页 |
