| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国家风险涵义及其演变 | 第11-13页 |
| 1.2.2 油气工业海外风险评价现状综述 | 第13页 |
| 1.2.3 油气工业海外国家风险识别现状综述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究方法与研究思路 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 油气工业海外投资国家风险相关理论 | 第19-23页 |
| 2.1 油气工业海外投资国家风险理论 | 第19-20页 |
| 2.1.1 风险概述 | 第19页 |
| 2.1.2 油气工业海外投资国家风险的含义 | 第19-20页 |
| 2.1.3 油气工业海外投资项目国家风险的主要特点 | 第20页 |
| 2.2 油气工业海外投资国家风险评价方法 | 第20-21页 |
| 2.3 油气工业海外投资国家风险管理过程 | 第21-23页 |
| 第3章 油气工业海外投资的国家风险评价指标体系构建 | 第23-32页 |
| 3.1 我国油气工业海外勘探投资现状 | 第23-25页 |
| 3.1.1 北美地区 | 第23页 |
| 3.1.2 南美地区 | 第23页 |
| 3.1.3 欧亚地区 | 第23-24页 |
| 3.1.4 中东地区 | 第24页 |
| 3.1.5 非洲地区 | 第24页 |
| 3.1.6 亚太地区 | 第24-25页 |
| 3.2 国家风险因素识别 | 第25-27页 |
| 3.2.1 风险因素识别基本方法 | 第25页 |
| 3.2.2 国家风险因素识别 | 第25-27页 |
| 3.3 油气工业海外投资国家风险指标体系构建 | 第27-32页 |
| 3.3.1 构建指标体系的原则 | 第27-28页 |
| 3.3.2 评价指标选取 | 第28-30页 |
| 3.3.3 国家风险评价指标体系构建 | 第30-32页 |
| 第4章 BP神经网络与主成分分析方法 | 第32-40页 |
| 4.1 BP神经网络概述 | 第32-36页 |
| 4.1.1 BP神经网络基本原理 | 第32-33页 |
| 4.1.2 BP神经网络实现过程 | 第33-36页 |
| 4.2 主成分分析方法概述 | 第36-39页 |
| 4.2.1 主成分分析方法原理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 主成分分析方法步骤 | 第37-39页 |
| 4.3 BP神经网络风险评价步骤 | 第39-40页 |
| 第5章 BP神经网络在国家风险评价中的模拟应用 | 第40-60页 |
| 5.1 BP神经网络模型设计 | 第40-41页 |
| 5.1.1 确定网络层数 | 第40页 |
| 5.1.2 确定各层神经元数目 | 第40-41页 |
| 5.1.3 选取激励函数 | 第41页 |
| 5.1.4 选取网络学习参数 | 第41页 |
| 5.2 数据来源 | 第41-47页 |
| 5.2.1 数据选择 | 第41-44页 |
| 5.2.2 数据标准化 | 第44-47页 |
| 5.3 集成主成分与BP神经网络风险评价模型 | 第47-60页 |
| 5.3.1 主成分分析 | 第47-56页 |
| 5.3.2 网络模型训练 | 第56-60页 |
| 第6章 油气工业海外勘探的国家风险应对措施 | 第60-64页 |
| 6.1 国家层面的应对措施 | 第60-61页 |
| 6.2 企业层面的应对措施 | 第61-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |