| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第13-17页 |
| 图目录 | 第17页 |
| 表目录 | 第17-19页 |
| 1 绪论 | 第19-44页 |
| 1.1 租赁和商务服务业小企业信用评价的特点 | 第19-20页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第20-23页 |
| 1.3 信用评价指标体系相关研究 | 第23-27页 |
| 1.3.1 国内外金融机构的指标体系 | 第23-24页 |
| 1.3.2 学术文献总结的指标体系 | 第24-27页 |
| 1.3.3 现有指标体系存在的问题 | 第27页 |
| 1.4 信用评价指标筛选方法相关研究 | 第27-31页 |
| 1.4.1 统计方法构建指标体系 | 第27-29页 |
| 1.4.2 非统计方法构建指标体系 | 第29-30页 |
| 1.4.3 现有指标体系构建方法的不足 | 第30-31页 |
| 1.5 信用评价方法相关研究 | 第31-36页 |
| 1.5.1 统计与计量的信用评价模型 | 第31-32页 |
| 1.5.2 人工智能的信用评价模型 | 第32-33页 |
| 1.5.3 非参数的信用评价模型 | 第33页 |
| 1.5.4 数学优化的信用评价模型 | 第33-34页 |
| 1.5.5 随机概率的信用评价模型 | 第34页 |
| 1.5.6 组合方法的信用评价模型 | 第34-35页 |
| 1.5.7 其它方法的信用评价模型 | 第35-36页 |
| 1.5.8 现有信用评价方法的不足 | 第36页 |
| 1.6 现有研究存在的主要问题 | 第36-37页 |
| 1.7 本文主要研究思路与内容 | 第37-42页 |
| 1.7.1 研究内容 | 第37页 |
| 1.7.2 研究内容的相互关系 | 第37-38页 |
| 1.7.3 研究方法 | 第38-40页 |
| 1.7.4 技术路线 | 第40-42页 |
| 1.8 论文的主要创新点 | 第42-44页 |
| 2 基于显著性检验的租赁与商务服务业小企业信用评价指标体系构建 | 第44-79页 |
| 2.1 问题的提出 | 第44-45页 |
| 2.2 信用评价指标体系的构建原理 | 第45-50页 |
| 2.2.1 海选与初步筛选思路 | 第45-46页 |
| 2.2.2 秩和检验的定量筛选原理 | 第46-47页 |
| 2.2.3 方差检验的定量筛选原理 | 第47-48页 |
| 2.2.4 秩相关分析的定量筛选原理 | 第48-50页 |
| 2.3 信用评价指标体系的构建方法 | 第50-63页 |
| 2.3.1 海选与初步筛选方法 | 第50-52页 |
| 2.3.2 指标数据标准化 | 第52-55页 |
| 2.3.3 第一次定量筛选的秩和检验法 | 第55-58页 |
| 2.3.4 第二次定量筛选的方差检验法 | 第58-60页 |
| 2.3.5 第三次定量筛选的秩相关方法 | 第60-62页 |
| 2.3.6 与现有研究区别及特色 | 第62-63页 |
| 2.4 信用评价指标体系的构建 | 第63-76页 |
| 2.4.1 指标体系构建的基础 | 第63-67页 |
| 2.4.2 第一次定量筛选 | 第67-69页 |
| 2.4.3 第二次定量筛选 | 第69-72页 |
| 2.4.4 第三次定量筛选 | 第72-75页 |
| 2.4.5 最终构建的评价指标体系 | 第75-76页 |
| 2.5 对应关系 | 第76-77页 |
| 2.6 国际比较 | 第77-78页 |
| 2.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 2.7.1 主要工作 | 第78页 |
| 2.7.2 主要结论 | 第78-79页 |
| 3 基于投影寻踪判别的租赁与商务服务业小企业信用评价模型 | 第79-110页 |
| 3.1 问题的提出 | 第79-80页 |
| 3.2 信用评价模型的构建原理 | 第80-88页 |
| 3.2.1 违约状态与信用得分的界定 | 第80-81页 |
| 3.2.2 问题的性质 | 第81-82页 |
| 3.2.3 问题的难点 | 第82页 |
| 3.2.4 解决难点的思路 | 第82-87页 |
| 3.2.5 信用评价模型的原理 | 第87-88页 |
| 3.3 信用评价模型的构建方法 | 第88-100页 |
| 3.3.1 构建投影寻踪判别模型的原因 | 第88页 |
| 3.3.2 评价指标数据标准化 | 第88-90页 |
| 3.3.3 评价指标的赋权公式 | 第90-97页 |
| 3.3.4 信用得分的测算公式 | 第97页 |
| 3.3.5 准确性与稳健性检验的公式 | 第97-100页 |
| 3.3.6 与现有研究区别及特色 | 第100页 |
| 3.4 信用评价模型的建立 | 第100-107页 |
| 3.4.1 评价指标体系与标准化数据 | 第100-102页 |
| 3.4.2 测算评价指标的权重 | 第102-105页 |
| 3.4.3 测算企业的信用得分 | 第105页 |
| 3.4.4 准确性检验与稳健性检验 | 第105-107页 |
| 3.5 与逻辑回归模型的对比分析 | 第107-109页 |
| 3.6 本章小结 | 第109-110页 |
| 3.6.1 主要工作 | 第109页 |
| 3.6.2 主要结论 | 第109-110页 |
| 4 基于Copula-等分法的租赁与商务服务业小企业信用等级划分 | 第110-140页 |
| 4.1 问题的提出 | 第110页 |
| 4.2 信用等级划分的原理 | 第110-114页 |
| 4.2.1 信用等级与违约损失率的关系界定 | 第110-111页 |
| 4.2.2 问题的性质 | 第111-112页 |
| 4.2.3 问题的难点 | 第112页 |
| 4.2.4 解决难点的思路 | 第112-113页 |
| 4.2.5 信用等级划分的原理 | 第113-114页 |
| 4.3 信用等级划分的方法 | 第114-125页 |
| 4.3.1 扩充样本的原因 | 第114-115页 |
| 4.3.2 数据标准化 | 第115页 |
| 4.3.3 单一指标的边缘分布函数 | 第115-118页 |
| 4.3.4 多个指标的联合分布函数 | 第118-120页 |
| 4.3.5 多个指标的蒙特卡罗模拟 | 第120-121页 |
| 4.3.6 等分法的初步等级划分 | 第121-122页 |
| 4.3.7 动态调整的最终等级划分 | 第122-124页 |
| 4.3.8 与现有研究区别及特色 | 第124-125页 |
| 4.4 信用等级的划分 | 第125-136页 |
| 4.4.1 信用等级划分的基础 | 第125-127页 |
| 4.4.2 拟合边缘分布函数 | 第127-129页 |
| 4.4.3 拟合联合分布函数 | 第129-130页 |
| 4.4.4 蒙特卡罗模拟 | 第130-131页 |
| 4.4.5 初步划分信用等级 | 第131-134页 |
| 4.4.6 最终划分信用等级 | 第134-136页 |
| 4.5 与最优分割法的对比分析 | 第136-137页 |
| 4.6 评级体系的实践检验 | 第137-138页 |
| 4.7 本章小结 | 第138-140页 |
| 4.7.1 主要工作 | 第138-139页 |
| 4.7.2 主要结论 | 第139-140页 |
| 5 结论与展望 | 第140-144页 |
| 5.1 主要工作 | 第140-141页 |
| 5.2 主要结论 | 第141页 |
| 5.3 主要创新 | 第141-143页 |
| 5.4 展望 | 第143-144页 |
| 参考文献 | 第144-151页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第151-152页 |
| 致谢 | 第152-153页 |
| 作者简介 | 第153-154页 |
