| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-16页 |
| 1.3 研究内容与基本方法 | 第16-18页 |
| 1.4 研究创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 非上市公司债违约概率测度的相关理论 | 第19-26页 |
| 2.1 基本概念界定 | 第19-20页 |
| 2.2 信用风险的相关模型 | 第20-24页 |
| 2.3 非上市公司资产价值估计 | 第24-26页 |
| 第3章 基于BP神经网络的非上市公司资产价值与波动率的模型构建 | 第26-40页 |
| 3.1 BP神经网络简介 | 第26-28页 |
| 3.2 非上市公司市场价值与波动率模拟训练指标的选取 | 第28-35页 |
| 3.3 非上市公司资产价值与波动率预测模型的构建 | 第35-40页 |
| 第4章 房地产非上市公司债违约概率的实证分析 | 第40-54页 |
| 4.1 未改进系数的BP-KMV模型的实证分析 | 第40-43页 |
| 4.2 改进系数的BP-KMV模型实证分析 | 第43-47页 |
| 4.3 PFM模型的实证分析 | 第47-51页 |
| 4.4 不同方法测度的违约概率的定量比较 | 第51-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 研究总结 | 第54-55页 |
| 5.2 对策建议 | 第55页 |
| 5.3 研究的不足之处与展望 | 第55-57页 |
| 附录A 程序代码 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |