NRS-SVM组合模型在中小企业信用评估中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第11页 |
| ·文献综述 | 第11-16页 |
| ·文章的研究方法及基本思路 | 第16-17页 |
| 第2章 中小企业及其信用评估的理论基础 | 第17-27页 |
| ·中小企业概述 | 第17-21页 |
| ·中小企业的界定 | 第17页 |
| ·国内外对于中小企业划分的标准 | 第17-19页 |
| ·中小企业的特点 | 第19-20页 |
| ·中小企业的融资环境分析 | 第20-21页 |
| ·中小企业信用分析 | 第21-23页 |
| ·企业信用 | 第21-22页 |
| ·中小企业信用 | 第22-23页 |
| ·中小企业信用评估 | 第23-26页 |
| ·专家分析法 | 第24页 |
| ·信用评分模型 | 第24-25页 |
| ·以市场化信息为基础信用风险管理模型 | 第25-26页 |
| ·类神经网络机器学习法 | 第26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于 NRS 和 SVM 的组合评估模型 | 第27-40页 |
| ·领域粗糙集 | 第27-29页 |
| ·基本概念 | 第27-28页 |
| ·属性约简 | 第28-29页 |
| ·支持向量机 | 第29-32页 |
| ·领域粗糙集和支持向量机的对比分析及结合优势 | 第32-33页 |
| ·NRS 和 SVM 的组合评估模型 | 第33-39页 |
| ·初始指标选取 | 第33-35页 |
| ·基于邻域粗糙集的指标约减 | 第35-36页 |
| ·基于支持向量机的企业分类 | 第36-39页 |
| 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 中小企业信用评估模型的应用效果与实证分析 | 第40-48页 |
| ·数据收集 | 第40页 |
| ·基于领域粗糙集的指标约减 | 第40-44页 |
| ·NRS-SVM 模型实证分析 | 第44-47页 |
| ·核函数选取 | 第44-45页 |
| ·分割方式与惩罚系数 | 第45-47页 |
| ·NRS-SVM 与 Z-score 模型对比 | 第47-48页 |
| 第5章 政策建议 | 第48-49页 |
| ·完善中小企业信用数据库建设 | 第48页 |
| ·统一中小企业信用评估标准 | 第48页 |
| ·加强中小企业信用法制法规 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 A 样本公司名称 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
