| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 1. 引言 | 第14-18页 |
| ·选题的背景与意义 | 第14-15页 |
| ·研究方法和研究思路 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| ·本文的主要创新点 | 第17-18页 |
| 2. 主权债务危机的理论分析 | 第18-29页 |
| ·主权债务危机的研究范畴 | 第18-24页 |
| ·主权债务的定义 | 第18-19页 |
| ·主权债务危机的定义 | 第19-21页 |
| ·主要主权债务危机简要历史回顾 | 第21-24页 |
| ·主权债务危机理论研究 | 第24-29页 |
| ·三代主权债务危机理论 | 第24-25页 |
| ·主权债务危机产生的原因 | 第25-26页 |
| ·债务国违约的动因分析 | 第26-29页 |
| 3. 危机预警模型的介绍和评价分析 | 第29-37页 |
| ·经典货币危机预警模型的介绍及评价分析 | 第29-34页 |
| ·经典货币危机预警模型介绍 | 第29-32页 |
| ·基本货币危机预警模型评价分析 | 第32-34页 |
| ·主权债务危机预警模型的介绍 | 第34-35页 |
| ·预警方法的优缺点对比以及本文采用BP神经网络建模的原因 | 第35-37页 |
| 4. 数据描述及预警指标体系的构建 | 第37-49页 |
| ·样本数据和时间窗口的选择 | 第37-40页 |
| ·预警指标体系的构建预警指标体系的构建 | 第40-49页 |
| ·预警指标的选取原则 | 第40-41页 |
| ·预警指标选择的文献回顾 | 第41-42页 |
| ·预警指标的分类和筛选 | 第42-49页 |
| 5. 基于BP神经网络的方法构建主权债务预警模型 | 第49-67页 |
| ·BP神经网络的基本概念 | 第49-55页 |
| ·神经元模型 | 第50-52页 |
| ·BP神经网络结构 | 第52页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第52-55页 |
| ·BP神经网络预警模型的设计和创建 | 第55-61页 |
| ·BP神经网络预警模型的设计 | 第56-60页 |
| ·BP神经网络预警模型的创建 | 第60-61页 |
| ·BP神经网络模型的训练和预测结果 | 第61-67页 |
| ·BP神经网络模型的训练 | 第61-62页 |
| ·BP神经网络预警模型的创建 | 第62-65页 |
| ·二元Logistic模型的对比预测 | 第65-67页 |
| 6. 结论与展望 | 第67-71页 |
| ·本文结论 | 第67-69页 |
| ·研究不足与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 后记 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第77页 |