商业银行项目贷款风险评价研究
中文摘要 | 第1页 |
英文摘要 | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-13页 |
·选题背景和意义 | 第7-8页 |
·国内外研究现状 | 第8-11页 |
·国外研究现状 | 第8-10页 |
·国内研究现状 | 第10-11页 |
·研究的内容和创新点 | 第11-13页 |
·研究的主要内容 | 第11页 |
·研究的创新点 | 第11-13页 |
第二章 项目贷款风险概述 | 第13-22页 |
·项目贷款的主要风险 | 第13-14页 |
·项目贷款风险的界定及主要特征 | 第14页 |
·项目贷款的风险来源 | 第14-16页 |
·项目贷款风险分类的概念 | 第16页 |
·项目贷款风险分类的目标、标准及含义 | 第16-17页 |
·项目贷款风险分类对商业银行信贷风险管理的作用 | 第17-21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第三章 项目贷款风险评价指标体系的构建 | 第22-28页 |
·综合评价指标体系的设计 | 第22页 |
·指标体系的建立 | 第22-27页 |
·评价指标体系的设计原则 | 第22-23页 |
·综合评价指标体系的建立 | 第23-25页 |
·指标说明 | 第25-27页 |
·商业银行项目贷款风险综合评价 | 第27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第四章 项目贷款风险评价模型 | 第28-38页 |
·主成分分析理论基础 | 第28-32页 |
·概述 | 第28-29页 |
·具体步骤 | 第29-30页 |
·几何意义 | 第30-32页 |
·基本 BP 神经网络的数学基础及算法 | 第32-34页 |
·基本 BP 神经网络的数学基础 | 第32-33页 |
·BP 网络学习过程 | 第33-34页 |
·改进的 BP 神经网络 | 第34-37页 |
·自适应调整学习率 | 第34-36页 |
·增加动量项因子 | 第36页 |
·训练样本的选取 | 第36页 |
·ANN 性能分析 | 第36-37页 |
·主成分—人工神经网络模型 | 第37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第五章 项目贷款风险评价模型的应用 | 第38-51页 |
·数据预处理 | 第38-41页 |
·数据的约简 | 第41-43页 |
·人工神经元网络结构模型的确定 | 第43-44页 |
·神经网络训练 | 第44-45页 |
·神经网络训练和结果评价 | 第45-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第六章 结论 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57-58页 |
详细摘要 | 第58-65页 |