| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 本文的基本思路和研究方法 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基本思路 | 第10-11页 |
| 1.2.2. 研究方法 | 第11页 |
| 1.2.3 本文可能存在的创新点 | 第11页 |
| 1.2.4 整体框架 | 第11-13页 |
| 第二章 信用风险的相关理论 | 第13-22页 |
| 2.1 信用风险的定义 | 第13页 |
| 2.2 信用风险的来源 | 第13-14页 |
| 2.3 信用风险的主要特征 | 第14页 |
| 2.4 信用风险的度量方法 | 第14-17页 |
| 2.4.1 古典信用风险度量方法 | 第14-16页 |
| 2.4.2 现代信用风险度量方法 | 第16-17页 |
| 2.5 我国商业银行信用风险的特征 | 第17-18页 |
| 2.6 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 2.6.1 国外关于信用风险的研究 | 第18-19页 |
| 2.6.2 国内关于商业银行信用风险的研究 | 第19-20页 |
| 2.6.3 关于小微客户信用风险研究的现状 | 第20-21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 小微客户及小微客户信用风险 | 第22-30页 |
| 3.1 小微客户 | 第22-23页 |
| 3.1.1 小微客户的定义 | 第22页 |
| 3.1.2 小微客户的特征 | 第22-23页 |
| 3.2 小微客户信用风险产生的原因 | 第23-25页 |
| 3.3 小微客户信贷产品 | 第25-26页 |
| 3.4 小微客户信用风险评估模型 | 第26-28页 |
| 3.4.1 Logistic函数 | 第26-27页 |
| 3.4.2 Logistic模型参数估计 | 第27-28页 |
| 3.4.3 Logistic模型的优缺点 | 第28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 Logistic回归模型的实证分析 | 第30-42页 |
| 4.1 数据准备 | 第30页 |
| 4.2 指标选取 | 第30-31页 |
| 4.3 基于全部客户数据的Logistic回归分析 | 第31-36页 |
| 4.3.1 SPSS软件的操作 | 第31-32页 |
| 4.3.2 SPSS分析结果解读 | 第32-36页 |
| 4.4 基于不同配比样本情况下的Logistic回归分析 | 第36-39页 |
| 4.5 基于不同等级客户的样本下的Logistic回归分析 | 第39-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 小微客户行为事件评价研究 | 第42-56页 |
| 5.1 小微客户破产的原因 | 第42-43页 |
| 5.2 从非财务角度把握小微客户信用风险 | 第43-47页 |
| 5.3.1 从人品看把握客户 | 第43-44页 |
| 5.3.2 从产品把握客户 | 第44-46页 |
| 5.3.3 从管理水平把握客户 | 第46-47页 |
| 5.4 小微客户的行为事件研究 | 第47-55页 |
| 5.4.1 主要影响因素分析 | 第47-49页 |
| 5.4.2 采用Logistic模型评价小微客户信用风险 | 第49-51页 |
| 5.4.3 采用模糊层次分析法评估小微客户信用风险 | 第51-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
