| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-19页 |
| ·问题的提出 | 第8-11页 |
| ·研究的背景 | 第8-9页 |
| ·研究目的 | 第9-11页 |
| ·国内外风险预警模型研究概述 | 第11-16页 |
| ·金融风险预警系统研究综述 | 第11-12页 |
| ·金融风险预警模型介绍 | 第12-16页 |
| ·国内研究的缺憾 | 第16页 |
| ·本文的研究思路及研究工作 | 第16-19页 |
| ·论文的研究思路与研究方法 | 第16页 |
| ·论文的主要内容与框架 | 第16-19页 |
| 第2章 商业银行经营风险概述 | 第19-26页 |
| ·商业银行经营风险概念界定 | 第19-23页 |
| ·商业银行经营风险的定义 | 第19页 |
| ·商业银行经营风险的特点 | 第19-21页 |
| ·商业银行经营风险的成因 | 第21-23页 |
| ·商业银行经营风险分析 | 第23-26页 |
| ·资产风险分析 | 第23-24页 |
| ·流动性风险分析 | 第24-25页 |
| ·资本风险分析 | 第25页 |
| ·盈利风险分析 | 第25-26页 |
| 第3章 BP神经网络在商业银行经营风险预警中的应用 | 第26-34页 |
| ·相关原理概述 | 第26-27页 |
| ·用BP神经网络进行商业银行经营风险预警的优点 | 第27页 |
| ·BP人工神经网络模型的建立 | 第27-34页 |
| ·网络拓扑结构的设计 | 第27-28页 |
| ·前馈神经网络的激活函数选取 | 第28-30页 |
| ·样本数据的选取 | 第30页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第30-32页 |
| ·初始参数的选择 | 第32-33页 |
| ·网络训练的目标函数 | 第33页 |
| ·输出节点的选择 | 第33-34页 |
| 第4章 商业银行经营风险预警系统设计 | 第34-42页 |
| ·指标体系设计 | 第34-35页 |
| ·商业银行经营风险预警指标选择的原则 | 第34-35页 |
| ·商业银行经营风险预警指标体系的构建 | 第35页 |
| ·各指标权重的确定 | 第35-37页 |
| ·因子分析法 | 第35-36页 |
| ·层次分析法(AHP) | 第36-37页 |
| ·单个指标临界点的确定 | 第37-38页 |
| ·预警信号系统的评分灯号区域 | 第38-39页 |
| ·综合预警指数的确定 | 第39-42页 |
| ·传统的综合评分方法 | 第39页 |
| ·功效系数法 | 第39-42页 |
| 第5章 运用BP人工神经网络模型对B银行经营风险进行实证研究 | 第42-51页 |
| ·指标体系的构建 | 第42页 |
| ·权重的计算 | 第42-46页 |
| ·因子分析法 | 第42-45页 |
| ·AHP分析法求权重 | 第45-46页 |
| ·最终权重 | 第46页 |
| ·单个指标临界点的确定 | 第46-47页 |
| ·综合预警指数 | 第47-48页 |
| ·传统的综合评分方法 | 第47页 |
| ·功效系数 | 第47-48页 |
| ·BP人工神经网络预测预警指数趋势 | 第48-51页 |
| 总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录I 在硕士期间发表的论文 | 第56-58页 |
| 附表 | 第58-59页 |