| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与研究目的 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要内容与研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 创新之处与可行性分析 | 第16-17页 |
| 2 商业银行授信风险等级评价理论 | 第17-22页 |
| 2.1 授信风险管理 | 第17-18页 |
| 2.1.1 授信风险管理的含义 | 第17页 |
| 2.1.2 授信风险管理存在的问题 | 第17-18页 |
| 2.2 中小企业授信风险现状分析 | 第18-22页 |
| 2.2.1 中小企业融资特点 | 第18-19页 |
| 2.2.2 商业银行对中小企业授信业务的特点 | 第19页 |
| 2.2.3 商业银行中小企业授信业务存在的问题 | 第19-22页 |
| 3 中小企业授信风险评价指标体系的构建 | 第22-29页 |
| 3.1 指标体系的构建前提 | 第22-23页 |
| 3.1.1 指标体系的选取原则 | 第22-23页 |
| 3.2 中小企业客户授信等级评价指标体系的建立 | 第23-29页 |
| 3.2.1 评价指标体系的确定 | 第23-24页 |
| 3.2.2 指标解释 | 第24-29页 |
| 4 中小企业授信等级评判模型的构建 | 第29-38页 |
| 4.1 模型的构建 | 第29-33页 |
| 4.1.1 灰色关联法 | 第29-30页 |
| 4.1.2 主成分分析法 | 第30-32页 |
| 4.1.3 熵值法 | 第32-33页 |
| 4.2 数据的处理 | 第33-35页 |
| 4.2.1 数据处理的作用 | 第33页 |
| 4.2.2 数据处理的方法 | 第33-35页 |
| 4.3 权重的确定 | 第35-38页 |
| 4.3.1 熵值法 | 第35-36页 |
| 4.3.2 变异系数法 | 第36-38页 |
| 5 临商银行对中小企业授信等级评判的实证检验 | 第38-44页 |
| 5.1 样本的选取 | 第38-39页 |
| 5.2 临商银行中小贷款企业客户授信风险评判 | 第39-41页 |
| 5.2.1 基于熵值法权重的灰色关联分析 | 第39页 |
| 5.2.2 基于变异系数法权重的灰色关联分析 | 第39页 |
| 5.2.3 基于主成分分析法的分析 | 第39-40页 |
| 5.2.4 基于熵值法的分析 | 第40-41页 |
| 5.3 中小企业客户授信等级的评判 | 第41-44页 |
| 5.3.1 国际三大信用评级公司评级标准 | 第41-42页 |
| 5.3.2 中小企业客户授信等级 | 第42-43页 |
| 5.3.3 临商银行中小企业客户授信等级结果分析 | 第43-44页 |
| 6 中小企业授信风险防范与对策 | 第44-55页 |
| 6.1 商业银行对中小企业授信风险的防范 | 第44-49页 |
| 6.1.1 信用评级 | 第44页 |
| 6.1.2 信用风险预警机制 | 第44-45页 |
| 6.1.3 授信准入制度 | 第45-46页 |
| 6.1.4 授信评审 | 第46-48页 |
| 6.1.5 授后跟踪管理 | 第48-49页 |
| 6.2 临商银行加强对中小企业授信风险管理对策建议 | 第49-55页 |
| 6.2.1 平衡风险管理与中小企业发展之间的关系 | 第49页 |
| 6.2.2 建立科学的授信风险管理体制 | 第49-50页 |
| 6.2.3 建立多层次的信用保证体系 | 第50-51页 |
| 6.2.4 构建有针对性的信用风险度量技术体系 | 第51-52页 |
| 6.2.5 建立完善的授信责任追究制度 | 第52-53页 |
| 6.2.6 构建专业的授信风险防范人员队伍 | 第53-55页 |
| 7 结束语 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历 | 第59页 |
| 发表的学术论文 | 第59页 |