| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 导论 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义及目的 | 第11-12页 |
| ·国内外研究综述 | 第12-19页 |
| ·知识产权质押贷款风险研究综述 | 第12-15页 |
| ·商业银行风险预警研究综述 | 第15-19页 |
| ·研究方法和内容 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·研究方法 | 第20-21页 |
| ·本文创新之处 | 第21-22页 |
| 第2章 商业银行知识产权质押贷款风险预警基础理论 | 第22-31页 |
| ·有限理性理论 | 第22页 |
| ·新经济增长理论 | 第22-23页 |
| ·预期收入理论 | 第23-24页 |
| ·信息不对称理论 | 第24-25页 |
| ·不完全契约理论 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络理论 | 第26-31页 |
| ·人工神经网络原理与发展历程简介 | 第26页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第26-31页 |
| 第3章 商业银行知识产权质押贷款风险影响因素 | 第31-38页 |
| ·宏观因素 | 第31-32页 |
| ·经济发展状况 | 第31页 |
| ·利率变动 | 第31页 |
| ·货币流通状态 | 第31-32页 |
| ·微观因素 | 第32-38页 |
| ·知识产权因素 | 第32-34页 |
| ·商业银行因素 | 第34-35页 |
| ·出质方因素 | 第35-38页 |
| 第4章 商业银行知识产权质押贷款风险预警模型的构建 | 第38-54页 |
| ·预警指标体系的构建 | 第38-43页 |
| ·风险预警指标体系的构建原则 | 第38-39页 |
| ·风险预警指标体系的内容 | 第39-43页 |
| ·知识产权质押贷款风险的判定方法 | 第43-46页 |
| ·风险预警标准的确立 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络用于知识产权质押贷款风险预警的可行性分析 | 第47-48页 |
| ·风险预警模型的设计 | 第48-54页 |
| ·BP神经网络结构的设计 | 第49-50页 |
| ·传递函数的选取 | 第50-51页 |
| ·样本数据的选取 | 第51页 |
| ·输入输出数据的处理 | 第51页 |
| ·初始参数的选择 | 第51-52页 |
| ·学习算法的改进 | 第52-54页 |
| 第5章 商业银行知识产权质押贷款风险预警模型的仿真实验 | 第54-64页 |
| ·样本的选取方案 | 第54页 |
| ·风险预警指标的筛选 | 第54-59页 |
| ·预警指标的正态检验 | 第55-56页 |
| ·预警指标的非参数显著性检验 | 第56页 |
| ·样本数据的风险判定 | 第56-59页 |
| ·风险状况的警度判断 | 第59-60页 |
| ·风险预警模型的仿真分析 | 第60-64页 |
| ·参数的设定 | 第60-61页 |
| ·仿真结果的分析 | 第61-64页 |
| 第6章 结论与不足 | 第64-66页 |
| ·本文的主要结论 | 第64页 |
| ·本文研究工作的不足 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 后记 | 第74页 |
