财务危机预警与商业银行信贷风险管理研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究的背景与研究的问题 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究的问题 | 第10-12页 |
| ·研究的方法及分析框架 | 第12-14页 |
| ·研究方法 | 第12-13页 |
| ·论文框架 | 第13-14页 |
| ·可能的创新与不足 | 第14-15页 |
| ·本研究可能的创新 | 第14页 |
| ·存在的不足 | 第14-15页 |
| 第2章 国内外信贷风险管理的研究现状 | 第15-21页 |
| ·国内外信贷风险管理的研究现状 | 第15-19页 |
| ·国外商业银行信贷风险管理研究现状 | 第15-17页 |
| ·国内商业银行信贷风险理论研究现状 | 第17-19页 |
| ·传统信贷风险管理理论存在的缺陷 | 第19-21页 |
| 第3章 信贷风险管理与财务危机预警理论 | 第21-37页 |
| ·商业银行信贷风险的涵义及特征 | 第22-25页 |
| ·信贷风险的涵义 | 第22-23页 |
| ·信贷风险的特征 | 第23-25页 |
| ·我国商业银行信贷风险的表现及成因分析 | 第25-29页 |
| ·我国国有商业银行信贷风险主要表现 | 第25-26页 |
| ·我国商业银行信贷风险成因的理论分析 | 第26-29页 |
| ·信贷管理中财务危机范畴的界定 | 第29-30页 |
| ·财务危机预警的模型分析 | 第30-34页 |
| ·单变量预警模型 | 第31页 |
| ·多变量线性判定模型 | 第31-32页 |
| ·多变量逻辑回归模型 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络模型 | 第33-34页 |
| ·几种模型的比较分析 | 第34页 |
| ·财务危机预警模型在我国的应用及存在的主要问题 | 第34-37页 |
| 第4章 财务危机预警在信贷风险管理中的实证研究 | 第37-48页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第37-41页 |
| ·支持向量机 | 第37-39页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第39-41页 |
| ·财务危机预警在信贷风险管理中的实证研究 | 第41-46页 |
| ·研究样本的选取 | 第41-42页 |
| ·模型财务比率指标的选择 | 第42-43页 |
| ·最小二乘支持向量机算法分析 | 第43-46页 |
| ·最小二乘支持向量机与传统财务预警模型的比较分析 | 第46-48页 |
| ·单变量分析 | 第46页 |
| ·多变量逻辑回归分析 | 第46-47页 |
| ·人工神经网络法 | 第47-48页 |
| 第5章 结论 | 第48-51页 |
| ·研究结论 | 第48页 |
| ·模型应用需注意的问题 | 第48-50页 |
| ·对后续研究的建议 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
