| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·文献综述 | 第9-14页 |
| ·国外研究状况 | 第9-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文技术路线与结构 | 第14页 |
| ·研究内容与方法 | 第14-17页 |
| 第二章 绿色信贷及信用评级基本原理 | 第17-32页 |
| ·绿色信贷定义及产生背景 | 第17-19页 |
| ·绿色信贷定义 | 第17页 |
| ·绿色信贷产生背景 | 第17-19页 |
| ·国际背景 | 第17-18页 |
| ·国内背景 | 第18-19页 |
| ·商业银行信用评级的基本原理 | 第19-25页 |
| ·信用评级来源与产生背景 | 第19-22页 |
| ·信用风险的定义与特点 | 第19-21页 |
| ·信用风险管理策略 | 第21-22页 |
| ·信用评级基本概念 | 第22-23页 |
| ·信用评级的指标设计原则 | 第23-25页 |
| ·商业银行现行信用评级模型和方法比较 | 第25-30页 |
| ·传统模型与方法 | 第26-28页 |
| ·参数统计法 | 第26-27页 |
| ·非参数统计法 | 第27-28页 |
| ·专家系统法 | 第28页 |
| ·新型模型与方法 | 第28-30页 |
| ·神经网络模型 | 第29页 |
| ·支持向量机 | 第29-30页 |
| ·基于支持向量机的绿色信贷评级特点 | 第30-32页 |
| 第三章 我国商业银行绿色信贷及信用评级的现状与分析 | 第32-39页 |
| ·我国商业银行的绿色信贷实践 | 第32-37页 |
| ·绿色信贷实践现状 | 第32-33页 |
| ·我国商业银行开展绿色信贷的现状分析 | 第33-37页 |
| ·商业银行绿色信贷信用评级现状 | 第37-38页 |
| ·现行商业银行绿色信贷不足 | 第38-39页 |
| 第四章 基于支持向量机的银行绿色信贷评级模型设计 | 第39-51页 |
| ·支持向量机的相关理论 | 第39-42页 |
| ·统计学习理论 | 第39-42页 |
| ·VC维 | 第39-40页 |
| ·推广性的界 | 第40-41页 |
| ·结构风险最小化 | 第41-42页 |
| ·支持向量机原理及分类 | 第42-45页 |
| ·最优分类面 | 第43-44页 |
| ·支持向量机 | 第44页 |
| ·核函数 | 第44-45页 |
| ·基于绿色信贷的商业银行信用评级指标体系设计 | 第45-48页 |
| ·传统商业银行信用评级指标 | 第45-47页 |
| ·基于绿色信贷的商业银行信用评级指标 | 第47-48页 |
| ·支持向量机模型设计 | 第48-51页 |
| ·支持向量机结构设计 | 第48-49页 |
| ·支持向量机的核函数选择 | 第49-50页 |
| ·基于绿色信贷的信用评级模型建立 | 第50-51页 |
| 第五章 商业银行绿色信贷评级模型的应用分析 | 第51-56页 |
| ·样本采集 | 第51-52页 |
| ·样本数据预处理 | 第52-53页 |
| ·模型建立 | 第53-55页 |
| ·模型应用结果分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与建议 | 第56-60页 |
| ·本文结论 | 第56-58页 |
| ·本文研究的局限性与建议 | 第58-59页 |
| ·后续展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第74页 |