| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 农业科技企业信用评级相关理论 | 第14-19页 |
| 2.1 农业科技企业概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 农业科技企业的定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 农业科技企业的特点 | 第15-16页 |
| 2.2 信用评级理论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 信用 | 第16页 |
| 2.2.2 信用评级的定义 | 第16页 |
| 2.2.3 信用评级的主客体及时效 | 第16-17页 |
| 2.2.4 信用评级特点 | 第17页 |
| 2.2.5 信用评级的依据 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 农业科技企业信用评级指标体系建立 | 第19-28页 |
| 3.1 农业科技企业信用评级的定义 | 第19页 |
| 3.2 农业科技企业信用特征分析 | 第19-20页 |
| 3.3 农业科技企业信用等级评价的步骤 | 第20页 |
| 3.4 农业科技企业信用风险的识别 | 第20-22页 |
| 3.4.1 信用风险识别的原则 | 第20-21页 |
| 3.4.2 信用风险识别的操作流程 | 第21页 |
| 3.4.3 信用风险识别的方法 | 第21-22页 |
| 3.5 农业科技企业信用评级指标的选择及其解释 | 第22-26页 |
| 3.5.1 企业偿债与资产管理能力评价指标解释 | 第23-24页 |
| 3.5.2 企业获利能力评价指标解释 | 第24-25页 |
| 3.5.3 企业发展潜力评价指标解释 | 第25-26页 |
| 3.5.4 企业治理能力评价指标解释 | 第26页 |
| 3.6 农业科技企业信用评级指标体系框架 | 第26-27页 |
| 3.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于灰色模糊序关系分析法的农业科技企业信用评级模型的构建 | 第28-37页 |
| 4.1 层次分析法 | 第28-29页 |
| 4.1.1 层次分析法简介 | 第28页 |
| 4.1.2 层次分析法基本步骤 | 第28-29页 |
| 4.2 序关系分析法 | 第29-31页 |
| 4.2.1 特征值法存在的不足 | 第29页 |
| 4.2.2 序关系分析法的优势 | 第29-30页 |
| 4.2.3 序关系分析法及步骤 | 第30-31页 |
| 4.3 模糊综合评价方法 | 第31-32页 |
| 4.3.1 模糊综合评价方法简介 | 第31页 |
| 4.3.2 模糊综合评价的基本程序 | 第31-32页 |
| 4.4 灰色综合评价方法理论基础 | 第32-33页 |
| 4.5 基于灰色模糊序关系分析法的基本原理 | 第33页 |
| 4.6 基于灰色模糊序关系分析法的过程 | 第33-36页 |
| 4.6.1 确定信用等级评价指标集和信用等级评语集 | 第33-34页 |
| 4.6.2 序关系分析法确定各个指标权重 | 第34页 |
| 4.6.3 灰色模糊综合评价 | 第34-36页 |
| 4.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 案例分析 | 第37-44页 |
| 5.1 企业简介 | 第37页 |
| 5.2 确定评价指标和评语级 | 第37-38页 |
| 5.3 序关系分析法确定各指标权重 | 第38-41页 |
| 5.3.1 计算一级评价指标权重 | 第38-39页 |
| 5.3.2 计算二级指标权重 | 第39-41页 |
| 5.4 确定灰色评价矩阵 | 第41-43页 |
| 5.4.1 评分样本矩阵的确定 | 第41-42页 |
| 5.4.2 计算样本企业灰类评价系数 | 第42页 |
| 5.4.3 计算样本企业的灰色评价样本矩阵 | 第42-43页 |
| 5.5 灰色模糊综合评价 | 第43页 |
| 5.6 结果分析 | 第43页 |
| 5.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 6 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第47-48页 |
| 作者简介 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |