| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究文献综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 信用评价方法与中小企业贷款 | 第11-13页 |
| 1.2.2 中小企业信用评价模型研究 | 第13-15页 |
| 1.2.3 支持向量机在信用风险评估中的应用 | 第15-16页 |
| 1.3 有关概念说明 | 第16-19页 |
| 1.3.1 中小企业 | 第16-18页 |
| 1.3.2 信用评价法 | 第18-19页 |
| 1.4 研究思路和内容 | 第19-22页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第19-20页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第20-22页 |
| 2 信用评价法对中小企业贷款的适用性 | 第22-38页 |
| 2.1 中小企业融资现状 | 第22-24页 |
| 2.1.1 中小企业融资来源 | 第22页 |
| 2.1.2 中小企业融资现状及特点 | 第22-24页 |
| 2.2 中小企业信用风险评估方法比较 | 第24-32页 |
| 2.2.1 专家判断法 | 第25页 |
| 2.2.2 现代信用风险量化模型 | 第25-31页 |
| 2.2.3 商用模型 | 第31-32页 |
| 2.3 信用评价法的适用性 | 第32-38页 |
| 2.3.1 信用评价法的优势 | 第32页 |
| 2.3.2 信用评价法适用性分析 | 第32-34页 |
| 2.3.3 我国商业银行的信用评价技术比较 | 第34-38页 |
| 3 基于支持向量机的中小企业信用评价模型设计 | 第38-48页 |
| 3.1 支持向量机的基本原理 | 第38-44页 |
| 3.1.1 线性支持向量机 | 第38-43页 |
| 3.1.2 非线性支持向量机 | 第43-44页 |
| 3.2 支持向量机在中小企业信用评价模型中的适用性 | 第44-45页 |
| 3.3 基于支持向量机的中小企业信用评价模型构建 | 第45-48页 |
| 3.3.1 中小企业信用评价指标构建 | 第45-46页 |
| 3.3.2 支持向量机的中小企业信用评价模型设计 | 第46-48页 |
| 4 基于支持向量机的信用评价模型的应用 | 第48-58页 |
| 4.1 样本数据来源 | 第48页 |
| 4.2 数据预处理 | 第48-49页 |
| 4.3 评价指标的相关性分析 | 第49-52页 |
| 4.4 支持向量机模型建立 | 第52-53页 |
| 4.4.1 核函数的选择 | 第52-53页 |
| 4.4.2 不同核函数模型建立 | 第53页 |
| 4.5 运算结果分析比较 | 第53-56页 |
| 4.5.1 神经网络方法的信用评价模型 | 第53-55页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第55-56页 |
| 4.6 支持向量机方法应用的不足 | 第56-58页 |
| 5 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文主要结论 | 第58页 |
| 5.2 研究不足与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |