| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·文献综述 | 第13-16页 |
| ·国外文献综述 | 第13-15页 |
| ·国内文献综述 | 第15-16页 |
| ·研究思路及研究方法 | 第16-17页 |
| ·主要工作及研究创新 | 第17-19页 |
| ·主要工作 | 第17-18页 |
| ·研究创新 | 第18-19页 |
| ·本文的框架结构 | 第19-20页 |
| 第2章 商业银行信贷风险评价理论综述 | 第20-26页 |
| ·商业银行信贷风险综述 | 第20-22页 |
| ·商业银行风险与商业银行信贷风险 | 第20-21页 |
| ·商业银行信贷风险的成因 | 第21-22页 |
| ·商业银行信贷风险的特征 | 第22页 |
| ·商业银行信贷风险评价的基本方法 | 第22-25页 |
| ·专家测量法 | 第23-24页 |
| ·财务比率分析法 | 第24页 |
| ·信用评分法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 我国商业银行信贷风险评价概述 | 第26-33页 |
| ·我国商业银行信贷风险评价现状 | 第26-28页 |
| ·我国商业银行信贷风险评价问题的成因 | 第28-29页 |
| ·对信贷风险评价的认识不足 | 第28-29页 |
| ·风险评价方法与自身情况不符 | 第29页 |
| ·我国商业银行信贷风险评价研究的新工具：BP 神经网络 | 第29-32页 |
| ·人工神经网络的兴起及应用的领域 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络应用在银行信贷中的可行性分析 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 我国商业银行信贷风险评价指标体系的构建 | 第33-39页 |
| ·商业银行信贷风险评价指标选取的原则 | 第33-35页 |
| ·科学性和全面性 | 第33-34页 |
| ·系统性和重要性 | 第34页 |
| ·可行性和有效性 | 第34-35页 |
| ·商业银行信贷风险评价指标的选取 | 第35-37页 |
| ·信贷风险评价指标选取的范围 | 第35-37页 |
| ·关于信贷风险评价指标的选取 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第5章 基于 BP 神经网络的信贷风险评价体系实证分析 | 第39-50页 |
| ·样本的选取 | 第39-40页 |
| ·数据的处理 | 第40-43页 |
| ·非纲量归一化 | 第40页 |
| ·Bartlett 球体检验和 KMO 检验 | 第40-41页 |
| ·因子分析 | 第41-43页 |
| ·利用 3σ法则确定信贷风险状况 | 第43-46页 |
| ·μ值及δ值的确定 | 第43-44页 |
| ·信贷风险状况确定 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络训练及测试结果 | 第46-49页 |
| ·BP 网络模型的构建 | 第46-47页 |
| ·分析结果 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第6章 基于实证完善我国商业银行信贷风险评价的建议 | 第50-54页 |
| ·将 BP 神经网络引入评价系统 | 第50页 |
| ·加强信贷风险管理人才培养 | 第50-51页 |
| ·加强信贷风险评价环境建设 | 第51-52页 |
| ·内部环境 | 第51-52页 |
| ·外部环境 | 第52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 一、总结 | 第54页 |
| 二、展望 | 第54-56页 |
| 附录一 | 第56-58页 |
| 附录二 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 | 第64-65页 |
