基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 选题的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究状况 | 第10-14页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| 2 商业银行信用风险理论 | 第15-30页 |
| 2.1 商业银行风险的基本理论 | 第15-17页 |
| 2.2 商业银行信用风险 | 第17-22页 |
| 2.2.1 信用风险概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 信用风险特点 | 第18-20页 |
| 2.2.3 信用风险对经济的影响 | 第20-22页 |
| 2.3 商业银行信用风险现状分析 | 第22-26页 |
| 2.4 商业银行信用风险评价要素 | 第26-30页 |
| 3 人工神经网络理论 | 第30-43页 |
| 3.1 人工神经网络理论 | 第31-36页 |
| 3.1.1 人工神经网络的发展史 | 第31-32页 |
| 3.1.2 人工神经元模型 | 第32-35页 |
| 3.1.3 人工神经网络的特点和优点 | 第35-36页 |
| 3.2 BP神经网络理论 | 第36-39页 |
| 3.2.1 BP网络模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 BP网络的优点 | 第38页 |
| 3.2.3 BP网络的缺点 | 第38-39页 |
| 3.3 BP神经网络设计 | 第39-43页 |
| 3.3.1 训练样本的设计 | 第39-40页 |
| 3.3.2 初始权值的设计 | 第40页 |
| 3.3.3 BP网络结构设计 | 第40-41页 |
| 3.3.4 网络训练与测试 | 第41-43页 |
| 4 基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究 | 第43-54页 |
| 4.1 民生银行概况 | 第43页 |
| 4.2 民生银行信用风险评级指标体系 | 第43-44页 |
| 4.3 民生银行信用风险评价模型 | 第44-51页 |
| 4.3.1 BP神经网络模型训练 | 第44-48页 |
| 4.3.2 BP神经网络模型检验 | 第48-51页 |
| 4.4 实例分析 | 第51-53页 |
| 4.5 小结 | 第53-54页 |
| 5 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
