| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外相关研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内相关研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 小结 | 第16-17页 |
| 1.3 文章结构 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法和实验手段 | 第18页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18页 |
| 1.4.2 实验手段 | 第18页 |
| 1.5 本文创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 企业信用评级理论基础 | 第19-28页 |
| 2.1 企业信用风险 | 第19页 |
| 2.2 信用评级相关概念 | 第19-23页 |
| 2.2.1 信用评级的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 企业信用等级符号 | 第20-21页 |
| 2.2.3 信用评级的基本原则 | 第21页 |
| 2.2.4 信用评级的基本方法 | 第21-22页 |
| 2.2.5 信用评级的作用 | 第22-23页 |
| 2.3 新三板企业的信用评级 | 第23-27页 |
| 2.3.1 新三板企业的界定 | 第23-24页 |
| 2.3.2 新三板企业的特点 | 第24-26页 |
| 2.3.3 新三板企业信用评级的存在的问题 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 新三板企业信用评级体系设计 | 第28-43页 |
| 3.1 新三板企业信用评级体系的设计原则 | 第28-29页 |
| 3.2 现有企业信用评级指标体系 | 第29-35页 |
| 3.2.1 国外主要信用评级公司的评级指标体系 | 第29-31页 |
| 3.2.2 我国早期工业企业信用评级指标体系 | 第31-32页 |
| 3.2.3 我国银行的企业信用评级指标体系 | 第32-34页 |
| 3.2.4 大公国际企业信用评级指标体系 | 第34-35页 |
| 3.3 新三板企业信用评级指标体系的设计 | 第35-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 新三板企业信用评级方法模型 | 第43-46页 |
| 4.1 主要信用评级模型 | 第43页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第43-44页 |
| 4.3 基于Adaboost的BP神经网络改进算法 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 新三板企业信用评级体系实证分析 | 第46-63页 |
| 5.1 行业选择及数据的预处理 | 第46-47页 |
| 5.2 商业银行信用评级打分机制 | 第47-49页 |
| 5.3 新三板企业信用评级打分 | 第49-54页 |
| 5.3.1 信用等级的设置 | 第49-50页 |
| 5.3.2 新三板企业信用评级打分标准 | 第50-51页 |
| 5.3.3 新三板企业信用评级结果 | 第51-54页 |
| 5.4 BP Adaboost模型的建立 | 第54-55页 |
| 5.5 基于BP神经网络的新三板企业信用评级的实现 | 第55-59页 |
| 5.5.1 信用等级样本的划分 | 第55-56页 |
| 5.5.2 模型的运行 | 第56-59页 |
| 5.6 新三板企业信用评级验证结果分析 | 第59-62页 |
| 5.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |