| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 NEURAL NETWORK理论 | 第13-20页 |
| 2.1 BP神经网络简介 | 第13-20页 |
| 第三章 商业银行绿色信贷风险环境评价 | 第20-26页 |
| 3.1 绿色信贷风险评价指标体系构建原则 | 第20页 |
| 3.2 层次分析法简介 | 第20-22页 |
| 3.3 环境评价指标选取 | 第22-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于财务指标的信用风险聚类分析 | 第26-31页 |
| 4.1 数据来源 | 第26-28页 |
| 4.2 聚类分析过程与结果 | 第28-29页 |
| 4.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第五章 基于PCA的BP神经网络信用风险评价模型构建 | 第31-41页 |
| 5.1 主成分分析 | 第31-32页 |
| 5.2 PCA过程与结果 | 第32-36页 |
| 5.3 实证分析 | 第36-38页 |
| 5.4 企业信用风险体系 | 第38-40页 |
| 5.5 企业信用风险结果分析 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47页 |