信用评分理论与应用研究
摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
插图索引 | 第12-13页 |
附表索引 | 第13-14页 |
第1章 绪论 | 第14-22页 |
·选题背景和意义 | 第14-17页 |
·选题背景 | 第14-15页 |
·选题意义 | 第15-17页 |
·选题来源 | 第17页 |
·研究思路、技术路线及研究方法 | 第17-19页 |
·研究思路及技术路线 | 第17-18页 |
·研究方法 | 第18-19页 |
·研究内容和创新点 | 第19-22页 |
·研究内容 | 第19-20页 |
·创新点 | 第20-22页 |
第2章 信用评分的契约经济学分析 | 第22-36页 |
·契约与信用 | 第22-31页 |
·契约的一般分析 | 第22-25页 |
·信用的一般分析 | 第25-29页 |
·契约执行与信用控制 | 第29-31页 |
·不完全契约理论与信用问题的产生 | 第31-33页 |
·信用评分与契约执行 | 第33-36页 |
第3章 信用评分的博弈原理 | 第36-48页 |
·博弈论视角下的信用观 | 第36-38页 |
·一次性博弈中的信用关系 | 第38-42页 |
·原始情况 | 第38-39页 |
·惩罚成本的引入 | 第39-40页 |
·法律规章制度的作用 | 第40页 |
·发现监督问题 | 第40-42页 |
·重复博弈中的信用关系 | 第42-45页 |
·声誉模型 | 第43-45页 |
·无名氏定理 | 第45页 |
·第三方约束:信用评分对博弈策略结果的影响 | 第45-48页 |
第4章 信用评分原理与应用 | 第48-58页 |
·信用评分的历史和哲学基础 | 第48-50页 |
·信用评分的历史 | 第48-50页 |
·信用评分的哲学基础 | 第50页 |
·信用的特性及信用度量的要素分析 | 第50-54页 |
·信用特性的分析 | 第50-52页 |
·信用度量的要素分析 | 第52-54页 |
·信用评分的基本原理 | 第54-55页 |
·信用评分的应用范围拓展与比较 | 第55-58页 |
第5章 信用评分模型与方法比较 | 第58-76页 |
·信用评分建模流程 | 第58-59页 |
·信用评分模型分类 | 第59-62页 |
·信用评分建模原则 | 第62页 |
·信用评分建模方法 | 第62-74页 |
·信用评分方法比较 | 第74-76页 |
第6章 信用评分的统计学方法应用研究 | 第76-92页 |
·数据处理与变量选择 | 第76-78页 |
·数据来源与分组 | 第76页 |
·数据的预处理 | 第76-78页 |
·Fisher判别分析的应用 | 第78-81页 |
·Fisher判别分析介绍 | 第78-79页 |
·Fisher判别函数参数估计 | 第79-80页 |
·统计显著性检验 | 第80页 |
·对客户样本的预测检验 | 第80-81页 |
·Logistic回归模型的应用 | 第81-85页 |
·Logistic回归模型介绍 | 第81-82页 |
·变量预处理 | 第82-83页 |
·待估参数估计结果 | 第83-84页 |
·模型拟合优度 | 第84页 |
·对客户样本的预测检验 | 第84页 |
·模型参数的解释 | 第84-85页 |
·对保留样本的检验 | 第85页 |
·分类树模型 | 第85-92页 |
·Exhaust CHAID法的基本原理 | 第86-87页 |
·分类树的建立及评价 | 第87-91页 |
·结论 | 第91-92页 |
第7章 信用评分的非统计学方法应用研究 | 第92-101页 |
·多层感知器模型 | 第92-93页 |
·径向基神经网络模型 | 第93-94页 |
·自组织协调映射网络 | 第94-96页 |
·支持向量机神经网络 | 第96-98页 |
·检验结果分析与比较 | 第98-101页 |
·模型的分类精确度 | 第99页 |
·模型的稳定性 | 第99页 |
·模型的适用性 | 第99-101页 |
第8章 不同模型结果比较与信用评分卡的设计 | 第101-111页 |
·不同模型结果比较 | 第101-102页 |
·三种统计学模型的比较 | 第101页 |
·四种非统计学模型的比较 | 第101-102页 |
·信用评分卡的设计 | 第102-107页 |
·信用评分卡的制作 | 第102-103页 |
·信用评分卡的检验 | 第103-107页 |
·信用评分卡的运用 | 第107页 |
·政策建议 | 第107-111页 |
结论 | 第111-114页 |
参考文献 | 第114-121页 |
附录A | 第121-122页 |
致谢 | 第122页 |