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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

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