| 内容摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 导论 | 第10-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-17页 |
| ·国外研究概况 | 第12-15页 |
| ·国内研究概况 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第17页 |
| ·研究内容与方法 | 第17-19页 |
| ·研究内容与框架 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·本文创新之处 | 第19-20页 |
| 第2章 金融安全及其预警系统相关理论概述 | 第20-30页 |
| ·金融安全 | 第20-23页 |
| ·金融安全的涵义 | 第20-21页 |
| ·金融安全、金融危机与金融风险的关系 | 第21-22页 |
| ·金融安全的分类 | 第22页 |
| ·影响金融安全的一般因素 | 第22-23页 |
| ·金融安全预警系统 | 第23-25页 |
| ·金融安全预警系统的涵义 | 第23-24页 |
| ·国内外有关金融安全预警系统研究的比较分析 | 第24-25页 |
| ·神经网络方法与金融安全预警 | 第25-30页 |
| ·人工神经网络及RBF神经网络 | 第25页 |
| ·RBF神经网络结构和工作原理 | 第25-29页 |
| ·RBF神经网络解决预警问题的优势及可行性 | 第29-30页 |
| 第3章 我国金融安全的现状及其影响因素 | 第30-41页 |
| ·我国金融安全的现状 | 第30-37页 |
| ·宏观经济状况 | 第30-31页 |
| ·银行体系状况 | 第31-33页 |
| ·政府债务状况 | 第33-34页 |
| ·股市房市状况 | 第34-36页 |
| ·对外经济状况 | 第36-37页 |
| ·影响我国金融安全的因素 | 第37-41页 |
| ·内部因素 | 第37-39页 |
| ·外部因素 | 第39-41页 |
| 第4章 基于RBF神经网络模型的我国金融安全预警系统的构建 | 第41-56页 |
| ·指标体系的构建 | 第41-45页 |
| ·构建原则 | 第41-42页 |
| ·本文指标体系的构建及相关说明 | 第42-45页 |
| ·我国金融安全预警系统的RBF模型的建立 | 第45-52页 |
| ·模型参数设置 | 第45-46页 |
| ·模型传递函数选取 | 第46页 |
| ·模型数据归一化 | 第46-47页 |
| ·输出节点选择 | 第47-52页 |
| ·预警模型的训练、预测及分析 | 第52-56页 |
| ·RBF神经网络模型的训练和仿真 | 第52-54页 |
| ·模型结论及对预警结果的分析 | 第54-56页 |
| 第5章 对构建我国金融安全预警系统的政策建议 | 第56-61页 |
| ·对提升我国金融安全水平的政策建议 | 第56-59页 |
| ·着力释放市场活力 | 第56-57页 |
| ·降低银行风险 | 第57页 |
| ·深化国有企业改革 | 第57页 |
| ·防范降低财政风险 | 第57-58页 |
| ·不断完善投融资体制 | 第58页 |
| ·防范网络金融风险 | 第58-59页 |
| ·加强国际资本流动管理 | 第59页 |
| ·对完善我国金融安全预警系统的建议 | 第59-61页 |
| ·法规框架 | 第59-60页 |
| ·监管框架 | 第60页 |
| ·组织框架 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 后记 | 第64页 |