| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4 创新与不足之处 | 第19-20页 |
| 第2章 小微企业贷款信用风险管理理论基础 | 第20-24页 |
| 2.1 信息不对称理论 | 第20-21页 |
| 2.2 信贷配给理论 | 第21-23页 |
| 2.3 大数定律 | 第23-24页 |
| 第3章 民生银行小微贷款信用风险管理现状 | 第24-33页 |
| 3.1 民生银行小微贷款及其信用风险管理现状 | 第24-30页 |
| 3.1.1 市场定位 | 第24-26页 |
| 3.1.2 管理模式 | 第26-27页 |
| 3.1.3 经营战略 | 第27-28页 |
| 3.1.4 发展模式 | 第28-30页 |
| 3.2 民生银行小微贷款信用风险管理存在的问题 | 第30-33页 |
| 第4章 民生银行小微贷款信用风险因子识别 | 第33-45页 |
| 4.1 小微贷款信用风险评估指标体系构建 | 第33-37页 |
| 4.1.1 构建指标体系的原则 | 第33-34页 |
| 4.1.2 评估指标的选择 | 第34-36页 |
| 4.1.3 指标体系的建立 | 第36-37页 |
| 4.2 小微贷款信用风险因子识别模型 | 第37-40页 |
| 4.2.1 Probit模型 | 第37-39页 |
| 4.2.2 Logistic回归分析 | 第39-40页 |
| 4.3 民生银行小微贷款信用风险因子识别的实证分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 模型回归分析 | 第40-43页 |
| 4.3.2 模型结果分析 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 民生银行小微贷款信用风险预警系统构建 | 第45-53页 |
| 5.1 基本框架 | 第45-46页 |
| 5.2 预警目标及组织机构 | 第46-47页 |
| 5.2.1 预警系统的目标 | 第46页 |
| 5.2.2 预警系统组织机构的设立 | 第46-47页 |
| 5.3 小微贷款信用风险预警模型 | 第47-51页 |
| 5.3.1 BP神经网络预警的思路 | 第47-48页 |
| 5.3.2 BP神经网络的系统设计 | 第48-51页 |
| 5.4 小微贷款信用风险预警信号系统 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 完善民生银行小微贷款信用风险管理的建议 | 第53-58页 |
| 6.1 加强风险管理技术手段的完善与创新 | 第53-55页 |
| 6.1.1 建立及完善小微企业征信数据库 | 第53-54页 |
| 6.1.2 强化风险预警提示 | 第54页 |
| 6.1.3 加大不良贷款清收处置力度 | 第54-55页 |
| 6.1.4 创新产品和服务模式 | 第55页 |
| 6.2 合理优化风险管理制度 | 第55-58页 |
| 6.2.1 完善内部治理机制 | 第56页 |
| 6.2.2 完善风险管理培训体系 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |