| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关文献综述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第12页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.3 现有研究成果评述 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第14-16页 |
| 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 商业银行供应链金融风险管理理论研究 | 第17-29页 |
| 2.1 商业银行供应链金融 | 第17-24页 |
| 2.1.1 商业银行供应链金融的含义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 我国商业银行供应链金融的运作模式 | 第18-19页 |
| 2.1.3 商业银行供应链金融业务形式 | 第19-22页 |
| 2.1.4 商业银行供应链金融的特点 | 第22-24页 |
| 2.2 供应链金融风险管理相关理论 | 第24-25页 |
| 2.2.1 风险管理的内涵 | 第24页 |
| 2.2.2 商业银行供应链金融风险管理的流程 | 第24-25页 |
| 2.3 商业银行供应链金融风险的分类与识别 | 第25-28页 |
| 2.3.1 商业银行供应链金融信用风险识别 | 第26-27页 |
| 2.3.2 商业银行供应链金融操作风险识别 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 我国商业银行供应链金融风险管理存在的主要问题 | 第29-31页 |
| 3.1 商业银行信用风险评估依赖财务数据 | 第29页 |
| 3.2 商业银行信用风险评估方法落后 | 第29页 |
| 3.3 供应链金融操作风险数据积累与实际经验缺乏 | 第29-30页 |
| 3.4 缺少信息化风险控制平台 | 第30页 |
| 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 大数据技术在商业银行供应链金融风险管理中的应用 | 第31-38页 |
| 4.1 大数据概述 | 第31-32页 |
| 4.1.1 大数据的概念 | 第31页 |
| 4.1.2 商业银行大数据的特征 | 第31-32页 |
| 4.2 大数据核心技术在商业银行供应链金融风险管理中的应用方向分析 | 第32-34页 |
| 4.3 商业银行供应链金融风险评估模型选择 | 第34-36页 |
| 4.3.1 BP神经网络在商业银行供应链金融信用风险评估中的适用性分析 | 第34-35页 |
| 4.3.2 模糊综合评价法在商业银行供应链金融操作风险评估中的适用性分析 | 第35-36页 |
| 4.4 商业银行供应链金融中的大数据技术应用框架设计 | 第36页 |
| 本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 基于BP神经网络的商业银行供应链金融信用风险评估与控制 | 第38-61页 |
| 5.1 商业银行供应链金融信用风险评价模型构建思路 | 第38页 |
| 5.2 商业银行供应链金融信用风险评价指标体系的建设 | 第38-43页 |
| 5.2.1 商业银行供应链金融信用风险指标体系搭建原则 | 第38-40页 |
| 5.2.2 基于大数据的商业银行供应链金融信用风险评价体系 | 第40-43页 |
| 5.3 商业银行供应链金融信用风险神经网络评价模型的理论构建——以应收账款类融资为例 | 第43-50页 |
| 5.3.1 数据采集与数据预处理 | 第43-44页 |
| 5.3.2 基于因子分析的指标降维处理 | 第44-49页 |
| 5.3.3 BP神经网络拓补结构设计 | 第49-50页 |
| 5.4 面向Clementine的神经网络训练与检验 | 第50-58页 |
| 5.4.1 数据归一化处理 | 第51-53页 |
| 5.4.2 基于Clementine的模型设定 | 第53-54页 |
| 5.4.3 神经网络训练与检验 | 第54-58页 |
| 5.5 敏感度分析与风险控制 | 第58-60页 |
| 5.5.1 主动风险回避 | 第59-60页 |
| 5.5.2 风险转移与风险分散 | 第60页 |
| 5.5.3 风险防范措施 | 第60页 |
| 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 基于模糊综合评价的商业银行供应链金融操作风险评估与控制 | 第61-72页 |
| 6.1 操作风险的特点分析 | 第61页 |
| 6.2 商业银行供应链金融操作风险评估模型指标体系 | 第61-64页 |
| 6.3 基于模糊综合评价的供应链金融风险评价 | 第64-68页 |
| 6.3.1 商业银行供应链金融操作风险评估模型构建 | 第64-65页 |
| 6.3.2 商业银行供应链金融操作风险指标权重的计算 | 第65-67页 |
| 6.3.3 商业银行供应链金融操作风险评价值计算 | 第67-68页 |
| 6.4 基于大数据技术的商业银行供应链金融操作风险控制 | 第68-71页 |
| 6.4.1 建立基于大数据技术的商业银行供应链金融操作风险监控平台 | 第68-71页 |
| 6.4.2 商业银行供应链金融操作风险控制优化建议 | 第71页 |
| 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 7.1 研究结论 | 第72页 |
| 7.2 论文局限及展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
