| 摘要 | 第4-5页 |
| abstracts | 第5-6页 |
| 第一章 导论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3 研究思路和方法 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-17页 |
| 第二章 基本概念与相关理论 | 第17-24页 |
| 2.1 信用评价 | 第17-18页 |
| 2.2 企业融资信用评价市场 | 第18-19页 |
| 2.3 企业融资信用评价模型 | 第19-24页 |
| 2.3.1 层次分析法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 神经网络模型 | 第20-24页 |
| 第三章 涉农企业融资信用评价现状和体系设计 | 第24-40页 |
| 3.1 涉农企业融资现状 | 第24-26页 |
| 3.2 涉农企业融资信用评价体系现状 | 第26-28页 |
| 3.3 涉农企业融资信用评价特点 | 第28-29页 |
| 3.4 涉农企业融资信用评价指标体系的建立 | 第29-31页 |
| 3.4.1 指标选择原则 | 第29页 |
| 3.4.2 指标的选取 | 第29-31页 |
| 3.5 层次分析法构建涉农企业融资信用评价体系 | 第31-33页 |
| 3.5.1 构建层次结构 | 第31页 |
| 3.5.2 构建判断矩阵 | 第31-32页 |
| 3.5.3 一致性检验 | 第32页 |
| 3.5.4 计算指标权重 | 第32-33页 |
| 3.6 采用模糊综合评价法对涉农企业进行融资信用评价 | 第33-37页 |
| 3.6.1 权的确定 | 第33-34页 |
| 3.6.2 对指标相关性进行分析 | 第34页 |
| 3.6.3 对指标进行主成分分析 | 第34-35页 |
| 3.6.4 信用评价标准 | 第35页 |
| 3.6.5 采用模糊综合评价法进行评价 | 第35-37页 |
| 3.7 构建神经模型对结果进行检验 | 第37-40页 |
| 第四章 涉农企业融资信用评价体系验证 | 第40-47页 |
| 4.1 样本选取 | 第40页 |
| 4.2 数据处理 | 第40-42页 |
| 4.2.1 数据的标准化处理 | 第40页 |
| 4.2.2 数据相关性分析 | 第40-41页 |
| 4.2.3 数据因子分析 | 第41-42页 |
| 4.2.4 因子得分的归一化 | 第42页 |
| 4.3 BP神经网络模型检验 | 第42-47页 |
| 4.3.1 设计BP网络结构 | 第42-44页 |
| 4.3.2 BP网络模型的训练 | 第44-45页 |
| 4.3.3 网络模型的仿真 | 第45-47页 |
| 第五章 涉农企业融资信用评价体系的对策与建议 | 第47-53页 |
| 5.1 从国家层面看,要改善涉农企业融资信用评价外部环境 | 第47-48页 |
| 5.2 从金融机构看,要加大涉农融资信用评级体系的建设 | 第48-51页 |
| 5.3 从涉农企业看,要重视企业自身信用建设 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |
