致谢 | 第7-8页 |
摘要 | 第8-9页 |
ABSTRACT | 第9页 |
第一章 绪论 | 第14-21页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
1.1.1 研究背景 | 第14页 |
1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第16-19页 |
1.3 研究内容及框架 | 第19-20页 |
1.4 研究的创新点 | 第20-21页 |
第二章 信用评级的理论基础 | 第21-28页 |
2.1 信用评级 | 第21-22页 |
2.1.1 信用风险 | 第21页 |
2.1.2 信用评级及其特点 | 第21-22页 |
2.2 信用生态理论 | 第22-24页 |
2.2.1 信用生态理论的内涵 | 第22-24页 |
2.2.2 信用生态和信用风险的相关性 | 第24页 |
2.3 信用评级的理论模型 | 第24-28页 |
2.3.1 传统的信用评级方法 | 第24-25页 |
2.3.2 信用度量分析方法 | 第25-26页 |
2.3.3 人工智能法 | 第26-27页 |
2.3.4 证据理论 | 第27-28页 |
第三章 信用生态下的中小企业信用评级指标体系 | 第28-39页 |
3.1 中小企业信用评级指标体系现状及存在问题 | 第28-32页 |
3.1.1 国外中小企业信用评级指标体系现状 | 第28-29页 |
3.1.2 国内中小企业信用评级指标体系现状 | 第29-31页 |
3.1.3 我国中小企业信用评级指标体系存在问题 | 第31-32页 |
3.2 构建信用评级指标体系的原则 | 第32-33页 |
3.3 构建指标体系 | 第33-39页 |
3.3.1 主体偿债能力 | 第33-34页 |
3.3.2 主体偿债意愿 | 第34-36页 |
3.3.3 信用生态环境 | 第36-39页 |
第四章 基于证据理论的中小企业信用评级模型 | 第39-45页 |
4.1 多指标多层次评价问题 | 第39页 |
4.2 证据理论概述 | 第39-41页 |
4.2.1 识别框架(Frame of discernment) | 第39-40页 |
4.2.2 基本概率分配(BPA)及信度函数 | 第40页 |
4.2.3 似真度函数(Plausibility function) | 第40页 |
4.2.4 证据合成法则 | 第40-41页 |
4.3 评价指标权重的确定 | 第41-42页 |
4.4 证据的处理 | 第42-45页 |
4.4.1 评级等级 | 第42-43页 |
4.4.2 混合多层次性评价方法 | 第43页 |
4.4.3 指标的mass函数 | 第43-45页 |
第五章 中小企业信用评级的实证分析 | 第45-57页 |
5.1 企业背景 | 第45-46页 |
5.2 实证分析 | 第46-55页 |
5.2.1 确定隶属度 | 第46-48页 |
5.2.2 确定信度值 | 第48-49页 |
5.2.3 具体评价过程 | 第49-55页 |
5.3 有效性分析 | 第55-57页 |
5.3.1 指标有效性 | 第55页 |
5.3.2 方法对比 | 第55-57页 |
第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
6.1 本文的研究工作 | 第57-58页 |
6.2 不足和研究展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
附录 | 第62-67页 |
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第67页 |