| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第6页 |
| ·相关研究文献综述 | 第6-10页 |
| ·国外文献综述 | 第7-8页 |
| ·国内文献研究综述 | 第8-10页 |
| ·研究方法和结构 | 第10-12页 |
| ·研究方法 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 商业银行信用风险度量方法的产生及发展 | 第12-21页 |
| ·信用风险度量方法概述 | 第12-13页 |
| ·信用风险概念 | 第12页 |
| ·经济全球化背景下的信用风险度量的特点 | 第12-13页 |
| ·商业银行信用风险评估方法 | 第13-21页 |
| ·信用风险度量技术的种类 | 第14页 |
| ·风险度量的传统方法 | 第14-18页 |
| ·现在信用风险度量模型 | 第18-19页 |
| ·GMDH模型 | 第19-21页 |
| 第三章 基于主成分LOGISTIC模型的商业银行信用风险研究 | 第21-30页 |
| ·基于主成分分析的LOGISTIC模型 | 第21-23页 |
| ·主成分分析 | 第21页 |
| ·Logistic模型与估计 | 第21-23页 |
| ·基于Logistic模型的判别分析 | 第23页 |
| ·实证分析 | 第23-26页 |
| ·样本的选取 | 第23页 |
| ·财务指标的选择 | 第23-24页 |
| ·指标体系的建立 | 第24-26页 |
| ·基于主成分LOGISTIC模型分析 | 第26-30页 |
| 第四章 基于GMDH模型的商业银行信用风险研究 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·自组织数据挖掘的基本原理 | 第30-32页 |
| ·启发式原理 | 第30-31页 |
| ·自组织的控制论原理 | 第31页 |
| ·外补充原理 | 第31-32页 |
| ·不确定任务的正规化原则 | 第32页 |
| ·自组织数据挖掘算法的函数流程 | 第32-33页 |
| ·GMDH模型实证研究 | 第33-38页 |
| ·GMDH算法的实现步骤 | 第33-35页 |
| ·应用举例 | 第35-38页 |
| 第五章 GMDH模型与LOGISTIC模型实证分析 | 第38-40页 |
| 第六章 总结与展望 | 第40-41页 |
| ·全文的工作总结 | 第40页 |
| ·存在的问题及对未来的展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |