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基于PCA-LSFSVM的供应链金融信用风险评估模型研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 文献综述第12-18页
        1.2.1 供应链金融研究综述第12-15页
        1.2.2 信用风险研究综述第15-18页
    1.3 研究思路与研究框架第18-20页
    1.4 创新点第20-21页
第二章 供应链金融信用风险评价指标体系的构建第21-36页
    2.1 供应链金融系统概况第21-27页
        2.1.1 供应链金融内涵及特点第21-23页
        2.1.2 供应链金融参与主体第23页
        2.1.3 供应链金融产品第23-24页
        2.1.4 供应链金融的意义第24-27页
    2.2 供应链金触信用风险影响因素第27-32页
        2.2.1 融资企业自身状况第28-30页
        2.2.2 核心企业影响因素第30-31页
        2.2.3 供应链运营状况第31页
        2.2.4 宏观环境因素第31-32页
    2.3 供应链金融信用风险评价指标体系第32-34页
        2.3.1 指标选取的基本原则第32-33页
        2.3.2 供应链金融信用风险评价指标筛选第33页
        2.3.3 构建供应链金融信用风险评价指标体系第33-34页
    2.4 本章小结第34-36页
第三章 供应链金融信用风险评价方法的选择第36-46页
    3.1 信用风险评价方法第36-38页
        3.1.1 主观分析和传统比例的信用评价方法第36页
        3.1.2 统计分析类评价方法第36-37页
        3.1.3 非线性评价方法第37-38页
        3.1.4 现代信用风险计量模型第38页
    3.2 评价方法的选择第38-40页
        3.2.1 现有评价方法的问题分析第38-40页
        3.2.2 评价方法的确定第40页
    3.3 支持向量机 SVM第40-44页
        3.3.1 最优分类超平面第41-42页
        3.3.2 线性可分支持向量机第42-44页
        3.3.3 非线性可分支持向量机第44页
    3.4 本章小结第44-46页
第四章 支持向量机分类的算法改进第46-53页
    4.1 改进思路第46页
    4.2 带模糊隶属度的 SVM第46-49页
        4.2.1 变量的模糊化处理第47-48页
        4.2.2 隶属度函数的选择第48-49页
    4.3 带可变惩罚因子的 FSVM第49-51页
        4.3.1 可变惩罚因子的引进第49-50页
        4.3.2 带可变惩罚因子的 FSVM 求解第50-51页
    4.4 本章小结第51-53页
第五章 供应链金融信用风险评估模型的构建第53-60页
    5.0 模型结构第53-54页
    5.1 基于主成分分析的信用指标选取第54-56页
        5.1.1 主成分分析原理第54-55页
        5.1.2 主成分的计算第55-56页
    5.2 LSFSVM 参数的选择第56-57页
        5.2.1 核函数的选取第56页
        5.2.2 模型参数的确定第56-57页
    5.3 模型性能分析第57-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 应用分析第60-75页
    6.1 数据采集及说明第60-62页
    6.2 评价指标的主成分分析第62-64页
    6.3 模型样本的选取及参数的确定第64-68页
        6.3.1 训练样本和测试样本的确定第64-67页
        6.3.2 基于交叉检验的参数寻优第67-68页
    6.4 评估结果及对比分析第68-74页
        6.4.1 基于 PCA-LSFSVM 的供应链金融信用风险评估第68-69页
        6.4.2 基于 PCA-Logistic 回归的供应链金融信用风险评估第69-72页
        6.4.3 对比分析第72-74页
    6.5 本章小结第74-75页
结论与展望第75-77页
参考文献第77-82页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第82-83页
致谢第83-84页
附件第84页

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