| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外“三农”贷款概述 | 第10页 |
| 1.2.2 国内“三农”贷款概述 | 第10-12页 |
| 1.2.3 “三农”贷款风险分类预测研究概述 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及论文结构安排 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14-15页 |
| 第2章 “三农”贷款风险和支持向量机介绍 | 第15-21页 |
| 2.1 “三农”贷款风险 | 第15-16页 |
| 2.1.1 “三农”贷款的含义 | 第15页 |
| 2.1.2 “三农”贷款风险的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.3 “三农”贷款风险的分级 | 第16页 |
| 2.2 支持向量机 | 第16-20页 |
| 2.2.1 支持向量机起源 | 第16-17页 |
| 2.2.2 支持向量机理论基础 | 第17-18页 |
| 2.2.3 支持向量机实现步骤 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于支持向量机的“三农”贷款客户二分类 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 数据来源 | 第22页 |
| 3.3 建模分类预测 | 第22-28页 |
| 3.3.1 自变量标准化处理 | 第22-23页 |
| 3.3.2 自变量筛选 | 第23-26页 |
| 3.3.3 SVM预测 | 第26-28页 |
| 3.4 对比方法与结果分析 | 第28-30页 |
| 3.4.1 对比方法 | 第28-29页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于支持向量机的“三农”贷款风险五级分类预测 | 第31-37页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 数据来源 | 第32页 |
| 4.3 自变量筛选 | 第32-33页 |
| 4.3.1 相关分析法 | 第32页 |
| 4.3.2 主成分分析法 | 第32-33页 |
| 4.4 SVM预测 | 第33-34页 |
| 4.5 对比方法与结果分析 | 第34-35页 |
| 4.5.1 对比方法 | 第34页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第34-35页 |
| 4.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第5章 总结与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 总结 | 第37-38页 |
| 5.2 展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 作者简历 | 第44页 |