| 论文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·传统的信贷风险评估方法 | 第10-11页 |
| ·目前国外常用的信贷风险评估模型 | 第11页 |
| ·国内贷前风险评级模型研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究思路及方法 | 第12-15页 |
| ·信贷风险的量化因子 | 第12-13页 |
| ·贷前管理的主要内容 | 第13页 |
| ·信贷项目评级是信贷评级制度的组成部分 | 第13-14页 |
| ·本文的研究思路及方法 | 第14-15页 |
| 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 理论基础 | 第16-27页 |
| ·商业银行信贷风险概述 | 第16-20页 |
| ·商业银行信贷风险的成因 | 第17-19页 |
| ·商业银行信贷风险的基本要素及结构 | 第19-20页 |
| ·神经网络理论 | 第20-26页 |
| ·神经网络概述 | 第20-21页 |
| ·BP 神经网络 | 第21-24页 |
| ·运用BP 神经网络购建贷前财务风险评级模型的可行性 | 第24-26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于BP 神经网络的贷前财务风险模型研究 | 第27-39页 |
| ·模型相关指标的确定 | 第27-30页 |
| ·商业银行信贷风险因素的识别 | 第27页 |
| ·贷前财务风险评级模型指标确定的原则 | 第27-28页 |
| ·贷前财务风险评级模型指标的确定 | 第28-30页 |
| ·模型的设计与建立 | 第30-32页 |
| ·模型配置阶段 | 第30-32页 |
| ·模型训练阶段 | 第32页 |
| ·模型建立 | 第32页 |
| ·数据的采集与处理 | 第32-35页 |
| ·模型的仿真与测试 | 第35-38页 |
| ·matlab 软件简介 | 第35-36页 |
| ·贷前财务风险评级模型仿真 | 第36-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 模型实际应用分析 | 第39-46页 |
| ·商业银行贷前业务流程概述 | 第39-42页 |
| ·企业基本情况调查阶段 | 第39页 |
| ·授信材料收集阶段 | 第39-41页 |
| ·企业授信需求分析与测算阶段 | 第41页 |
| ·企业综合评价阶段 | 第41-42页 |
| ·模型实际应用分析 | 第42-44页 |
| ·常用企业信用等级评定标准 | 第42-43页 |
| ·贷前财务风险评级模型实际应用的必要性与可行性 | 第43-44页 |
| ·模型的不足与改进 | 第44-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 研究结论及相关建议 | 第46-52页 |
| ·研究结论 | 第46-47页 |
| ·对贷前财务风险控制的相关建议 | 第47-50页 |
| ·我国商业银行贷前风险管理存在的主要问题 | 第47-48页 |
| ·对我国商业银行贷前风险管理的几点建议 | 第48-50页 |
| 本章小结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |