企业金融关联性风险图研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的研究内容与论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 企业金融关联网络图论及算法 | 第16-25页 |
| 2.1 企业金融关联关系网络定义及其相关指标 | 第16-17页 |
| 2.1.1 平均距离 | 第16页 |
| 2.1.2 集聚系数 | 第16-17页 |
| 2.1.3 度分布 | 第17页 |
| 2.2 企业金融关联图的基本概述 | 第17-20页 |
| 2.2.1 企业金融关联图的定义 | 第17-19页 |
| 2.2.2 企业金融关联图的遍历 | 第19-20页 |
| 2.3 并查集 | 第20-22页 |
| 2.4 企业金融关联关系网络谱系的建立 | 第22-24页 |
| 2.4.1 基于图的深度优先遍历搜索算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于并查集模型搜索算法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 企业金融关联性风险分析 | 第25-51页 |
| 3.1 结构聚类算法简介 | 第25-33页 |
| 3.1.1 结构聚类算法中的概念解释 | 第26-30页 |
| 3.1.2 算法描述 | 第30-32页 |
| 3.1.3 复杂度分析 | 第32-33页 |
| 3.2 自适应的结构聚类算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 改进思想 | 第33-34页 |
| 3.2.2 改进流程 | 第34页 |
| 3.2.3 改进后的分析 | 第34-36页 |
| 3.3 GN聚类算法简介 | 第36-42页 |
| 3.3.1 GN算法中的概念解释 | 第36-41页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第41页 |
| 3.3.3 算法的思想 | 第41-42页 |
| 3.4 基于步长的GN聚类算法 | 第42-46页 |
| 3.4.1 改进思想 | 第42-44页 |
| 3.4.2 改进流程 | 第44页 |
| 3.4.3 改进后的分析 | 第44-46页 |
| 3.5 基于担保圈的企业金融关联风险分析 | 第46-50页 |
| 3.5.1 担保圈 | 第46-47页 |
| 3.5.2 关联性风险分析 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 企业金融关联关系管理系统设计与实现 | 第51-63页 |
| 4.1 可行性分析 | 第51-52页 |
| 4.1.1 技术可行性 | 第51页 |
| 4.1.2 社会可行性 | 第51页 |
| 4.1.3 经济可行性 | 第51-52页 |
| 4.2 软件开发模式与需求分析 | 第52-54页 |
| 4.2.1 功能需求分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 组织结构图 | 第53-54页 |
| 4.2.3 数据信息导向 | 第54页 |
| 4.3 系统功能设计 | 第54-55页 |
| 4.3.1 用户登陆模块设计 | 第54页 |
| 4.3.2 数据预处理模块设计 | 第54页 |
| 4.3.3 查询规则模块设计 | 第54-55页 |
| 4.3.4 数据聚类模块设计 | 第55页 |
| 4.4 数据库的设计 | 第55-56页 |
| 4.4.1 设计思想 | 第55-56页 |
| 4.4.2 数据库的设计 | 第56页 |
| 4.5 实现平台 | 第56页 |
| 4.6 实现技术 | 第56-57页 |
| 4.6.1 python与wxpython | 第56-57页 |
| 4.6.2 非关系型数据库mongoDB | 第57页 |
| 4.7 系统实现 | 第57-62页 |
| 4.7.1 系统界面展示 | 第57-62页 |
| 4.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 论文总结 | 第63页 |
| 5.2 进一步的研究方向与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
