| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-15页 |
| 1.1.1 中小企业的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.1.2 中小企业的融资难现状 | 第11-13页 |
| 1.1.3 银行业发展的现状 | 第13-14页 |
| 1.1.4 信用管理在国内的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 文章内容和研究路线 | 第16-18页 |
| 第2章 文献综述 | 第18-24页 |
| 2.1 信用风险 | 第18页 |
| 2.2 供应链金融 | 第18-22页 |
| 2.2.1 供应链金融的内涵 | 第18-19页 |
| 2.2.2 供应链金融业务的风险 | 第19-22页 |
| 2.3 中小企业信用管理 | 第22-24页 |
| 2.3.1 中小企业的定义 | 第22页 |
| 2.3.2 中小企业的信用特征 | 第22-24页 |
| 第3章 研究方法的选择 | 第24-32页 |
| 3.1 信用风险评价方法 | 第24-28页 |
| 3.2 SVM的原理 | 第28-30页 |
| 3.3 SVM的适用性 | 第30-32页 |
| 第4章 供应链金融视角下中小企业信用风险评估模型 | 第32-53页 |
| 4.1 供应链金融视角下中小企业信用风险评估指标体系 | 第32-40页 |
| 4.1.1 指标体系建立原则 | 第32-33页 |
| 4.1.2 指标体系的建立 | 第33-40页 |
| 4.2 数据的来源及描述性分析 | 第40-41页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第40页 |
| 4.2.2 数据描述 | 第40-41页 |
| 4.3 模型的建立 | 第41-53页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 确定训练样本集和测试样本集 | 第42页 |
| 4.3.3 选取核函数 | 第42-43页 |
| 4.3.4 参数寻优 | 第43-53页 |
| 第5章 实证结果的对比和分析 | 第53-58页 |
| 5.1 SVM同BP神经网络的分类结果进行对比 | 第53-56页 |
| 5.2 供应链视角下指标体系与传统指标体系对比 | 第56-58页 |
| 第6章 研究结论和展望 | 第58-61页 |
| 6.1 研究结论和意义 | 第58-59页 |
| 6.2 研究的不足和展望 | 第59-61页 |
| 6.2.1 从样本角度来说 | 第59-60页 |
| 6.2.2 从研究方法角度来说 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73页 |