| 内容摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 导论 | 第9-18页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关文献综述 | 第11-15页 |
| ·有关商业银行风险预警指标的文献综述 | 第11-12页 |
| ·有关商业银行风险预警方法的文献综述 | 第12-15页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第15-16页 |
| ·创新之处 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论综述 | 第18-31页 |
| ·我国商业银行风险的种类和成因 | 第18-23页 |
| ·我国商业银行面临的主要风险 | 第18-20页 |
| ·我国商业银行风险形成的外部原因 | 第20-21页 |
| ·我国商业银行风险形成的内部原因 | 第21-23页 |
| ·因子分析 | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-30页 |
| ·支持向量机概述 | 第24页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第24-25页 |
| ·支持向量机原理 | 第25-27页 |
| ·支持向量机的参数选择 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 商业银行风险预警指标体系及SVM模型的构建 | 第31-40页 |
| ·商业银行风险预警指标体系的量化方式 | 第31-36页 |
| ·风险预警指标选取的基本原则 | 第31页 |
| ·构建风险预警指标体系 | 第31-35页 |
| ·风险预警指标数据的处理 | 第35-36页 |
| ·商业银行风险预警模型的构建 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实证研究 | 第40-49页 |
| ·样本数据的选取和来源 | 第40页 |
| ·因子分析 | 第40-44页 |
| ·描述性统计 | 第40-41页 |
| ·因子分析 | 第41-43页 |
| ·风险阈值的确定 | 第43-44页 |
| ·SVM风险预警模型研究 | 第44-48页 |
| ·样本分类和数据预处理 | 第44-45页 |
| ·基于网格遍历法的SVM风险预警模型结果 | 第45-46页 |
| ·基于遗传优化算法和粒子群优化算法的SVM风险预警模型结果 | 第46-47页 |
| ·结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 建议和结论 | 第49-52页 |
| ·对构建我国商业银行风险预警系统的建议 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 后记 | 第54页 |