| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题的背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外商业银行信用风险评估的研究现状 | 第9-12页 |
| ·研究方法和主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文主要创新点 | 第13-14页 |
| 2 商业银行信用风险理论概述 | 第14-19页 |
| ·商业银行信用风险 | 第14-16页 |
| ·商业银行信用风险内涵 | 第14页 |
| ·商业银行信用风险的特点 | 第14-16页 |
| ·商业银行信用风险管理 | 第16-19页 |
| ·信用风险管理在商业银行中的必要性 | 第16-17页 |
| ·商业银行信用风险管理的界定 | 第17-19页 |
| 3 商业银行信用风险评估方法研究综述 | 第19-30页 |
| ·信用风险评估方法的发展历程 | 第19-23页 |
| ·传统分析方法 | 第19-20页 |
| ·基于统计方法的信用风险判别模型 | 第20-22页 |
| ·其他(现代信用风险度量模型) | 第22-23页 |
| ·我国商业银行信用风险评估(企业客户)现状 | 第23-24页 |
| ·信用风险评估新视角——神经网络方法 | 第24-30页 |
| ·人工神经网络 | 第24-26页 |
| ·神经网络在信用风险评估领域的适用性分析 | 第26-28页 |
| ·BP神经网络 | 第28-30页 |
| 4 商业银行信用风险评估指标的构建 | 第30-41页 |
| ·初步指标的确定 | 第30-33页 |
| ·商业银行信用评估要素分析 | 第30-32页 |
| ·指标体系构建原则 | 第32-33页 |
| ·原始数据的获取 | 第33-34页 |
| ·指标体系简化处理 | 第34-41页 |
| ·理论基础 | 第34-35页 |
| ·指标归类 | 第35-36页 |
| ·指标筛选 | 第36-41页 |
| 5 基于神经网络的信用风险评估模型的构建与实证分析 | 第41-49页 |
| ·指标变量的标准化处理 | 第41页 |
| ·BP神经网络设计 | 第41-43页 |
| ·神经网络的训练和检验 | 第43-49页 |
| ·BP神经网络训练 | 第43-47页 |
| ·信用风险评估模型的检验 | 第47-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·研究总结 | 第49页 |
| ·论文的局限与展望 | 第49-51页 |
| 附录 | 第51-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 后记 | 第61-62页 |