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BP神经网络下商业银行绿色信贷风险评估研究

摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景及问题第11-13页
     ·研究背景第11-12页
     ·研究问题第12-13页
   ·研究目的及意义第13页
   ·研究方法及内容第13-15页
     ·研究方法第13-14页
     ·研究内容第14-15页
   ·研究创新及技术路线图第15-17页
     ·研究创新第15-16页
     ·技术路线图第16-17页
第二章 相关理论基础及文献综述第17-32页
   ·相关理论基础第17-19页
     ·可持续发展理论第17页
     ·企业社会责任理论第17-18页
     ·银行环境风险理论第18-19页
   ·商业银行绿色信贷概述第19-24页
     ·绿色信贷的内涵第19-20页
     ·赤道原则第20-21页
     ·国外商业银行绿色信贷的发展第21-24页
     ·国内商业银行绿色信贷的发展第24页
   ·商业银行绿色信贷风险第24-27页
     ·商业银行绿色信贷风险生成的原因第25页
     ·商业银行绿色信贷风险的具体表现第25-27页
   ·信贷风险评估的研究综述第27-30页
     ·国外信贷风险的定性分析文献综述第27页
     ·国外信贷风险的定量分析文献综述第27-29页
     ·国内信贷风险评估的文献综述第29-30页
   ·绿色信贷风险的研究综述第30-31页
   ·商业银行绿色信贷风险分析的新视角:BP神经网络第31-32页
第三章 BP神经网络概述第32-40页
   ·人工神经网络的基础第32-34页
     ·神经元的结构模型第32-33页
     ·神经网络的拓扑结构第33-34页
   ·神经网络的工作原理第34-36页
     ·学习过程第34-35页
     ·运行过程第35-36页
   ·BP神经网络第36-39页
     ·BP神经网络算法第36-38页
     ·BP神经网络模型构建第38-39页
   ·BP神经网络方法用于绿色信贷风险评估的可行性分析第39-40页
第四章 绿色信贷风险评估模型的构建第40-50页
   ·评估指标体系的构建第40-46页
     ·绿色信贷风险评估指标体系构建的原则第40-41页
     ·传统商业银行信贷风险评估指标体系第41-44页
     ·基于绿色信贷的商业银行信贷风险指标第44-46页
   ·绿色信贷风险的判定标准与分类第46-47页
     ·绿色信贷风险的判定标准第46-47页
     ·信贷风险的分类第47页
   ·BP神经网络下绿色信贷风险评估系统的设计第47-50页
     ·网络结构的确定第47-48页
     ·学习参数的选择第48-49页
     ·样本数据处理第49-50页
第五章 商业银行绿色信贷风险评估模型的实证分析第50-69页
   ·样本设计第50-51页
     ·样本数据来源第50页
     ·样本数据的处理第50-51页
   ·绿色信贷风险评价指标的筛选第51-63页
     ·环保指标设计第51-54页
     ·非财务指标设计第54-56页
     ·财务指标的设计第56-59页
     ·绿色信贷风险指标进一步筛选——因子分析法第59-63页
   ·借鉴“3s”法则确定信贷风险状况第63-65页
   ·基于BP神经网络的绿色信贷风险评估实证分析第65-69页
第六章 全文总结与展望第69-71页
   ·全文总结第69页
   ·未来展望第69-71页
参考文献第71-75页
发表论文和科研情况说明第75-76页
附录第76-82页
致谢第82-83页

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