| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献回顾 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究对象、思路和内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究对象 | 第12页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第12-13页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 商业银行信用风险理论概述 | 第14-23页 |
| 2.1 信用风险理论 | 第14-16页 |
| 2.1.1 商业银行信用风险简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 商业银行信用风险原因 | 第15页 |
| 2.1.3 商业银行信用风险特征 | 第15-16页 |
| 2.2 巴塞尔协议关于商业银行信用风险 | 第16-18页 |
| 2.2.1 巴塞尔协议及其发展 | 第16-18页 |
| 2.2.2 巴塞尔协议影响 | 第18页 |
| 2.3 商业银行信用风险评估 | 第18-23页 |
| 2.3.1 商业银行信用风险评估标准 | 第18-19页 |
| 2.3.2 商业银行信用风险度量 | 第19-23页 |
| 第三章 商业银行信用风险的灰色聚类评估 | 第23-37页 |
| 3.1 灰色系统理论基础 | 第23-28页 |
| 3.1.1 灰色聚类模型 | 第23-26页 |
| 3.1.2 样本的选择及指标的确定 | 第26-28页 |
| 3.2 商业银行信用风险的灰色聚类评估模型 | 第28-34页 |
| 3.2.1 数据处理及指标筛选 | 第28-31页 |
| 3.2.2 公因子权重的设定 | 第31页 |
| 3.2.3 灰色聚类信用风险评估模型构建 | 第31-34页 |
| 3.3 实证分析 | 第34-37页 |
| 3.3.1 灰色聚类信用风险评估结果 | 第34-35页 |
| 3.3.2 评估结果分析 | 第35-37页 |
| 第四章 商业银行信用风险的灰色预测评估 | 第37-44页 |
| 4.1 灰色预测模型 | 第37-39页 |
| 4.1.1 弱化缓冲算子 | 第37-38页 |
| 4.1.2 GM(1,1)模型 | 第38-39页 |
| 4.2 商业银行信用风险灰色的预测评估模型 | 第39-42页 |
| 4.2.1 样本和数据的确定 | 第39-40页 |
| 4.2.2 灰色预测信用风险模型的构建 | 第40-42页 |
| 4.3 实证分析 | 第42-44页 |
| 4.3.1 基于GM(1,1)模型信用风险预测结果 | 第42-43页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 研究总结 | 第44-45页 |
| 5.2 研究展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 在学期间研究成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |