| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-21页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·个人信用评分的国内外研究现状 | 第9-18页 |
| ·个人信用评分的发展历程 | 第9-10页 |
| ·个人信用评分的国外研究现状 | 第10-16页 |
| ·个人信用评分的国内研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-21页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-20页 |
| ·本文的结构 | 第20-21页 |
| 第2章 基于SA-GA算法组合预测模型研究框架的构建 | 第21-33页 |
| ·组合预测模型的基本原理及适用性分析 | 第21-23页 |
| ·组合预测模型的基本思想及原理 | 第21-23页 |
| ·组合预测模型在个人信用评分中的适用性 | 第23页 |
| ·组合预测模型中权系数优化的方法选择 | 第23-27页 |
| ·组合预测模型中权系数的确定 | 第23-24页 |
| ·GA 优化组合模型权系数的原理及步骤 | 第24-26页 |
| ·GA 优化组合模型权系数的适用性分析 | 第26-27页 |
| ·GA 在优化问题中的局限性 | 第27页 |
| ·基于SA-GA算法优化组合模型权系数的研究框架 | 第27-31页 |
| ·SA算法的基本特性及实现步骤 | 第27-29页 |
| ·SA算法优化GA算法的适用性分析 | 第29-30页 |
| ·构建基于SA-GA的组合预测模型的基本思路及框架 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于SA-GA算法组合预测模型的实现 | 第33-50页 |
| ·指标的选取及数据的预处理 | 第33-39页 |
| ·国内外指标体系对比分析 | 第33-35页 |
| ·指标体系的选择 | 第35-36页 |
| ·数据的归一化处理 | 第36-38页 |
| ·样本数据的分组 | 第38-39页 |
| ·单一模型的选择 | 第39-40页 |
| ·BP神经网络模型 | 第39页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第39-40页 |
| ·组合预测模型的实现 | 第40-49页 |
| ·GA 组合模型的构建 | 第40-43页 |
| ·GA组合模型的实现过程 | 第43-44页 |
| ·SA-GA组合模型实现的具体步骤 | 第44-47页 |
| ·SA-GA组合模型实现的关键程序 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 预测结果的分析比较 | 第50-58页 |
| ·比较分析的依据 | 第50页 |
| ·单一模型的应用结果及分析比较 | 第50-53页 |
| ·单一模型的预测精度比较 | 第50-52页 |
| ·单一模型的稳健性比较 | 第52-53页 |
| ·组合模型的应用结果及分析比较 | 第53-57页 |
| ·GA 组合模型的应用结果 | 第53-55页 |
| ·SA-GA 组合模型的应用结果 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-70页 |
| 致谢 | 第70页 |