| 作者简介 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| §1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·研究背景 | 第15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| §1.2 相关概念的界定 | 第16-17页 |
| ·金融发展 | 第16页 |
| ·经济增长 | 第16页 |
| ·产业结构调整 | 第16-17页 |
| §1.3 研究目标、内容与创新点 | 第17-18页 |
| ·研究目标 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·创新点 | 第17-18页 |
| §1.4 研究方法和技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究方法 | 第18-20页 |
| 第二章 文献综述 | 第20-27页 |
| §2.1 金融发展的内涵与测量 | 第20-22页 |
| ·金融发展的内涵 | 第20页 |
| ·金融发展的测量 | 第20-22页 |
| §2.2 金融发展与经济增长 | 第22-25页 |
| ·相关性研究 | 第23页 |
| ·因果关系研究 | 第23-24页 |
| ·金融发展-经济增长路径研究 | 第24-25页 |
| §2.3 金融发展与产业结构调整 | 第25-26页 |
| §2.4 小结与述评 | 第26-27页 |
| 第三章 区域金融发展体系构建与测度 | 第27-47页 |
| §3.1 指标的选取及数据来源 | 第27-28页 |
| §3.2 因子分析 | 第28-29页 |
| §3.3 金融发展指标体系的确定及权重获取 | 第29页 |
| §3.4 基于FCM的隶属度获取 | 第29-32页 |
| ·模糊C-聚类算法 | 第29-30页 |
| ·隶属度矩阵的获取 | 第30-32页 |
| §3.5 各地区金融发展测度 | 第32-43页 |
| §3.6 结果分析 | 第43-46页 |
| §3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 金融发展对经济增长与产业结构调整的模型构建 | 第47-53页 |
| §4.1 径向基神经网络 | 第47-49页 |
| ·RBF神经网络基本原理 | 第47页 |
| ·RBF神经网络结构与映射关系 | 第47-48页 |
| ·RBF神经网络的学习过程与训练 | 第48-49页 |
| §4.2 金融发展对经济增长的RBF神经网络模型 | 第49-51页 |
| ·金融发展对经济增长影响的理论分析 | 第49-50页 |
| ·模型的建立 | 第50-51页 |
| §4.3 金融发展对产业结构调整的RBF神经网络模型 | 第51-52页 |
| ·金融发展对产业结构调整的理论分析 | 第51页 |
| ·模型的建立 | 第51-52页 |
| §4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 金融发展对经济增长与产业结构调整的实证分析 | 第53-71页 |
| §5.1 数据来源与标准化处理 | 第53页 |
| §5.2 金融发展对经济增长的影响分析 | 第53-61页 |
| ·金融发展对经济增长的神经网络训练 | 第53-58页 |
| ·金融发展对经济增长的灵敏度分析 | 第58-61页 |
| §5.3 金融发展对产业结构调整的影响分析 | 第61-68页 |
| ·金融发展对产业结构调整的神经网络训练 | 第61-65页 |
| ·金融发展对产业结构调整的灵敏度分析 | 第65-68页 |
| §5.4 结果分析与讨论 | 第68-69页 |
| ·网络训练结果分析 | 第68-69页 |
| ·灵敏度分析结果 | 第69页 |
| §5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| §6.1 主要结论 | 第71-72页 |
| §6.2 研究局限与展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
