| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 信用评估方法研究综述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 统计学方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 人工智能方法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 组合方法 | 第16页 |
| 1.2.4 变量选择方法 | 第16-17页 |
| 1.3 研究思路和研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 主要创新与结构安排 | 第18-19页 |
| 1.4.1 主要创新 | 第18页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 信用评估理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 信用评估内涵 | 第19-21页 |
| 2.1.1 信用评估含义 | 第19页 |
| 2.1.2 信用评估意义 | 第19-20页 |
| 2.1.3 信用评估类别 | 第20-21页 |
| 2.2 信用评估主要方法 | 第21-26页 |
| 2.2.1 信用要素分析法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 统计学方法 | 第22-25页 |
| 2.2.3 人工智能方法 | 第25-26页 |
| 2.3 信用评估效果评价 | 第26-29页 |
| 2.3.1 判别精度及两类错误率 | 第26-27页 |
| 2.3.2 ROC曲线及AUC值 | 第27-29页 |
| 第三章 基于普通二元选择分位数回归的信用评估 | 第29-37页 |
| 3.1 模型表示 | 第29页 |
| 3.2 参数估计 | 第29-30页 |
| 3.3 信用评估 | 第30页 |
| 3.4 数值模拟 | 第30-31页 |
| 3.4.1 数值模拟方案设计 | 第30-31页 |
| 3.4.2 数值模拟结果 | 第31页 |
| 3.5 实证研究 | 第31-36页 |
| 3.5.1 数据选择与说明 | 第31-33页 |
| 3.5.2 实证结果分析 | 第33-36页 |
| 3.6 本章总结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于Lasso二元选择分位数回归的信用评估 | 第37-48页 |
| 4.1 模型表示 | 第37页 |
| 4.2 参数估计 | 第37-38页 |
| 4.3 变量及阈值选择 | 第38-39页 |
| 4.3.1 变量选择 | 第38页 |
| 4.3.2 阈值选择 | 第38-39页 |
| 4.4 数值模拟 | 第39-42页 |
| 4.4.1 数值模拟方案设计 | 第39页 |
| 4.4.2 数值模拟结果 | 第39-42页 |
| 4.5 实证研究 | 第42-47页 |
| 4.5.1 数据选择与说明 | 第42-44页 |
| 4.5.2 实证结果分析 | 第44-47页 |
| 4.6 本章总结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 研究总结 | 第48-49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第55页 |