| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-9页 |
| ·历史概述及研究背景 | 第7-8页 |
| ·本文的研究工作 | 第8-9页 |
| 2 理论基础 | 第9-19页 |
| ·银行经营管理与授信风险管理相关理论 | 第9-10页 |
| ·数据预处理的基本方法 | 第10-12页 |
| ·最大最小对偶 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘及支持向量机技术介绍 | 第13-14页 |
| ·统计学习 | 第13页 |
| ·数据挖掘 | 第13页 |
| ·机器学习 | 第13页 |
| ·支持向量机 | 第13-14页 |
| ·C-SVM 理论 | 第14-19页 |
| 3 城市商业银行授信分类鉴审分析评价系统的建模综述 | 第19-20页 |
| 4 建立基于财务报表信息的模式识别模型 | 第20-25页 |
| ·模型的功能 | 第20-21页 |
| ·模式识别模型建立流程图 | 第21-22页 |
| ·数据预处理及训练集的构造 | 第22页 |
| ·核选取 | 第22页 |
| ·参数确定 | 第22-23页 |
| ·代A. C-SVM 得出结论 | 第23页 |
| ·模型修正 | 第23-24页 |
| ·给出最佳模型 | 第24-25页 |
| 5 属性(财务指标)分析 | 第25-35页 |
| ·基于信用风险角度对属性(财务指标)进行预处理 | 第25-33页 |
| ·单个属性(财务指标)重要程度判别模型的建立 | 第33页 |
| ·比较分析 | 第33-34页 |
| ·构造简约模型 | 第34-35页 |
| 6 基于财务报表信息的模式识别模型与简约模型的比较 | 第35-36页 |
| 7 仿真实验 | 第36-39页 |
| ·基于财务报表信息的模式识别模型的仿真实验 | 第36-37页 |
| ·单个属性重要程度判别模型的仿真实验 | 第37-38页 |
| ·简约模型的仿真实验 | 第38-39页 |
| 8 总结与应用展望 | 第39-40页 |
| 9 指标参数附录 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |