| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 中小企业融资问题的研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 商业银行信贷风险管理的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 信用风险度量方法的研究 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法与创新点 | 第18-19页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18页 |
| 1.4.2 创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 非上市中小企业及其信用风险的相关概述 | 第19-29页 |
| 2.1 非上市中小企业概述 | 第19-26页 |
| 2.1.1 中小企业的界定 | 第19页 |
| 2.1.2 国内外对于中小企业划分的标准 | 第19-20页 |
| 2.1.3 中小企业的特点 | 第20-22页 |
| 2.1.4 非上市中小企业与上市中小企业的差异 | 第22-24页 |
| 2.1.5 非上市中小企业的融资困境成因分析 | 第24-26页 |
| 2.2 非上市中小企业信用风险概述 | 第26-29页 |
| 2.2.1 信用风险的定义及其成因 | 第26-28页 |
| 2.2.2 非上市中小企业信用风险的特征 | 第28-29页 |
| 第3章 非上市中小企业信用风险评价模型的选择 | 第29-41页 |
| 3.1 传统信用风险度量方法 | 第30-34页 |
| 3.1.1 要素分析法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 信用评级分类法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 信用评分法 | 第32-34页 |
| 3.2 现代信用风险度量模型 | 第34-36页 |
| 3.2.1 信用计量模型（Credit Metrics） | 第34-35页 |
| 3.2.2 信用风险附加模型（Credit Risk+） | 第35页 |
| 3.2.3 宏观模拟模型（Credit Portfolio View） | 第35-36页 |
| 3.2.4 预期违约率模型（ KMV） | 第36页 |
| 3.3 非上市中小企业信用风险度量模型适用性分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 主流现代信用风险度量模型对比分析 | 第37-40页 |
| 3.3.2 非上市中小企业信用风险度量模型的选择 | 第40-41页 |
| 第4章 KMV模型与BP神经网络的组合模型的构建 | 第41-48页 |
| 4.1 KMV模型的概述 | 第41-42页 |
| 4.1.1 KMV模型的基本思想 | 第41页 |
| 4.1.2 KMV模型的假设条件 | 第41页 |
| 4.1.3 KMV模型的计算步骤 | 第41-42页 |
| 4.2 BP神经网络的概述 | 第42-44页 |
| 4.2.1 BP神经网络的原理 | 第42-44页 |
| 4.2.2 BP神经网络的算法步骤 | 第44页 |
| 4.3 BP-KMV组合模型的工作原理 | 第44-48页 |
| 第5章 基于BP-KMV模型的非上市中小企业信用风险度量实证分析 | 第48-65页 |
| 5.1 样本选取及数据来源 | 第48-49页 |
| 5.1.1 样本选取 | 第48页 |
| 5.1.2 数据来源 | 第48-49页 |
| 5.2 KMV模型求解上市中小企业资产市场价值及波动率 | 第49-52页 |
| 5.2.1 参数的设定 | 第49-51页 |
| 5.2.2 求解上市中小企业资产市场价值及波动率 | 第51-52页 |
| 5.3 BP神经网络求解非上市中小企业资产市场价值及波动率 | 第52-57页 |
| 5.3.1 财务指标选取 | 第52-54页 |
| 5.3.2 根据参数建立BP神经网络 | 第54-56页 |
| 5.3.3 求解非上市中小企业资产市场价值及波动率 | 第56-57页 |
| 5.4 非上市中小企业违约距离及违约率计算 | 第57-61页 |
| 5.4.1 非上市中小企业违约距离计算 | 第57-59页 |
| 5.4.2 违约距离与违约率的转化 | 第59-61页 |
| 5.5 根据违约率度量非上市中小企业信用风险 | 第61-64页 |
| 5.5.1 非上市中小企业信用风险度量实证结果分析 | 第61-63页 |
| 5.5.2 违约率与信用等级的转化 | 第63-64页 |
| 5.6 商业银行应用BP-KMV组合模型的要点 | 第64-65页 |
| 第6章 主要结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 主要结论 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果 | 第72页 |
