| 前言 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-42页 |
| 1．1 金融风险 | 第15-17页 |
| 1．1．1 金融风险的涵义 | 第15页 |
| 1．1．2 金融风险的类型 | 第15-16页 |
| 1．1．3 金融风险管理 | 第16-17页 |
| 1．2 商业银行及其信用风险 | 第17-24页 |
| 1．2．1 商业银行简介 | 第17-18页 |
| 1．2．2 商业银行非线性机制 | 第18-22页 |
| 1．2．3 商业银行信用风险 | 第22-24页 |
| 1．3 信用风险预警管理系统内涵 | 第24-29页 |
| 1．3．1 预警管理理论 | 第24-25页 |
| 1．3．2 信用风险预警管理系统的组成 | 第25-27页 |
| 1．3．3 信用风险预警管理系统的要素与功能 | 第27-28页 |
| 1．3．4 信用风险预警管理系统的特征 | 第28页 |
| 1．3．5 信用风险预警管理系统的运行模式 | 第28-29页 |
| 1．3．6 信用风险预警管理系统构建 | 第29页 |
| 1．4 信用风险预警管理系统研究综述 | 第29-36页 |
| 1．4．1 预警管理研究历程 | 第29-32页 |
| 1．4．2 信用风险预警管理系统研究现状 | 第32-33页 |
| 1．4．3 信用风险预警管理系统现阶段缺陷及未来发展趋势 | 第33-36页 |
| 1．5 课题背景 | 第36-39页 |
| 1．5．1 研究意义 | 第36-37页 |
| 1．5．2 建立商业银行信用风险预警管理系统的必要性 | 第37-38页 |
| 1．5．3 建立商业银行信用风险预警管理系统的可行性 | 第38-39页 |
| 1．6 文章主要工作 | 第39-42页 |
| 1．6．1 研究目的 | 第39页 |
| 1．6．2 技术路线 | 第39-40页 |
| 1．6．3 主要内容 | 第40-42页 |
| 第二章 信用风险识别 | 第42-58页 |
| 2．1 引言 | 第42-43页 |
| 2．2 商业银行信用风险成因 | 第43-47页 |
| 2．2．1 流动性风险成因 | 第43-44页 |
| 2．2．2 投资风险成因 | 第44-45页 |
| 2．2．3 信贷风险成因 | 第45页 |
| 2．2．4 中国信用风险的历史成因 | 第45-47页 |
| 2．3 信用风险预警管理系统指标体系的构建 | 第47-57页 |
| 2．3．1 国内外金融风险评价指标体系概述 | 第47-50页 |
| 2．3．2 指标选取原则 | 第50-51页 |
| 2．3．3 指标的聚类分析 | 第51-53页 |
| 2．3．4 信用风险监测指标体系 | 第53-57页 |
| 2．4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 信用风险评价 | 第58-75页 |
| 3．1 引言 | 第58页 |
| 3．2 基于HNN的风险评价模型 | 第58-64页 |
| 3．2．1 Hopfield网络简介 | 第58-60页 |
| 3．2．2 联想记忆的原理 | 第60页 |
| 3．2．3 联想记忆的设计原则 | 第60-61页 |
| 3．2．4 Hopfield网络运行规则 | 第61-62页 |
| 3．2．5 Hopfield网络计算过程 | 第62-63页 |
| 3．2．6 网络记忆容量 | 第63页 |
| 3．2．7 信用风险评价模型 | 第63-64页 |
| 3．3 模型应用分析 | 第64-73页 |
| 3．3．1 仿真实验 | 第64-66页 |
| 3．3．2 Hopfield网络风险评价模型压力测试 | 第66-69页 |
| 3．3．3 评价模型比较分析 | 第69-73页 |
| 3．4 信用风险预警信号输出 | 第73-74页 |
| 3．4．1 预警信号 | 第73页 |
| 3．4．2 预警信号图 | 第73-74页 |
| 3．5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 流动性风险预控 | 第75-101页 |
| 4．1 引言 | 第75页 |
| 4．2 净头寸的协同学分析 | 第75-79页 |
| 4．2．1 净头寸系统的协同学描述 | 第75-76页 |
| 4．2．2 净头寸系统的协同理论分析 | 第76-79页 |
| 4．3 基于小波网络的预测模型 | 第79-87页 |
| 4．3．1 混沌与分数维 | 第80-81页 |
| 4．3．2 数据分析 | 第81-83页 |
| 4．3．3 预测模型 | 第83-87页 |
| 4．4 预测模型的应用分析 | 第87-99页 |
| 4．4．1 仿真研究 | 第87-91页 |
| 4．4．2 预测模型压力测试分析 | 第91-96页 |
| 4．4．3 模型比较分析 | 第96-99页 |
| 4．5 流动性安排 | 第99-100页 |
| 4．6 本章小结 | 第100-101页 |
| 第五章 投资风险预控 | 第101-121页 |
| 5．1 引言 | 第101页 |
| 5．2 商业银行投资风险定性分析 | 第101-103页 |
| 5．2．1 宏观分析 | 第102页 |
| 5．2．2 中观分析 | 第102-103页 |
| 5．2．3 微观分析 | 第103页 |
| 5．3 投资风险的度量 | 第103-106页 |
| 5．3．1 算术法 | 第103-104页 |
| 5．3．2 标准差法 | 第104-105页 |
| 5．3．3 相关系数法 | 第105-106页 |
| 5．4 投资收益分析 | 第106-107页 |
| 5．4．1 投资的收益 | 第106-107页 |
| 5．4．2 投资风险与收益的关系 | 第107页 |
| 5．5 商业银行投资风险预控 | 第107-119页 |
| 5．5．1 投资风险预控研究现状 | 第108-109页 |
| 5．5．2 系统性风险的预控 | 第109-110页 |
| 5．5．3 非系统性风险的预控 | 第110-112页 |
| 5．5．4 Markowitz模型的理论探讨 | 第112-118页 |
| 5．5．5 仿真研究 | 第118-119页 |
| 5．6 本章小结 | 第119-121页 |
| 第六章 信贷风险预控 | 第121-136页 |
| 6．1 引言 | 第121-122页 |
| 6．2 信贷风险度量 | 第122-131页 |
| 6．2．1 借款对象风险 | 第122-125页 |
| 6．2．2 贷款方式风险 | 第125-126页 |
| 6．2．3 贷款本身风险 | 第126-130页 |
| 6．2．4 信贷员素质风险 | 第130-131页 |
| 6．2．5 单笔贷款风险程度的确定 | 第131页 |
| 6．3 单笔贷款风险控制 | 第131-132页 |
| 6．4 信贷方案优选 | 第132-135页 |
| 6．4．1 方案优选模型 | 第132-134页 |
| 6．4．2 模型的应用 | 第134-135页 |
| 6．5 本章小结 | 第135-136页 |
| 第七章 基于RBF网络的信用风险控制 | 第136-149页 |
| 7．1 引言 | 第136页 |
| 7．2 临界风险度与最佳风险度 | 第136-140页 |
| 7．2．1 商业银行预警系统监控对象 | 第136-137页 |
| 7．2．2 风险收益与风险损失 | 第137-139页 |
| 7．2．3 临界风险度与最佳风险度 | 第139-140页 |
| 7．3 RBF网络 | 第140-143页 |
| 7．3．1 RBF神经网络简介 | 第140-141页 |
| 7．3．2 RBF神经元模型 | 第141-142页 |
| 7．3．3 径向基函数网络的结构 | 第142-143页 |
| 7．4 基于RBF网络的信用风险预测控制模型 | 第143-146页 |
| 7．4．1 预测控制系统的基本结构 | 第143页 |
| 7．4．2 信用风险预测控制系统 | 第143-144页 |
| 7．4．3 预测控制系统的国内实现基础 | 第144-146页 |
| 7．5 模型应用研究 | 第146-148页 |
| 7．5．1 仿真试验 | 第146-147页 |
| 7．5．2 应用分析 | 第147-148页 |
| 7．6 本章小结 | 第148-149页 |
| 第八章 结论与展望 | 第149-152页 |
| 参考文献 | 第152-160页 |
| 攻读博士学位期间的主要工作 | 第160-161页 |
| 致谢 | 第161-162页 |
| 附录 | 第162-166页 |
| 附录A 小波变换网络训练结束时输入层权值 | 第162-163页 |
| 附录B 小波变换网络训练结束时输出层权值 | 第163-164页 |
| 附录C 小波变换网络训练结束时输入层偏差单元权值 | 第164-165页 |
| 附录D 小波变换网络训练结束时输出层偏差单元的权值 | 第165-166页 |
| 附录E 小波变换网络训练结束时回归单元权值 | 第166页 |
