| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 小额贷款信用风险评价方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 小额贷款信用风险评价指标 | 第14-17页 |
| 1.3 现有研究的不足 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第20-21页 |
| 第二章 小额贷款客户信用风险评价理论基础 | 第21-32页 |
| 2.1 小额贷款概念及内涵 | 第21-22页 |
| 2.1.1 小额贷款概念 | 第21页 |
| 2.1.2 小额贷款客户的信用风险内涵 | 第21-22页 |
| 2.2 我国小额贷款客户信用风险的特殊性 | 第22-24页 |
| 2.2.1 区域集聚性 | 第23页 |
| 2.2.2 风险协变性 | 第23页 |
| 2.2.3 信息数据获取方式的主观性 | 第23页 |
| 2.2.4 信用风险评价困难性较大 | 第23-24页 |
| 2.3 小额贷款信用风险评价模型的比较分析与选择 | 第24-32页 |
| 2.3.1 各信用风险评价模型的比较 | 第24-28页 |
| 2.3.2 神经网络原理 | 第28-32页 |
| 第三章 Z小额贷款公司背景概述 | 第32-40页 |
| 3.1 Z小额贷款公司基本业务 | 第32页 |
| 3.2 Z小额贷款公司的客户特点 | 第32-33页 |
| 3.3 Z小额贷款公司客户信用风险评价现状 | 第33-36页 |
| 3.4 客户数据收集与描述 | 第36-40页 |
| 3.4.1 数据来源与说明 | 第36页 |
| 3.4.2 客户基本情况 | 第36-40页 |
| 第四章 Z小额贷款公司客户信用风险评价指标的确立 | 第40-51页 |
| 4.1 评价指标设计原则 | 第40-41页 |
| 4.2 小额贷款客户信用风险初始评价指标的选取 | 第41-46页 |
| 4.2.1 Z小额贷款客户信用风险初始评价指标的选取依据 | 第41-43页 |
| 4.2.2 客户信用风险初始评价指标的描述与量化 | 第43-46页 |
| 4.3 Z小额贷款公司客户信用风险评价指标建立 | 第46-51页 |
| 4.3.1 信用风险评价指标的降维处理 | 第46-50页 |
| 4.3.2 信用风险评价指标的最终确定 | 第50-51页 |
| 第五章 Z小额贷款公司客户信用风险评价模型的建立与检验 | 第51-63页 |
| 5.1 建模的思路 | 第51-53页 |
| 5.2 模型的建立 | 第53-60页 |
| 5.2.1 划分数据集 | 第53-54页 |
| 5.2.2 数据的归一化处理 | 第54页 |
| 5.2.3 网络模型的参数设定 | 第54-55页 |
| 5.2.4 神经网络模型的仿真模拟 | 第55-58页 |
| 5.2.5 神经网络网络模型的检验 | 第58-60页 |
| 5.3 信用风险评价模型的检验与分析 | 第60-63页 |
| 5.3.1 信用风险评价模型的检验标准 | 第60-61页 |
| 5.3.2 与判别分析法的模型分类结果对比 | 第61-63页 |
| 第六章 优化Z小额贷款公司客户信用风险管理的建议 | 第63-68页 |
| 6.1 Z小额贷款公司客户信用风险评价模型的使用建议 | 第63-64页 |
| 6.2 针对Z小额贷款公司客户风险管理的提升建议 | 第64-68页 |
| 第七章 结论与不足 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 附录 BP神经网络的运行程序 | 第75-78页 |
