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赤道原则下我国商业银行内部信用评级研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-16页 | | ·研究背景 | 第10页 | | ·文献综述 | 第10-13页 | | ·国外关于赤道原则的研究现状 | 第10-11页 | | ·国内关于赤道原则的研究现状 | 第11-13页 | | ·研究内容与研究方法 | 第13-14页 | | ·技术路线与论文结构 | 第14页 | | ·拟解决的关键问题及创新期望 | 第14-16页 | | 第二章 信用评级基本原理 | 第16-22页 | | ·信用评级基本原理 | 第16-17页 | | ·信用评级基本概念 | 第16-17页 | | ·信用评级的指标设计原则 | 第17页 | | ·信用评级主要模型和方法 | 第17-22页 | | ·统计学方法 | 第18-19页 | | ·Z 评分模型 | 第19-20页 | | ·神经网络模型 | 第20页 | | ·支持向量机 | 第20-22页 | | 第三章 基于赤道原则的商业银行信用评级指标体系 | 第22-32页 | | ·商业银行赤道原则产生背景 | 第22-23页 | | ·环境与社会风险管理 | 第22页 | | ·赤道原则的提出 | 第22-23页 | | ·商业银行赤道原则核心内容 | 第23-28页 | | ·赤道原则核心内容 | 第23-25页 | | ·金融机构对赤道原则的实践现状 | 第25-27页 | | ·基于赤道原则的主要信用评级指标 | 第27-28页 | | ·商业银行信用评级的综合指标体系 | 第28-31页 | | ·商业银行信用评级指标 | 第28-30页 | | ·商业银行信用评级综合指标体系 | 第30-31页 | | ·本章小结 | 第31-32页 | | 第四章 基于支持向量机的银行信用评级模型设计 | 第32-42页 | | ·统计学习理论 | 第32-34页 | | ·VC 维 | 第32-33页 | | ·结构风险最小化 | 第33-34页 | | ·支持向量机的基本原理 | 第34-39页 | | ·线性分类器 | 第34-36页 | | ·非线性分类器及核函数的引入 | 第36-38页 | | ·SVM的特性 | 第38-39页 | | ·支持向量机模型设计 | 第39-42页 | | ·支持向量机结构设计 | 第39页 | | ·支持向量机的核函数选择 | 第39-40页 | | ·支持向量机参数选择 | 第40-41页 | | ·基于赤道原则的信用评级模型建立 | 第41-42页 | | 第五章 银行信用评级模型的应用分析 | 第42-51页 | | ·样本采集 | 第42-44页 | | ·样本数据预处理 | 第44页 | | ·模型分析 | 第44-49页 | | ·核函数和参数的选择 | 第44-46页 | | ·实验结果 | 第46-49页 | | ·结果比较分析 | 第49-50页 | | ·本章小结 | 第50-51页 | | 结论 | 第51-53页 | | 参考文献 | 第53-57页 | | 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 | | 致谢 | 第58-59页 | | 附件 | 第59页 |
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论文编号BS284369，这篇论文共59页
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