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声明
1绪论
1.1论文的选题背景和研究意义
1.2文献综述
1.2.1国外信用风险评估体系的研究
1.2.2我国信用风险评估体系方法及效果
1.3论文框架及主要内容
2信用风险、信用风险评估模型的概述
2.1信用风险理论
2.1.1信用的概述
2.1.2信用风险的概述
2.2传统的信用风险评估方法
2.2.1古典分析法
2.2.2多变量统计方法
2.3信用风险评估模型的发展
2.4个人信用风险评估
2.4.1个人信用风险评估概述
2.4.2国外个人信用风险评估的经验
2.4.3我国个人信用风险评估的现状
3人工神经网络原理及应用
3.1人工智能学科的发展及应用
3.2人工神经网络及B-P神经网络的基本原理
3.2.1人工神经网络的基本原理
3.2.2 B-P反向传播神经网络的基本原理
3.3人工智能方法在金融领域中的应用
3.4 B-P神经网络在个人信用风险评估应用中的优越性
3.4.1个人信用风险评估的特点
3.4.2 B-P神经网络的特点
3.4.3 B-P神经网络在个人信用风险评估体系中的优越性
4基于B-P神经网络的个人信用风险评估模型的建立
4.1模型指标参数的选择及取值设定
4.1.1个人信用风险评估体系指标的设置原则
4.1.2模型指标参数选择
4.1.3模型指标参数细分及取值
4.2 B-P网络模型的建立
4.3 B-P网络模型的仿真
4.3.1数据的获得及归一化处理
4.3.2模型的构建
4.3.3模型仿真
5结果讨论与对策
5.1 B-P网络方法的讨论
5.2完善个人信用风险评估制度的对策和建议
结论
致谢
参考文献
附录