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第1章 绪论1

1.1 租赁和商务服务业小企业信用评价的特点1

1.2 选题背景及意义4

1.3 信用评价指标体系相关研究7

1.3.1 国内外金融机构的指标体系7

1.3.2 学术文献总结的指标体系10

1.3.3 现有指标体系存在的问题14

1.4 信用评价指标筛选方法相关研究15

1.4.1 统计方法构建指标体系15

1.4.2 非统计方法构建指标体系17

1.4.3 现有指标体系构建方法的不足20

1.5 信用评价方法相关研究20

1.5.1 统计与计量的信用评价模型20

1.5.2 人工智能的信用评价模型22

1.5.3 非参数的信用评价模型24

1.5.4 数学优化的信用评价模型24

1.5.5 随机概率的信用评价模型25

1.5.6 组合方法的信用评价模型26

1.5.7 其他方法的信用评价模型28

1.5.8 现有信用评价方法的不足29

1.6 现有研究存在的主要问题29

1.7 本书主要研究思路与内容30

1.7.1 研究内容30

1.7.2 研究内容的相互关系31

1.7.3 研究方法32

1.7.4 技术路线35

1.8 本书的主要创新点36

第2章 基于显著性检验的租赁与商务服务业小企业信用评价指标体系构建39

2.1 问题的提出39

2.2 信用评价指标体系的构建原理40

2.2.1 海选与初步筛选思路40

2.2.2 秩和检验的定量筛选原理42

2.2.3 方差检验的定量筛选原理44

2.2.4 秩相关分析的定量筛选原理45

2.3 信用评价指标体系的构建方法48

2.3.1 海选与初步筛选方法48

2.3.2 指标数据标准化52

2.3.3 第一次定量筛选的秩和检验法57

2.3.4 第二次定量筛选的方差检验法61

2.3.5 第三次定量筛选的秩相关方法64

2.3.6 与现有研究区别及特色68

2.4 信用评价指标体系的构建69

2.4.1 指标体系构建的基础69

2.4.2 第一次定量筛选74

2.4.3 第二次定量筛选78

2.4.4 第三次定量筛选82

2.4.5 最终构建的评价指标体系85

2.5 对应关系86

2.6 本章小结88

2.6.1 主要工作88

2.6.2 主要结论89

第3章 基于投影寻踪判别的租赁与商务服务业小企业信用评价模型90

3.1 问题的提出90

3.2 信用评价模型的构建原理92

3.2.1 违约状态与信用得分的界定92

3.2.2 问题的性质93

3.2.3 问题的难点95

3.2.4 解决难点的思路95

3.2.5 信用评价模型的原理102

3.3 信用评价模型的构建方法103

3.3.1 构建投影寻踪判别模型的原因103

3.3.2 评价指标数据标准化104

3.3.3 评价指标的赋权公式106

3.3.4 信用得分的测算公式116

3.3.5 准确性与稳健性检验的公式117

3.3.6 与现有研究区别及特色120

3.4 信用评价模型的建立122

3.4.1 评价指标体系与标准化数据122

3.4.2 测算评价指标的权重124

3.4.3 测算企业的信用得分127

3.4.4 准确性检验与稳健性检验128

3.5 与逻辑回归模型的对比分析131

3.6 本章小结134

3.6.1 主要工作134

3.6.2 主要结论134

第4章 基于Copula-等分法的租赁与商务服务业小企业信用等级划分136

4.1 问题的提出136

4.2 信用等级划分的原理137

4.2.1 信用等级与违约损失率的关系界定137

4.2.2 问题的性质138

4.2.3 问题的难点140

4.2.4 解决难点的思路140

4.2.5 信用等级划分的原理142

4.3 信用等级划分的方法144

4.3.1 扩充样本的原因144

4.3.2 数据标准化145

4.3.3 单一指标的边缘分布函数145

4.3.4 多个指标的联合分布函数149

4.3.5 多个指标的蒙特卡罗模拟152

4.3.6 等分法的初步等级划分154

4.3.7 动态调整的最终等级划分156

4.3.8 与现有研究区别及特色158

4.4 信用等级的划分159

4.4.1 信用等级划分的基础159

4.4.2 拟合边缘分布函数162

4.4.3 拟合联合分布函数164

4.4.4 蒙特卡罗模拟166

4.4.5 初步划分信用等级168

4.4.6 最终划分信用等级171

4.5 与最优分割法的对比分析174

4.6 评级体系的实践检验176

4.7 本章小结177

4.7.1 主要工作177

4.7.2 主要结论178

第5章 结论与展望179

5.1 主要工作179

5.2 主要结论181

5.3 主要创新182

5.4 展望184

参考文献186

后记201