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第1章 绪论1

1.1 研究背景、意义及目的1

1.2 国内外研究现状2

1.2.1 信用风险的概念与成因2

1.2.2 传统的信用风险评价方法3

1.2.3 多元统计分析方法4

1.2.4 人工智能方法11

1.2.5 战略性新兴产业企业信用风险评价相关研究17

1.3 研究内容与技术路线18

1.3.1 研究内容18

1.3.2 技术路线19

1.4 主要创新点20

第2章 战略性新兴产业的发展现状分析及区域分布研究22

2.1 引言22

2.2 战略性新兴产业统计分类目录的重构23

2.2.1 战略性新兴产业的外延23

2.2.2 战略性新兴产业统计分类目录24

2.3 战略性新兴产业的发展现状研究26

2.3.1 指标选取及数据来源26

2.3.2 战略性新兴产业的发展现状26

2.4 战略性新兴产业的区域分布研究29

2.4.1 区位熵理论29

2.4.2 战略性新兴产业区位熵的计算29

2.4.3 战略性新兴产业的区域分布特征31

2.5 本章小结31

第3章 银行与战略性新兴产业企业信贷行为的演化博弈分析33

3.1 引言33

3.2 演化博弈理论的基本概念34

3.2.1 基本概念的形成34

3.2.2 演化稳定策略34

3.2.3 复制者动态35

3.3 演化博弈模型的构建36

3.3.1 模型假设36

3.3.2 支付矩阵36

3.3.3 演化稳定策略分析37

3.4 模型的稳定性分析38

3.5 本章小结40

第4章 战略性新兴产业企业信用风险影响因素研究41

4.1 引言41

4.2 战略性新兴产业的内涵及特征分析42

4.2.1 战略性新兴产业的内涵42

4.2.2 战略性新兴产业的特征42

4.3 战略性新兴产业企业信用风险的定义及违约行为分析44

4.3.1 战略性新兴产业企业信用风险的定义44

4.3.2 战略性新兴产业企业的违约行为分析45

4.4 战略性新兴产业企业信用风险影响因素分析47

4.4.1 财务因素分析47

4.4.2 非财务因素分析48

4.5 实证检验50

4.5.1 因子分析的数学模型50

4.5.2 因素变量的选取与数据来源50

4.5.3 因子分析过程与结果分析51

4.6 本章小结53

第5章 战略性新兴产业企业信用风险评价指标体系构建55

5.1 引言55

5.2 评价指标的选取原则56

5.3 战略性新兴产业企业信用风险评价指标体系57

5.3.1 指标体系的构成57

5.3.2 指标的具体含义58

5.4 评价指标的筛选62

5.4.1 评价指标的相关性分析63

5.4.2 评价指标的鉴别力分析64

5.5 本章小结65

第6章 基于信息熵的战略性新兴产业企业信用风险评价指标赋权研究66

6.1 引言66

6.2 信息熵的基本原理67

6.2.1 信息熵67

6.2.2 离散型随机变量概率分布的熵68

6.2.3 连续型随机变量概率分布的熵68

6.3 熵权法的计算步骤69

6.3.1 建立决策矩阵69

6.3.2 指标数据标准化69

6.3.3 确定指标权重70

6.4 实证分析70

6.4.1 样本与原始数据70

6.4.2 指标熵权的计算72

6.5 本章小结73

第7章 基于正态云模型的战略性新兴产业企业信用评价研究74

7.1 引言74

7.2 正态云理论75

7.2.1 正态云及其数字特征75

7.2.2 正向正态云发生器76

7.3 基于正态云模型的战略性新兴产业企业信用评价模型76

7.4 实证分析77

7.4.1 指标体系与样本数据77

7.4.2 指标权重的确定78

7.4.3 模糊综合评价78

7.5 本章小结81

第8章 基于相对熵和可变模糊集理论的战略性新兴产业企业信用评价研究83

8.1 引言83

8.2 战略性新兴产业企业信用评价模型84

8.2.1 基于相对熵的组合权重计算84

8.2.2 计算待评企业u对级别h的指标相对隶属度85

8.2.3 计算待评企业u对级别h的综合相对隶属度86

8.2.4 计算待评企业u的级别特征值86

8.3 实证分析87

8.3.1 指标体系与样本数据87

8.3.2 基于相对熵的组合权重计算87

8.3.3 可变模糊评价88

8.4 本章小结90

第9章 战略性新兴产业企业信用风险的组合评价模型研究91

9.1 引言91

9.2 模糊Borda法91

9.3 实证分析92

9.3.1 指标体系与样本数据92

9.3.2 指标权重的确定93

9.3.3 正态云模型评价结果93

9.3.4 可变模糊评价结果94

9.3.5 组合评价94

9.4 本章小结95

第10章 战略性新兴产业企业信用风险的分行业动态评价研究96

10.1 引言96

10.2 动态综合评价模型的构建97

10.2.1 模糊测度与Choquet模糊积分97

10.2.2 语意变量与正三角模糊数98

10.2.3 动态综合评价模型98

10.3 实证分析99

10.3.1 指标体系99

10.3.2 样本数据选取99

10.3.3 动态综合评价过程101

10.3.4 结果分析与比较102

10.4 本章小结105

第11章 灰色系统理论在战略性新兴产业企业信用评价中的应用研究106

11.1 引言106

11.2 战略性新兴产业企业信用评价的灰色关联投影模型107

11.2.1 建立决策矩阵107

11.2.2 确定指标权重108

11.2.3 决策矩阵的标准化处理108

11.2.4 确定加权灰色关联决策矩阵108

11.2.5 确定灰色关联投影值109

11.2.6 战略性新兴产业企业信用综合评分110

11.2.7 战略性新兴产业企业信用评价步骤110

11.3 实证分析111

11.4 本章小结113

第12章 Sugeno模糊积分在战略性新兴产业企业信用评价中的应用研究114

12.1 引言114

12.2 模糊测度与模糊积分115

12.3 基于Sugeno模糊积分的企业信用评价模型116

12.4 基于Sugeno模糊积分的企业信用评价步骤117

12.5 实例分析117

12.6 本章小结120

第13章 未确知测度在战略性新兴产业企业信用评价中的应用研究121

13.1 引言121

13.2 企业信用评价的未确知测度模型122

13.2.1 单指标未确知测度122

13.2.2 指标权重的确定122

13.2.3 多指标综合测度评价矩阵123

13.2.4 置信度识别准则124

13.2.5 排序124

13.3 应用实例124

13.3.1 指标体系与样本数据124

13.3.2 指标权重的确定125

13.3.3 战略性新兴产业企业信用评价126

13.4 本章小结127

第14章 MLP神经网络在战略性新兴产业企业信用评价中的应用研究128

14.1 引言128

14.2 指标体系与样本数据129

14.3 判别分析法的分类结果与分析133

14.3.1 Fisher判别函数的生成133

14.3.2 分类结果与分析133

14.4 MLP神经网络模型的分类结果与分析135

14.4.1 MLP神经网络模型135

14.4.2 分类结果与分析136

14.5 本章小结137

参考文献139

附录152