前言
Preface
第一章 商业银行客户贷后信用风险识别与管理研究概述
第一节 商业银行客户贷后信用风险识别与管理问题的提出
第二节 国内外相关研究文献回顾
第三节 商业银行客户贷后信用风险识别研究发展趋势与待解决的问题
第四节 商业银行客户贷后信用风险识别模型的主要研究目标与思路
第二章 对客户贷后信用风险识别与管理的理论认识
第一节 金融市场风险体系和商业银行贷后信用风险
第二节 客户贷后信用风险管理与企业破产识别研究
第三节 贷后信用风险管理与企业破产识别模型研究
第四节 商业银行贷后信用风险管理存在的主要问题
第三章 企业客户财务危机识别模型
第一节 构建企业客户财务危机识别模型的相关思考
第二节 基于贝叶斯技术的企业客户财务危机识别模型的构建
第三节 基于贝叶斯技术的企业客户财务危机识别模型实验设计与结果
第四节 企业客户财务危机识别模型研究的几点结论
第四章 基于案例推理的企业客户破产预测模型
第一节 客户破产预测与识别问题的提出
第二节 构建企业客户破产预测模型的案例推理方法
第三节 企业客户破产预测的混合检索技术
第四节 基于案例推理的企业客户破产预测的实验
第五节 基于案例推理的企业客户破产预测的研究结论和评论
第五章 企业集团客户贷后信用风险识别模型
第一节 构建企业集团客户贷后信用风险识别模型的相关理论
第二节 客户违约指标和母公司信用价差关系的VAR估计模型
第三节 企业集团客户贷后信用风险识别模型应用实例
第四节 企业集团客户贷后信用风险识别模型的研究结论
第六章 基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型
第一节 对企业客户贷后欺诈性财务报告识别问题的初步认识
第二节 企业客户欺诈性财务报告识别研究的现状
第三节 识别企业客户贷后欺诈性财务报告的概率神经网络模型方法
第四节 企业客户欺诈性财务报告识别的样本和变量与模型开发
第五节 企业客户贷后欺诈性财务报告识别模型的实验结果分析
第六节 基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型的研究结论
第七章 基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型
第一节 违约企业客户轮廓识别研究的一般思路
第二节 识别违约企业客户轮廓的贝叶斯网络推理方法
第三节 违约企业客户轮廓识别模型的构建
第四节 基于贝叶斯网络的企业违约客户轮廓识别模型的研究结论
第八章 贷后信用风险识别模型研究总结与展望
第一节 商业银行贷后信用风险识别模型的研究总结
第二节 对未来商业银行贷后信用风险识别模型研究的展望
附录
附录A SLC聚类技术的伪代码
附录B 贝叶斯网络预测精确度
附录C 发生频率的更低的界限（下确界）
参考文献
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