本书基于教育部人文社会科学研究规划基金项目，以战略性新兴产业企业信用风险评价体系为研究对象，共分为14章，对战略性新兴产业的发展现状及区域分布、银行与战略性新兴产业企业的信贷行为、战略性新兴产业企业信用风险影响因素、战略性新兴产业企业信用风险评价指标体系及指标赋权、战略性新兴产业企业信用风险的组合评价模型、战略性新兴产业企业信用风险的分行业动态评价、不确定性方法在战略性新兴产业企业信用评价中的应用等问题展开研究，并得出相关研究结论与建议。
样章试读
目录
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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
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