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金融行业风险控制系统设计与实现

TOC\o1-2\h\u11266第1章引言 3

241161.1背景与意义 3

231011.2国内外研究现状 3

98431.3研究内容与目标 3

22610第2章金融行业风险概述 4

145572.1风险分类与特点 4

183572.2风险影响因素 4

43412.3风险控制策略 5

32332第3章风险控制系统设计框架 5

70883.1设计原则与目标 5

44163.2系统架构设计 6

34673.3关键技术选型 6

28452第4章数据采集与预处理 7

160274.1数据源分析 7

195534.1.1市场数据 7

255324.1.2非市场数据 7

317644.1.3用户行为数据 7

303414.2数据采集方法 7

247604.2.1自动采集 7

270644.2.2手动采集 7

151954.2.3数据交换 7

302694.3数据预处理技术 8

54154.3.1数据清洗 8

278834.3.2数据补全 8

78144.3.3数据标准化 8

307714.3.4特征工程 8

22584.3.5数据整合 8

15854第5章风险评估模型构建 8

75205.1模型选择与设计 8

101575.1.1模型选择 8

245905.1.2模型设计 9

321305.2参数优化与验证 9

112815.2.1参数优化 9

152495.2.2模型验证 10

275755.3模型评估与调整 10

283585.3.1模型评估 10

237495.3.2模型调整 10

22574第6章风险预警与监测 10

217466.1预警指标体系构建 10

51486.1.1信贷风险指标 10

283956.1.2市场风险指标 11

111436.1.3操作风险指标 11

32706.1.4流动性风险指标 11

269476.1.5法律合规风险指标 11

171086.2预警方法与实现 11

230346.2.1单变量预警方法 11

56756.2.2多变量预警方法 11

217896.2.3预警模型实现 11

52226.3实时风险监测 12

77116.3.1数据采集与处理 12

139246.3.2预警指标计算 12

268056.3.3预警信号与发布 12

199886.3.4预警结果分析与应用 12

8179第7章风险控制策略优化 12

326557.1控制策略概述 12

39687.2策略优化方法 12

20627.2.1风险控制策略评价指标 12

182307.2.2策略优化框架 12

270037.3智能优化算法应用 13

53477.3.1遗传算法 13

19727.3.2粒子群优化算法 13

33457.3.3模拟退火算法 13

278337.3.4神经网络算法 13

8950第8章风险控制决策支持系统 13

213298.1系统功能设计 13

43488.1.1数据集成与管理 13

214948.1.2风险评估与预警 14

78168.1.3决策支持 14

117828.2决策支持算法实现 14

299198.2.1信用评分模型 14

142168.2.2市场风险模型 14

11238.2.3风险预警算法 14

41008.2.4风险控制策略推荐算法 14

175278.3系统测试与优化 15

223428.3.1系统测试 15

112168.3.2系统优化 15

28414第9章案例分析与实证研究 15

276449.1案例选取与数据准备 15

180779.2风险控制效果分析 15

47029.2.1信贷资产质量分析 15

273599.2.2风险控制能力分析 15

5139.2.3经济效益分析 15

79049.3结果讨论与启示 16

53449.3.1结果讨论 16

129849.3.2启示 16

26779第10章总结与展望 16

1123210.1工作总结 16

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