第一章 商业银行客户贷后信用风险识别与管理研究概述 1
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 2
第二节 国内外相关研究文献回顾 5
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 20
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 25
第二章 对客户贷后信用风险识别与管理的理论认识 31
第一节 金融市场风险体系和商业银行贷后信用风险 32
第二节 客户贷后信用风险管理与企业破产识别研究 40
第三节 贷后信用风险管理与企业破产识别模型研究 45
第四节 商业银行贷后信用风险管理存在的主要问题 55
第三章 企业客户财务危机识别模型 61
第一节 构建企业客户财务危机识别模型的相关思考 62
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 64
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 71
第四节 企业客户财务危机识别模型研究的几点结论 78
第四章 基于案例推理的企业客户破产预测模型 81
第一节 客户破产预测与识别问题的提出 82
第二节 构建企业客户破产预测模型的案例推理方法 83
第三节 企业客户破产预测的混合检索技术 87
第四节 基于案例推理的企业客户破产预测的实验 92
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 98
第五章 企业集团客户贷后信用风险识别模型 101
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 103
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 108
第三节 企业集团客户贷后信用风险识别模型应用实例 110
第四节 企业集团客户贷后信用风险识别模型的研究结论 115
第六章 基于概率神经网络的欺诈性财务报告识别模型 117
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 118
第二节 企业客户欺诈性财务报告识别研究的现状 119
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 122
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 125
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 131
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 133
第七章 基于贝叶斯网络的违约企业客户轮廓识别模型 135
第一节 违约企业客户轮廓识别研究的一般思路 136
第二节 识别违约企业客户轮廓的贝叶斯网络推理方法 138
第三节 违约企业客户轮廓识别模型的构建 140
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 157
第八章 贷后信用风险识别模型研究总结与展望 159
第一节 商业银行贷后信用风险识别模型的研究总结 160
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 163
附录 165
附录A SLC聚类技术的伪代码 166
附录B 贝叶斯网络预测精确度 168
附录C 发生频率的更低的界限（下确界） 169
参考文献 171