第l章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析
1.3.1 工程項目融資風險分擔現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析
1.3.2 工程項目融資風險評價現(xiàn)狀及趨勢
1.3.3 發(fā)展動態(tài)
1.4 研究內(nèi)容
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 研究目標
1.4.3 擬解決的關鍵科學問題
1.5 研究方法
1.5.1 研究方法
1.5.2 技術路線
1.5.3 關鍵技術
1.6 本書的特色與創(chuàng)新之處
第2章 大型工程項目融資風險階段劃分
2.1 大型工程項目的融資概況
2.1.1 大型工程項目融資的主要理論
2.1.2 大型項目融資風險管理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2.1.3 大型工程項目的融資結構
2.1.4 大型工程項目的融資模式
2.1.5 大型工程項目的融資特點
2.1.8 大型工程項目的融資風險來源
2.2 不完全契約理論基本概述
2.2.1 不完全契約理論的發(fā)展
2.2.2 基于PRT。的不完全契約理論應用研究
2.2.3 不完全契約理論的基本思想
2.2.4 關于契約不完全的后果問題
2.2.5 關于不完全契約的治理問題
2.2.6 不完全契約理論的主要缺陷
2.2.7 對早期不完全契約理論的修正
2.2.8 不完全契約理論在契約理論中的地位
2.2.9 不完全契約理論的應用
2.2.10 不完全契約理論的內(nèi)核以及分析范式
2.2.11 不完全契約理論模型構建
2.3 大型工程項目融資風險階段劃分
第3章 大型工程項目融資風險識別
3.1 風險識別方法的確定
3.1.1 項目融資風險識別研究現(xiàn)狀
3.1.2 風險識別方法的遴選
3.1.3 項目融資風險識別方法的確定
3.2 粗糙集理論
3.2.1 粗糙集理論的背景
3.2.2 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀
3.2.3 粗糙集理論的基本概念和公式
3.2.4 基于遺傳算法的屬性相對約簡
3.2.5 基于離散粒子群算法的屬性約簡
3.2.6 粒子群算法的應用
3.2.7 粗糙集理論的應用
3.2.8 粗糙集理論的前景
3.3 自組織特征映射網(wǎng)絡
3.3.1 自組織特征映射網(wǎng)絡的基本概念
3.3.2 SOM算法的基本理論
3.3.3 SOM網(wǎng)絡諺『主要應用
3.3.4 S6FM神經(jīng)網(wǎng)絡的展望
第4章 大型工程項目融資風險分擔
4.1 融資風險的初次分擔
4.1.1 灰色關聯(lián)度分析(Grey Relational Analysis，GRA)
4.1.2 融資風險初次分擔的模型構建
4.2 融資風險共擔比例的確定
4.2.1 隨機合作博弈理論(Stochastic Cooperative Game Model SCGM
4.2.2 基于隨機合作博弈的風險共擔比例
第5章 大型工程項目融資風險評價
5.1 支持向量機
5.1.1 支持向量機(SVM)基本概述
5.1.2 支持向量機的改進算法
5.1.3 SVM應用
5.1.4 需要解決的問題和進一步的研究方向
5.2 遺傳算法
5.2.1 遺傳算法(GA)基本概述
5.2.2 遺傳算法的實現(xiàn)方法
5.2.3 遺傳算法的特點
5.2.4 遺傳算法的收斂性分析
5.2.5 遺傳算法的應用
5.2.6 遺傳算法的未來研究方向
5.3 基于GA優(yōu)化的SVM模型
第6章 大型工程項目融資風險動態(tài)評價體系實證研究
6.1 融資風險金分擔
6.2 融資風險評價
參考文獻