本书对我国民营上市企业信用违约风险评价及监测进行实证研究，建立了适用于民营企业信用风险违约的动态评价系统和监测机制。首先，构建了基于极限学习机原理的动态评价模型，选择带有遗忘因子极限学习机的信用违约风险动态评价模型，用于判别民营企业信用违约风险。其次，深入细致地对民营企业信用违约风险评价进行了实证分析，并结合指标体系权重有针对性地提出监测分析和防范措施。最后，对所建立模型的应用范围及局限性从不同角度给出建议和对策。本书对于增强民营企业融资能力、促进金融市场稳健发展具有十分重要的意义。

孙素侠，博士，河南财经政法大学副教授。研究方向为数量经济学与产业经济，参与国家级及省部级课题项目5项，在期刊上发表文章10余篇。

第一章 绪论
第一节 选题背景与研究意义
一、选题背景
二、研究意义
第二节 研究思路与研究内容
一、研究思路
二、研究内容
第三节 结构安排
第四节 创新点与不足
一、创新点
二、不足
第二章 企业信用违约风险评价研究文献综述
第一节 企业信用违约风险评价研究发展综述
一、国外研究发展综述
二、国内研究发展综述
第二节 企业信用违约风险评价指标体系研究
第三节 企业信用违约风险评价方法研究
一、线性加权法
二、非线性加权法
三、统计方法
四、知识学习方法
第四节 企业信用违约预测方法研究
一、单一预测方法
二、组合预测方法
第三章 民营企业信用违约风险相关理论
第一节 民营企业信用违约风险相关概念界定
一、民营企业
二、信用风险
三、信用违约风险
第二节 企业信用违约风险成因相关理论
一、信息不对称理论
二、软预算约束理论
三、企业价值理论
第三节 企业信用违约风险发展相关理论
一、信用违约与企业发展
二、信用违约与金融风险
三、信用违约与社会融资
第四章 民营企业信用违约风险评价监测指标体系构建
第一节 指标体系构建原则与方法
一、指标体系构建原则
二、指标体系筛选方法
第二节 指标筛选及体系构建
第三节 指标聚类
一、灰色关联度的聚类方法
二、基于灰色关联度的指标聚类
第四节 本章小结
第五章 民营企业信用违约风险评价及监测指标权重确定
第一节 指标权重赋权方法
一、常用指标赋权法及其比较分析
二、传统指标组合赋权法及其比较分析
第二节 基于OWA算子的组合赋权法及其优势分析
第三节 基于OWA算子的组合赋权法的指标权重
一、样本数据选取
二、指标权重计算
第四节 本章小结
第六章 基于极限学习机原理的信用违约风险评价及监测分析
第一节 传统企业信用违约风险评价方法
一、线性加权法
二、层次分析法
三、非线性加权法
四、统计方法
五、知识学习方法
第二节 极限学习机原理及应用领域
一、神经网络和激活函数
二、极限学习机原理与模型
第三节 极限学习机外权辨识算法
一、极限学习机离线外权辨识算法
二、极限学习机在线外权辨识算法
三、带遗忘因子的极限学习机在线外权辨识算法
第四节 民营企业信用违约风险评估实证分析
一、样本数据集说明
二、极限学习机模型隐层节点确定
三、三类极限学习机模型对比分析
第五节 评价模型应用及监测分析
一、模型应用
二、监测分析
三、模型应用局限性
第六节 本章小结
第七章 研究结论与对策建议
第一节 研究结论
第二节 对策建议
一、加强金融机构企业信贷管理
二、强化民营企业信用违约规避机制
三、加大国家对企业信用违约法律法规建设
参考文献