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本书的研究： 1.根据上市公司披露的财务数据(财务报表)，运用模糊神经网络的方法进行信用违约预测。 2.基于粗集和神经网络对非上市公司信用风险评价，运用粗集理论的约简功能对财务数据进行提炼，应用神经网络进行评价。 3.基于KMV模型的上市公司信用风险度量，此模型对应用风险的预测基于股票市场。 4.基于KMV模型的非上市公司信用风险度量，此模型使用市场信息(同地区，同行业，同规模公司的股票价格)，结合公司的财务数据进行预测。 5.针对风险量化的需要，提出风险管理组织优化，风险管理文化培育思路。

本书的研究： 1.根据上市公司披露的财务数据(财务报表)，运用模糊神经网络的方法进行信用违约预测。 2.基于粗集和神经网络对非上市公司信用风险评价，运用粗集理论的约简功能对财务数据进行提炼，应用神经网络进行评价。 3.基于KMV模型的上市公司信用风险度量，此模型对应用风险的预测基于股票市场。 4.基于KMV模型的非上市公司信用风险度量，此模型使用市场信息(同地区，同行业，同规模公司的股票价格)，结合公司的财务数据进行预测。 5.针对风险量化的需要，提出风险管理组织优化，风险管理文化培育思路。

本书的研究： 1.根据上市公司披露的财务数据(财务报表)，运用模糊神经网络的方法进行信用违约预测。 2.基于粗集和神经网络对非上市公司信用风险评价，运用粗集理论的约简功能对财务数据进行提炼，应用神经网络进行评价。 3.基于KMV模型的上市公司信用风险度量，此模型对应用风险的预测基于股票市场。 4.基于KMV模型的非上市公司信用风险度量，此模型使用市场信息(同地区，同行业，同规模公司的股票价格)，结合公司的财务数据进行预测。 5.针对风险量化的需要，提出风险管理组织优化，风险管理文化培育思路。

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