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《农业定量遥感理论与方法》系统地介绍了农业定量遥感电磁物理基础、农学基础及农业定量遥感方法，深入探讨了作物种植类型与面积遥感监测、病虫害遥感监测、长势遥感监测、品质遥感监测、产量遥感估算等问题；并从方法论角度系统介绍了农田生态环境参数遥感反演方法，以及遥感反演地面验证数据获取方法；后，以ERDAS软件为例，系统演示了数据预处理、图像增强、图像分类等操作过程。
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| 目錄：
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目录前言第1章 农信社信贷风险管理回顾 11.1 农信社信贷风险管理 11.2 信贷风险管理借鉴 31.2.1 德国银行 31.2.2 美国银行 41.2.3 澳大利亚银行 51.2.4 法国银行 61.2.5 新加坡银行 71.2.6 中国农信社 71.3 信贷风险管理内容 91.3.1 信贷风险管理手段 91.3.2 信贷风险管理模式 101.3.3 信贷风险评估模型 121.3.4 信贷风险信息系统 171.4 本书框架 181.5 本章小结 18第2章 农信社信贷风险识别管控 202.1 信用风险识别、量化与信用评级和贷款分类 202.1.1 信用风险管理与信用风险识别 202.1.2 信用风险识别与PD和LGD 202.1.3 PD和LGD与信用评级和贷款分类 212.1.4 PD和LGD与信用风险度量 232.2 信贷风险控制与信用评级和贷款分类 262.2.1 信用风险管理与信贷风险控制 262.2.2 信用风险控制与内部信用评级 262.2.3 信用风险控制与贷款分类 272.3 本章小结 29第3章 农信社信贷风险管理流程 303.1 贷款基本流程 303.1.1 制定贷款政策 313.1.2 贷款申请 313.1.3 信用等级评估 313.1.4 贷款调查 313.1.5 贷款评估和审批 323.1.6 签订借款合同 323.1.7 贷款发放 323.1.8 贷款分类 323.1.9 贷款归还 323.1.10 年度综合评价 323.1.11 关键流程分析 333.2 行业分析流程 343.2.1 行业分析要素特征 343.2.2 行业分析指标选择 353.2.3 行业风险管理策略 363.2.4 行业分析主要流程 373.3 信用评级流程 383.3.1 制定评级政策 383.3.2 选择指标方法 383.3.3 实施信用评级 383.3.4 结果检验修正 383.3.5 业务流程图示 393.4 信贷评估流程 403.4.1 制定授信政策 403.4.2 信用评级运用 403.4.3 风险评估审核 403.4.4 贷后发放分类 403.4.5 业务流程图示 403.5 贷款分类流程 413.5.1 制定分类政策 413.5.2 选择指标方法 413.5.3 实行贷款分类 423.5.4 分类结果修正 423.5.5 贷款执行管理 423.5.6 业务流程图示 423.6 贷款五级分类 433.6.1 正常贷款 433.6.2 关注贷款 433.6.3 次级贷款 443.6.4 可疑贷款 443.6.5 损失贷款 443.7 流程相互关系 453.8 本章小结 45第4章 信用评级和贷款分类模型 464.1 信用评级概述 464.1.1 信用评级观点概览 464.1.2 信用评级的层次性 474.1.3 信用评级方法简述 484.2 比率综合评分 484.2.1 评分分析要素 494.2.2 AHP 计算权重 494.2.3 熵权法计算权重 534.2.4 模糊综合评价 564.3 Z 评分与ZETA 评分模型 614.3.1 模型概述 614.3.2 模型分析 634.4 距离判别模型 644.4.1 模型概述 644.4.2 模型算法 644.4.3 流程代码 644.4.4 应用实例 664.5 Fisher判别模型 684.5.1 模型概述 684.5.2 模型算法 684.5.3 流程代码 694.5.4 应用实例 714.6 Logistic判别模型 724.6.1 模型概述 724.6.2 模型算法 744.6.3 流程代码 744.6.4 应用实例 804.7 BP 神经网络模型 804.7.1 模型概述 804.7.2 模型算法 814.7.3 流程代码 814.7.4 应用实例 864.8 遗传神经网络模型 884.8.1 模型概述 884.8.2 模型算法 894.8.3 流程代码 924.8.4 应用实例 974.9 案例推理方法 1004.9.1 模型概述 1004.9.2 工作流程 1004.9.3 应用实例 1014.10 本章小结 106第5章 农信社个人信贷管理研究 1075.1 农信社个人贷款类别特点 1075.1.1 农信社个人贷款类别 1075.1.2 农信社个人贷款特点 1085.1.3 农信社个人贷款风险 1095.1.4 农信社个人信贷管理流程 1095.2 农信社个人贷款信用评级 1115.2.1 农户个人信用评级指标 1115.2.2 农户个人信用评级流程 1205.3 农信社个人贷款风险评估 1225.3.1 农户贷款评估指标 1225.3.2 农户贷款风险度模型 1255.3.3 农户贷款风险综合评价 1265.3.4 农户贷款评估等级 1265.3.5 农户贷款评估流程 1265.4 农信社个人贷款分类 1275.4.1 个人贷款分类指标 1285.4.2 个人贷款分类流程 1295.5 本章小结 130第6章 农户贷款五级分类模型研究 1316.1 农户贷款分类指标体系构建 1316.1.1 农户贷款分类指标选取原则 1316.1.2 农户贷款分类指标构建 1316.1.3 农户贷款五级分类设置 1346.2 基于AHP-Fuzzy 分类模型 1346.2.1 农户贷款五级分类标准 1356.2.2 农户贷款五级分类算例 1366.3 本章小结 137第7章 农信社企业信贷管理研究 1387.1 中小企业信贷风险特点 1387.1.1 中小企业信贷风险概述 1387.1.2 中小企业信贷管理现状 1397.1.3 中小企业信贷风险因素 1407.2 企业信贷风险管理流程 1417.2.1 制定信贷政策 1417.2.2 选定目标市场 1417.2.3 走访企业客户 1417.2.4 企业贷款评估 1417.2.5 企业贷款审批 1437.2.6 企业贷款谈判 1437.2.7 签署贷款文件与拨付贷款 1437.2.8 贷款组合管理 1447.2.9 贷款回收与不良贷款处置 1447.2.10 年度综合评价 1457.3 信用评估指标选择 1457.3.1 指标体系设置原则 1457.3.2 指标体系选择方法 1467.3.3 评估指标体系建立 1477.3.4 评级指标体系确定 1517.4 贷前行业分析 1537.4.1 行业分析的目的 1547.4.2 行业分析的内容 1547.4.3 行业分析的方法 1577.4.4 行业分析的建议 1597.5 贷前信用评估 1617.5.1 财务分析 1617.5.2 现金流量分析 1647.5.3 担保分析 1667.5.4 非财务分析 1737.5.5 综合分析 1747.6 贷后风险管理 1757.6.1 贷款分类 1757.6.2 分类跟踪 1837.6.3 贷款控制 1857.7 本章小结 190第8章 农村企业贷款五级分类模型研究 1918.1 农村企业贷款分类过程 1918.2 农村企业贷款分类关键因素 1928.3 农村企业行业风险评价模型 1928.3.1 评价指标体系的建立 1928.3.2 AHP-Fuzzy评价模型 1928.4 农村企业贷款五级分类模型 1968.4.1 农村企业贷款分类指标构建 1968.4.2 农村企业贷款五级分类设置 1978.4.3 基于AHP-Fuzzy的企业贷款分类模型 1988.5 本章小结 202第9章 项目贷款评估研究 2039.1 概述 2039.1.1 评估内容 2039.1.2 关联分析 2039.2 项目贷款评估分类 2049.2.1 农户客户项目贷款风险 2059.2.2 企业客户项目贷款风险 2059.3 本章小结 211第10章 信贷管理信息系统 21210.1 信贷管理信息系统的目标 21210.1.1 面向客户服务 21210.1.2 面向流程管理 21210.1.3 面向风险管理 21310.1.4 面向管理决策 21310.2 信贷管理信息系统的组成 21310.2.1 客户信息管理系统 21410.2.2 信用评级系统 21410.2.3 贷款评估系统 21410.2.4 账务处理系统 21410.2.5 贷款分类系统 21510.2.6 贷款管理系统 21510.2.7 预警监控系统 21510.3 本章小结 216第11章 农信社贷款五级分类信息系统 21711.1 系统分析 21711.1.1 概述 21711.1.2 系统目标分析 21811.1.3 系统需求分析 21811.2 系统设计 22111.2.1 设计要求原则 22111.2.2 总体结构设计 22211.2.3 应用架构设计 22611.2.4 运行环境设计 22611.2.5 数据库设计 22611.3 系统实现 23111.3.1 面向对象模型 23111.3.2 对象模型类设计 23211.3.3 类协作设计 24111.3.4 典型功能界面 26411.4 本章小结 266参考文献 267
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