基于随机森林—人工神经网络企业财务预警研究--以制造业上市公司为例
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究思路和内容框架 | 第16-18页 |
| 1.4 创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 财务危机与财务预警 | 第19-20页 |
| 2.2 宏观经济预警理论 | 第20-21页 |
| 2.3 契约理论与财务预警 | 第21-22页 |
| 2.4 随机森林 | 第22-23页 |
| 2.5 人工神经网络 | 第23-24页 |
| 2.6 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 指标体系设计 | 第25-36页 |
| 3.1 财务预警影响因素 | 第25-28页 |
| 3.2 财务指标 | 第28-32页 |
| 3.3 非财务指标 | 第32-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 第4章 模型构建和实证过程 | 第36-46页 |
| 4.1 样本选择和数据处理 | 第36-37页 |
| 4.2 模型构建 | 第37-38页 |
| 4.3 随机森林模型实证 | 第38-42页 |
| 4.3.1 随机森林模型算法 | 第38-40页 |
| 4.3.2 随机森林模型结果 | 第40-42页 |
| 4.4 人工神经网络的实证 | 第42-46页 |
| 4.4.1 人工神经网络模型算法 | 第42页 |
| 4.4.2 神经网络设计 | 第42-44页 |
| 4.4.3 神经网络模型结果 | 第44-46页 |
| 第5章 模型比较和检验 | 第46-50页 |
| 5.1 模型比较 | 第46-48页 |
| 5.2 模型检验 | 第48-50页 |
| 第6章 结论和展望 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50页 |
| 6.2 局限和展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第58页 |
