基于财务特征的上市公司负面网络舆情预警研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-18页 |
| 1.2.1 上市公司舆情演化 | 第12-13页 |
| 1.2.2 治理效应 | 第13-17页 |
| 1.2.3 预警 | 第17-18页 |
| 1.3 研究思路及框架 | 第18-21页 |
| 1.3.1 本文的研究思路 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本文主要内容 | 第19-20页 |
| 1.3.3 本文创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 上市公司网络舆情的公司治理效应及理论分析 | 第21-29页 |
| 2.1 信息不对称 | 第21-23页 |
| 2.2 有效市场 | 第23-24页 |
| 2.3 行为金融 | 第24-25页 |
| 2.4 公司治理与内部控制 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-29页 |
| 第三章 预警模型研究设计 | 第29-48页 |
| 3.1 样本选取及数据来源 | 第29-30页 |
| 3.2 基于财务特征的预警指标体系 | 第30-39页 |
| 3.2.1 财务层面指标 | 第30-32页 |
| 3.2.2 市场层面技术指标 | 第32-35页 |
| 3.2.3 控制变量 | 第35-39页 |
| 3.3 网络舆情事件周期理论 | 第39-40页 |
| 3.4 预警时间点的确定 | 第40-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 预警模型的建立 | 第48-58页 |
| 4.1 BP神经网络模型 | 第48-50页 |
| 4.2 预警模型建立 | 第50-56页 |
| 4.2.1 预警模型参数设置 | 第51-52页 |
| 4.2.2 利用神经网络模型预警 | 第52-56页 |
| 4.3 模型结论 | 第56-58页 |
| 第五章 预警效果检验 | 第58-62页 |
| 5.1 检验样本选择 | 第58-59页 |
| 5.2 模型检验结果及分析 | 第59-62页 |
| 结论 | 第62-65页 |
| 1 研究结论 | 第62-63页 |
| 2 本文创新 | 第63-64页 |
| 3 不足与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |
