遗传神经网络模型在财务预警上的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·问题的提出 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-11页 |
| ·国内外财务危机预警研究文献综述 | 第11-15页 |
| ·国外财务危机预警模型研究 | 第11-13页 |
| ·国内财务危机预警模型研究 | 第13-15页 |
| ·本文研究思路和技术路线 | 第15-17页 |
| 2 企业财务危机预警理论综述 | 第17-29页 |
| ·企业财务危机的内涵 | 第17-20页 |
| ·财务危机的界定 | 第17-18页 |
| ·财务危机的表现形式 | 第18-20页 |
| ·企业财务危机预警的理论依据 | 第20-22页 |
| ·规范性理论 | 第20-21页 |
| ·实证理论 | 第21-22页 |
| ·企业财务危机定性预警研究方法回顾 | 第22-23页 |
| ·企业财务危机定量预警研究方法回顾 | 第23-29页 |
| ·统计类财务危机预警方法 | 第23-26页 |
| ·非统计类财务危机预警方法 | 第26-29页 |
| 3 样本和预警指标的确定 | 第29-44页 |
| ·样本与数据的选取 | 第29-30页 |
| ·研究样本的选择 | 第29页 |
| ·研究样本的确定 | 第29-30页 |
| ·数据的选取 | 第30页 |
| ·预警指标的确定 | 第30-36页 |
| ·预警指标的初步选取 | 第30-32页 |
| ·预警指标的显著性检验 | 第32-36页 |
| ·财务预警指标主成分的提取 | 第36-44页 |
| ·主成分分析 | 第36-38页 |
| ·主成分的提取 | 第38-44页 |
| 4 预警模型的构建与检验 | 第44-63页 |
| ·BP神经网络预警模型 | 第44-50页 |
| ·BP神经网络理论概述 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络结构设计 | 第45-46页 |
| ·传统BP神经网络模型构建 | 第46-47页 |
| ·模型的训练及精度检验 | 第47-50页 |
| ·遗传优化神经网络预警模型 | 第50-61页 |
| ·遗传算法理论概述 | 第50-52页 |
| ·遗传算法在神经网络设计中的应用 | 第52-54页 |
| ·遗传优化神经网络模型构建 | 第54-59页 |
| ·模型的训练及精度检验 | 第59-61页 |
| ·不同预测建模方法实证结果比较 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录A 财务危机公司样本 | 第66-67页 |
| 附录B 财务状况正常公司样本 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
