| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 致谢 | 第12-16页 |
| 插图清单 | 第16-17页 |
| 表格清单 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-32页 |
| ·研究背景和意义 | 第18页 |
| ·研究现状与问题分析 | 第18-28页 |
| ·相关概念及研究现状 | 第18-21页 |
| ·创业板上市企业风险因素及指标体系 | 第21-22页 |
| ·风险评估建模方法 | 第22-28页 |
| ·研究内容、研究目标以及研究方法 | 第28-29页 |
| ·研究内容 | 第28-29页 |
| ·研究目标 | 第29页 |
| ·研究方法 | 第29页 |
| ·研究思路与论文结构安排 | 第29-32页 |
| 第二章 创业板上市企业风险评估指标体系 | 第32-50页 |
| ·创业板上市企业风险概述 | 第32-33页 |
| ·基于平衡计分卡的风险评估指标体系 | 第33-43页 |
| ·平衡计分卡 | 第33页 |
| ·基于财务视角的风险评估指标 | 第33-37页 |
| ·基于市场与客户视角的风险评估指标 | 第37-38页 |
| ·基于内部流程视角的风险评估指标 | 第38-40页 |
| ·基于人力资源视角的风险评估指标 | 第40-42页 |
| ·基于环境视角的风险评估指标 | 第42-43页 |
| ·影响创业板上市企业风险的关键因素分析 | 第43-49页 |
| ·问卷设计及评分规则 | 第43-44页 |
| ·专家评分情况的整体分析 | 第44-45页 |
| ·指标重要性排序方法 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于自适应支持向量机的风险评估模型 | 第50-72页 |
| ·问题分析 | 第50-52页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第52-56页 |
| ·线性可分的情况 | 第52-54页 |
| ·线性不可分的情况 | 第54-56页 |
| ·ASVM 模型及其求解方法 | 第56-60页 |
| ·问题描述及 ASVM 模型 | 第56-57页 |
| ·ASVM 模型的求解方法 | 第57-59页 |
| ·基于 PSO 的 ASVM 模型参数选择 | 第59页 |
| ·算法描述 | 第59-60页 |
| ·实验及结果分析 | 第60-65页 |
| ·实现环境、参数设置及实验数据 | 第60-61页 |
| ·实验方法及结果 | 第61-64页 |
| ·讨论 | 第64-65页 |
| ·ASVM 的解释性及其权重提取方法 | 第65-68页 |
| ·算例分析 | 第68-70页 |
| ·样本及指标的选取 | 第68-69页 |
| ·实验结果 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 主观指标权重约束的 ASVM 风险评估模型 | 第72-92页 |
| ·问题分析 | 第72-74页 |
| ·主客观方法比较 | 第72-73页 |
| ·主观权重确定方法 | 第73-74页 |
| ·主观权重约束下的 ASVM 求解方法 | 第74页 |
| ·基于 AHP 群决策的权重确定方法 | 第74-81页 |
| ·AHP 群决策 | 第74-75页 |
| ·考虑决策成本的群决策框架 | 第75-78页 |
| ·考虑决策成本的一致性算法 | 第78-80页 |
| ·提出模型的性质 | 第80-81页 |
| ·主观指标权重约束的 ASVM 模型 | 第81-85页 |
| ·主观信息获取方法 | 第81-82页 |
| ·主观指标权重约束的 ASVM 模型 | 第82-85页 |
| ·算例分析 | 第85-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 考虑风险演化过程的 ASVM 风险评估模型 | 第92-105页 |
| ·问题分析 | 第92-93页 |
| ·指标风险度量方法 | 第93-102页 |
| ·状态变量的风险度量方法 | 第93-95页 |
| ·常用的过程变量风险度量方法 | 第95-98页 |
| ·本文采用的过程变量风险度量方法 | 第98-102页 |
| ·算例分析 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-108页 |
| ·论文的主要研究工作及创新点 | 第105-107页 |
| ·研究中存在的局限和未来研究的展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-118页 |
| 附录 调查问卷 | 第118-121页 |
| 在读期间参加的科研工作和发表论文 | 第121页 |