| 中文摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 问题的提出与研究的意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第15页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第15-16页 |
| 1.2 文献回顾与评述 | 第16-21页 |
| 1.2.1 财务预警指标文献综述 | 第16-17页 |
| 1.2.2 财务预警模型文献综述 | 第17-20页 |
| 1.2.3 中小企业财务危机预警研究综述 | 第20-21页 |
| 1.2.4 本节小结 | 第21页 |
| 1.3 研究内容与研究框架路线 | 第21-23页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 研究框架路线图 | 第23页 |
| 1.4 研究创新之处 | 第23-25页 |
| 第二章 中小企业财务危机概念界定与成因分析 | 第25-33页 |
| 2.1 中小企业的界定 | 第25-27页 |
| 2.2 财务危机界定 | 第27-29页 |
| 2.2.1 国外学者对财务危机的界定 | 第27-28页 |
| 2.2.2 国内学者对财务危机的界定 | 第28页 |
| 2.2.3 本文对财务危机的界定 | 第28-29页 |
| 2.3 中小企业特点及财务危机成因 | 第29-32页 |
| 2.3.1 中小企业特点 | 第29-30页 |
| 2.3.2 中小企业财务危机形成原因 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 中小企业财务危机预警研究设计 | 第33-41页 |
| 3.1 研究对象与研究样本 | 第33页 |
| 3.2 研究变量选取 | 第33-36页 |
| 3.2.1 变量选取原则 | 第33-35页 |
| 3.2.2 变量选取 | 第35-36页 |
| 3.3 实证检验基本程序 | 第36页 |
| 3.4 预警模型简介与内在机理 | 第36-39页 |
| 3.4.1 粗糙集特征选择方法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 人工智能分类模型 | 第37-38页 |
| 3.4.3 十折交叉验证 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 实证检验 | 第41-61页 |
| 4.1 模型变量筛选 | 第41-53页 |
| 4.1.1“行业相同，资产规模相近”配对标准下样本指标筛选 | 第41-48页 |
| 4.1.2“行业相同，员工人数相近”配对标准下样本指标筛选 | 第48-53页 |
| 4.2 RS特征选择 | 第53-55页 |
| 4.3 模型构建及分类预测 | 第55-59页 |
| 4.3.1 RS—多人工智能模型 | 第55-56页 |
| 4.3.2 RS—Logistic模型 | 第56-58页 |
| 4.3.3 经典Logistic模型 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 研究结论和展望 | 第61-65页 |
| 5.1 研究结论 | 第61-62页 |
| 5.2 研究创新和局限 | 第62-63页 |
| 5.3 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 个人简况及联系方式 | 第73-74页 |