| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-44页 |
| ·研究背景及问题的提出 | 第17-19页 |
| ·研究背景 | 第17-18页 |
| ·问题的提出 | 第18-19页 |
| ·研究的目的和意义 | 第19页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第19-39页 |
| ·财务危机概念界定的研究现状 | 第19-22页 |
| ·财务危机预警模型的研究现状 | 第22-32页 |
| ·财务危机预警指标体系的研究现状 | 第32-36页 |
| ·财务危机预警实证研究的现状 | 第36-38页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第38-39页 |
| ·本研究的内容、方法和技术路线 | 第39-44页 |
| ·研究内容 | 第39-41页 |
| ·主要研究方法 | 第41-43页 |
| ·技术路线 | 第43-44页 |
| 第2章 财务危机动态预警的理论基础 | 第44-72页 |
| ·财务危机的内涵 | 第44-53页 |
| ·财务危机和财务危机预警的界定 | 第44-46页 |
| ·财务危机的特征 | 第46-49页 |
| ·财务危机的原因分析 | 第49-53页 |
| ·动态预警的理论基础 | 第53-57页 |
| ·预警理论 | 第53-55页 |
| ·企业生命周期理论 | 第55-57页 |
| ·质量过程控制理论 | 第57页 |
| ·引发财务危机的影响因素分析 | 第57-66页 |
| ·财务状况恶化对财务危机的影响 | 第57-59页 |
| ·经营质量降低对财务危机的影响 | 第59-61页 |
| ·公司治理结构对财务危机的影响 | 第61-66页 |
| ·动态预警指标体系的确定及定义 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第3章 财务危机预警动态数据分析与检验 | 第72-83页 |
| ·样本公司的选择 | 第72-73页 |
| ·样本公司选择的依据 | 第72页 |
| ·样本的选择 | 第72-73页 |
| ·样本公司选择结果 | 第73页 |
| ·动态系统数据的统计描述和检验 | 第73-77页 |
| ·动态系统数据的描述性统计和噪声预处理 | 第73-74页 |
| ·时间序列数据的参数检验和非参数检验 | 第74-75页 |
| ·变量间相关性分析 | 第75-76页 |
| ·动态系统数据空间维度的确定 | 第76-77页 |
| ·公司治理截面数据的统计描述和检验 | 第77页 |
| ·动态系统数据的标准正态化处理 | 第77-78页 |
| ·全局主成分分析动态系统数据 | 第78-82页 |
| ·全局主成分法 | 第79-81页 |
| ·分析结果 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 基于Kalman 滤波构建企业财务危机预警模型 | 第83-105页 |
| ·动态系统的状态空间描述 | 第83-85页 |
| ·时间序列分析 | 第83-84页 |
| ·状态空间模型 | 第84-85页 |
| ·Kalman 滤波算法 | 第85-91页 |
| ·Kalman 滤波 | 第85-89页 |
| ·扩展Kalman 滤波 | 第89-91页 |
| ·Kalman滤波在财务危机预警中的适用性分析 | 第91-93页 |
| ·应用Kalman 滤波的研究现状 | 第91-93页 |
| ·Kalman 滤波在财务危机预警中的适用性 | 第93页 |
| ·财务危机预警状况空间模型的建立 | 第93-95页 |
| ·极大似然估计在模型参数辨识中的应用 | 第95-104页 |
| ·极大似然估计 | 第95-96页 |
| ·参数辨识 | 第96-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 动态模型有效性的分析与检验 | 第105-119页 |
| ·分警度的财务危机阈值的确定 | 第105-110页 |
| ·不同警度的判定标准 | 第105-106页 |
| ·不同警度划分的结果 | 第106-108页 |
| ·预警阈值的确定 | 第108-110页 |
| ·Kalman 滤波模型结果的动态分析 | 第110-117页 |
| ·检测样本的财务状态结果 | 第110页 |
| ·检测样本的财务预测结果 | 第110-115页 |
| ·模型结果的动态分析与讨论 | 第115-117页 |
| ·总体判别正确率分析 | 第117-118页 |
| ·预测精度的分析 | 第117页 |
| ·模型分类识别能力的检验 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第6章 公司治理视角下的BP 神经网络财务危机预警模型 | 第119-135页 |
| ·公司治理研究视角的完善 | 第119-120页 |
| ·公司治理指标的引入 | 第119-120页 |
| ·新近上市公司的特点 | 第120页 |
| ·神经网络的优势 | 第120页 |
| ·BP 神经网络的基本概念 | 第120-123页 |
| ·神经元模型 | 第120-121页 |
| ·BP 神经网络及其结构 | 第121-123页 |
| ·BP 神经网络的设计和创建 | 第123-128页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第123-125页 |
| ·BP 神经网络的创建 | 第125-128页 |
| ·BP 神经网络的训练和仿真结果 | 第128-133页 |
| ·BP 神经网络的训练 | 第128-130页 |
| ·BP 神经网络的仿真及结果分析 | 第130-133页 |
| ·两种财务危机动态预警模型的对比分析 | 第133-134页 |
| ·本章小结 | 第134-135页 |
| 结论 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-150页 |
| 附录 | 第150-178页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第178-180页 |
| 致谢 | 第180-181页 |
| 个人简历 | 第181页 |