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风险投资项目风险预警系统研究

摘要第2-5页
Abstract第5-8页
1 导论第14-42页
    1.1 研究背景和研究意义第14-17页
    1.2 研究综述第17-38页
        1.2.1 风险投资项目的风险管理研究第17-35页
        1.2.2 风险投资项目的风险预警研究第35-38页
    1.3 研究内容和研究方法第38-42页
        1.3.1 研究内容第38-41页
        1.3.2 研究方法第41-42页
2 概念基础第42-52页
    2.1 风险投资的含义及其特点第42-44页
    2.2 风险的含义第44-46页
    2.3 风险投资项目的风险分析第46-48页
    2.4 风险投资项目风险预警系统功能与模式分析第48-52页
3 风险信息子系统:风险信息的收集与处理第52-67页
    3.1 风险信息收集第52-60页
        3.1.1 风险投资项目的来源第52-53页
        3.1.2 风险投资项目筛选阶段的风险信息收集第53-54页
        3.1.3 风险投资项目评估阶段的风险信息收集第54-56页
        3.1.4 风险投资项目管理阶段的风险信息收集第56-60页
    3.2 风险信息处理第60-67页
        3.2.1 风险信息的筛选和分类第61页
        3.2.2 风险信息的整理和分析第61-67页
4 风险识别子系统(一):风险预警指标体系指标初选第67-91页
    4.1 风险预警指标初选—技术风险第68-71页
    4.2 风险预警指标初选—生产风险第71-72页
    4.3 风险预警指标初选—市场风险第72-76页
    4.4 风险预警指标初选—管理风险第76-82页
    4.5 风险预警指标初选—财务风险第82-84页
    4.6 风险预警指标初选—环境风险第84-91页
5 风险识别子系统(二):风险预警指标优选第91-111页
    5.1 粗糙集理论及特点第92-100页
        5.1.1 粗糙集理论第93-99页
        5.1.2 粗糙集的特点第99-100页
    5.2 基于粗糙集理论的风险预警指标优化模型及实证研究第100-111页
        5.2.1 数据分析第100-102页
        5.2.2 问卷质量检验第102-105页
        5.2.3 实证分析第105-111页
6 风险预警子系统—风险预警模型与风险预判第111-132页
    6.1 风险预警模型构建理论基础第111-118页
        6.1.1 分类技术:人工神经网络和支持向量机第112-113页
        6.1.2 指标选择和警度确定第113-118页
    6.2 风险投资项目风险预警模型构建第118-132页
        6.2.1 数据预处理第118页
        6.2.2 风险投资项目BP神经网络预警模型实证分析第118-122页
        6.2.3 风险投资项目径向基神经网络预警模型实证分析第122-127页
        6.2.4 风险投资项目非线性支持向量机预警模型实证分析第127-132页
7 风险应对子系统:风险应对策略、计划和中止决策第132-145页
    7.1 风险投资项目的风险应对策略第133-138页
    7.2 风险投资项目的风险应对计划第138-142页
        7.2.1 低风险投资项目的风险应对第139-140页
        7.2.2 中度及高度风险投资项目的风险应对第140-142页
    7.3 风险投资项目的中止决策第142-145页
8 风险预警系统支撑体系第145-154页
    8.1 企业风险文化建设第145-147页
    8.2 风险预警管理组织建设第147-151页
        8.2.1 组织模式第147-148页
        8.2.2 组织结构设计第148-151页
    8.3 风险预警管理制度设计第151-154页
9 结论与展望第154-157页
    9.1 研究结论第154-155页
    9.2 本文的主要创新点第155页
    9.3 进一步的研究方向第155-157页
博士研究生科研成果目录第157-158页
附录第158-173页
参考文献第173-182页
后记第182-183页

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