基于PCA-SVM的互联网企业财务风险预警研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 导论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外研究综述 | 第13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5 本文创新点 | 第16-17页 |
| 2 互联网企业财务风险预警理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 概念的界定 | 第17-18页 |
| 2.1.1 互联网行业定义 | 第17页 |
| 2.1.2 财务风险定义 | 第17-18页 |
| 2.1.3 财务预警定义 | 第18页 |
| 2.2 财务预警定性研究方法 | 第18-19页 |
| 2.3 定量分析法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 一元判别分析法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 多元判别分析法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 多元逻辑回归模型 | 第21-22页 |
| 2.3.4 BP神经网络模型 | 第22页 |
| 2.3.5 支持向量机模型 | 第22-25页 |
| 3 互联网企业特征与风险成因分析 | 第25-37页 |
| 3.1 互联网企业特征 | 第25-27页 |
| 3.1.1 互联网企业财务特征 | 第25-26页 |
| 3.1.2 互联网企业非财务特征 | 第26-27页 |
| 3.2 互联网企业财务风险分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 筹资过程中的财务风险 | 第27-29页 |
| 3.2.2 流量经济中的财务风险 | 第29-30页 |
| 3.2.3 盈利手段中的财务风险 | 第30-31页 |
| 3.2.4 技术层面的财务风险 | 第31-32页 |
| 3.3 互联网企业财务风险成因分析 | 第32-34页 |
| 3.3.1 外部原因 | 第32-33页 |
| 3.3.2 内部成因 | 第33-34页 |
| 3.4 互联网企业财务风险预警必要性及传导机制 | 第34-37页 |
| 3.4.1 互联网企业财务风险预警必要性 | 第34页 |
| 3.4.2 互联网企业财务风险预警传导机制 | 第34-37页 |
| 4 PCA-SVM财务预警模型的研究设计 | 第37-47页 |
| 4.1 PCA-SVM预警模型的构建 | 第37页 |
| 4.2 研究样本的选取 | 第37-38页 |
| 4.3 财务预警指标选取原则 | 第38-39页 |
| 4.4 财务预警指标的初步选取 | 第39-42页 |
| 4.4.1 偿债能力指标 | 第39-40页 |
| 4.4.2 盈利能力指标 | 第40-41页 |
| 4.4.3 现金能力指标 | 第41页 |
| 4.4.4 营运能力指标 | 第41-42页 |
| 4.4.5 成长能力指标 | 第42页 |
| 4.5 非财务预警指标的初步选取 | 第42-47页 |
| 4.5.1 流量获取能力指标 | 第42-43页 |
| 4.5.2 治理能力指标 | 第43-44页 |
| 4.5.3 技术创新能力指标 | 第44页 |
| 4.5.4 政府扶持力度指标 | 第44-47页 |
| 5 PCA-SVM财务风险预警模型的实证研究 | 第47-61页 |
| 5.1 财务预警指标筛选 | 第47-54页 |
| 5.1.1 指标标准化处理 | 第47页 |
| 5.1.2 Lasso回归 | 第47-49页 |
| 5.1.3 指标因子分析 | 第49-53页 |
| 5.1.4 利用PCA降维处理 | 第53-54页 |
| 5.2 模型训练与测试 | 第54-55页 |
| 5.3 预警模型评价 | 第55-58页 |
| 5.4 对策与建议 | 第58-61页 |
| 5.4.1 提高技术创新能力,重视高精尖人才 | 第58页 |
| 5.4.2 提高政策敏锐度,积极捕捉行业风口 | 第58-59页 |
| 5.4.3 优化资本结构,提高内部管理 | 第59页 |
| 5.4.4 重视企业现金流管理,拓展盈利手段 | 第59-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 研究结论 | 第61-62页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67-75页 |
| A.样本企业证券代码与简称 | 第67-69页 |
| B.LASSO回归PYTHON代码 | 第69-71页 |
| C.PYTHON代码程序运行界面 | 第71页 |
| D.PYTHON代码 | 第71-73页 |
| E.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第73页 |
| F.学位论文数据集 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
