基于贝叶斯网络组合模型的上市公司财务困境预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外财务困境文献综述 | 第11-19页 |
| 1.3.1 国外财务困境预测模型综述 | 第11-14页 |
| 1.3.2 国内财务困境预测模型综述 | 第14-18页 |
| 1.3.3 研究现状简析 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容及框架 | 第19-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 第2章 上市公司财务困境预测的理论基础 | 第22-30页 |
| 2.1 财务困境的定义 | 第22-24页 |
| 2.1.1 国外财务困境的定义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 国内财务困境的定义 | 第23-24页 |
| 2.2 财务困境研究理论 | 第24-29页 |
| 2.2.1 规范性研究理论 | 第25-27页 |
| 2.2.2 实证性研究理论 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 财务数据选取与预测模型设计 | 第30-46页 |
| 3.1 研究样本与财务数据选取 | 第30-33页 |
| 3.1.1 研究样本的确定 | 第30-31页 |
| 3.1.2 研究样本的设计 | 第31-33页 |
| 3.1.3 财务数据的选取 | 第33页 |
| 3.2 模型自变量的确定 | 第33-37页 |
| 3.2.1 模型自变量的初步选取 | 第33-35页 |
| 3.2.2 模型自变量的筛选 | 第35-37页 |
| 3.3 组合预测模型设计 | 第37-45页 |
| 3.3.1 基于分类的ANFIS系统 | 第37-40页 |
| 3.3.2 马氏距离判别法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 贝叶斯网络 | 第41-42页 |
| 3.3.4 组合预测模型设计 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实证研究 | 第46-57页 |
| 4.1 组合模型实证分析 | 第46-53页 |
| 4.1.1 基于分类的ANFIS系统预测 | 第46-50页 |
| 4.1.2 马氏距离判别法预测 | 第50-52页 |
| 4.1.3 组合模型预测 | 第52-53页 |
| 4.2 模型稳健性检验 | 第53-54页 |
| 4.3 预测性能对比分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
