上市公司财务预警实证研究
| 绪论 | 第1-11页 |
| 第1章 财务预警研究概述 | 第11-19页 |
| ·财务预警涵义及功能 | 第11-12页 |
| ·涵义 | 第11页 |
| ·财务预警功能 | 第11-12页 |
| ·上市公司财务预警研究的原则和要求 | 第12-13页 |
| ·上市公司财务预警研究的原则 | 第12页 |
| ·上市公司财务预警研究的要求 | 第12-13页 |
| ·研究成果及现状综述 | 第13-19页 |
| ·一元判定模型 | 第13-14页 |
| ·多元线性判定模型 | 第14-17页 |
| ·Logit模型 | 第17页 |
| ·Probit模型 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络模型 | 第18-19页 |
| 第2章 样本的选取与指标体系构建 | 第19-27页 |
| ·样本的选取与数据来源 | 第19-20页 |
| ·财务预警指标的确定 | 第20-27页 |
| ·财务指标的选取原则 | 第20-21页 |
| ·财务预警指标的选取 | 第21-27页 |
| 第3章 主成分分析在财务预警中的应用 | 第27-34页 |
| ·主成分分析的原理 | 第27-29页 |
| ·SPSS主成分分析的实现 | 第29-32页 |
| ·评分区域的确立及分析 | 第32-34页 |
| 第4章 人工神经网络在财务预警中的实证研究 | 第34-42页 |
| ·BP神经网络模型及算法实现 | 第34-38页 |
| ·MATLAB人工神经网络的实现 | 第38-39页 |
| ·模拟预警 | 第39-42页 |
| 第5章 结语 | 第42-45页 |
| ·本研究的优点 | 第42-43页 |
| ·本研究的不足 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录 | 第50-60页 |
| 附录1: 134家上市公司财务指标值 | 第50-53页 |
| 附录2: 上市公司得分 | 第53-56页 |
| 附录3: 用于财务预警的BP网络程序 | 第56-58页 |
| 附录4: BP网络程序运行过程及结果 | 第58-60页 |
| 研究生履历 | 第60页 |
