| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 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 研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 最优资本结构区间研究 | 第10-14页 |
| 1.2.2 资本结构影响因素研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 大数据思维的应用研究 | 第16-18页 |
| 1.3 研究方法与研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 研究中可能的创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 资本结构理论概述 | 第21-29页 |
| 2.1 资本结构的概念界定 | 第21页 |
| 2.2 资本结构的相关理论 | 第21-29页 |
| 2.2.1 传统资本结构理论 | 第21-24页 |
| 2.2.2 MM理论及其修正 | 第24-25页 |
| 2.2.3 权衡理论 | 第25页 |
| 2.2.4 代理成本理论 | 第25-26页 |
| 2.2.5 信号传递理论 | 第26页 |
| 2.2.6 优序融资理论 | 第26-27页 |
| 2.2.7 总结评述 | 第27-29页 |
| 第三章 基于大数据思维的计算机通信制造业资本结构影响因素分析 | 第29-33页 |
| 3.1 资本结构研究中的大数据特征 | 第29-30页 |
| 3.2 微观因素 | 第30-32页 |
| 3.3 宏观因素 | 第32-33页 |
| 第四章 基于面板数据的计算机通信制造业最优资本结构区间研究 | 第33-48页 |
| 4.1 样本选取与数据来源 | 第33-34页 |
| 4.2 变量定义及衡量方法 | 第34-38页 |
| 4.3 模型构建 | 第38-39页 |
| 4.4 描述性统计分析 | 第39-41页 |
| 4.5 相关性分析 | 第41页 |
| 4.6 多元回归分析 | 第41-45页 |
| 4.6.1 多元回归过程 | 第41-43页 |
| 4.6.2 多元回归结果分析 | 第43-45页 |
| 4.7 最优资本结构的确定 | 第45-46页 |
| 4.7.1 最优资本结构点的确定 | 第45-46页 |
| 4.7.2 最优资本结构区间的确定 | 第46页 |
| 4.8 结论及建议 | 第46-48页 |
| 4.8.1 结论 | 第46页 |
| 4.8.2 优化建议 | 第46-48页 |
| 第五章 案例分析 | 第48-52页 |
| 5.1 中兴通讯的背景 | 第48页 |
| 5.2 基于历史数据的验证 | 第48-49页 |
| 5.3 基于大数据思维的预测 | 第49-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-56页 |
| 6.1 主要结论 | 第52页 |
| 6.2 论文价值 | 第52-53页 |
| 6.3 研究中的不足 | 第53页 |
| 6.4 工作展望 | 第53-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录A | 第59-63页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |