基于组合预测技术的上市公司财务困境预测问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-11页 |
| ·文献综述 | 第11-18页 |
| ·财务困境的界定 | 第11-12页 |
| ·国外研究综述 | 第12-16页 |
| ·国内研究综述 | 第16-18页 |
| ·研究内容、方法、创新点及框架 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第18页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·创新点 | 第19页 |
| ·财务困境预测框架 | 第19-20页 |
| 第2章 财务困境预测模型方法介绍 | 第20-37页 |
| ·基于单模型的财务困境预测方法 | 第20-32页 |
| ·多元判别分析（MDA） | 第20-21页 |
| ·逻辑回归模型（Logit） | 第21-23页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第23-32页 |
| ·基于组合预测技术的财务困境预测方法 | 第32-36页 |
| ·线性组合预测模型 | 第32-33页 |
| ·神经网络组合预测模型 | 第33-36页 |
| 小结 | 第36-37页 |
| 第3章 样本的选取和预测指标的选取及预处理 | 第37-49页 |
| ·样本选取 | 第37页 |
| ·预测指标体系 | 第37-40页 |
| ·预测指标选取原则 | 第37-38页 |
| ·预测指标的选取 | 第38-40页 |
| ·预测指标的预处理 | 第40-48页 |
| ·预警指标的显著性检验 | 第40-44页 |
| ·预警指标主成分的提取 | 第44-48页 |
| 小结 | 第48-49页 |
| 第4章 上市公司财务困境预测模型的构建和检验 | 第49-58页 |
| ·单模型预测结果分析 | 第49-54页 |
| ·判别分析模型 | 第49-51页 |
| ·逻辑回归模型 | 第51-53页 |
| ·支持向量机模型 | 第53-54页 |
| ·组合模型预测结果分析 | 第54-56页 |
| ·线性组合模型 | 第54-55页 |
| ·基于基于 ANN 的组合预测模型 | 第55-56页 |
| ·财务预警模型判别结果比较分析 | 第56-57页 |
| 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 研究结论及不足 | 第58-60页 |
| ·研究结论 | 第58页 |
| ·研究不足及未来研究方向 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
