| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 课题的研究背景 | 第9页 |
| 1.2.2 课题研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外财务危机预警研究的文献综述 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外财务危机预警研究 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内财务危机预警研究 | 第11-12页 |
| 1.3.3 国内外文献综述简析 | 第12-13页 |
| 1.4 研究思路和研究内容 | 第13-16页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第13页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4.3 研究框架 | 第15-16页 |
| 第2章 财务危机的界定、成因及后果 | 第16-21页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 财务危机的界定 | 第16-17页 |
| 2.3 财务危机形成的原因 | 第17-19页 |
| 2.3.1 公司的内部因素 | 第17-18页 |
| 2.3.2 公司的外部因素 | 第18-19页 |
| 2.4 财务危机的后果 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 财务危机预警模型和指标的确定 | 第21-44页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 财务危机预警模型的选择 | 第21-25页 |
| 3.2.1 财务危机预警的功能 | 第21-22页 |
| 3.2.2 定性类财务危机预警模型 | 第22-23页 |
| 3.2.3 定量类财务危机预警模型 | 第23-25页 |
| 3.3 实证样本和数据的选取 | 第25-29页 |
| 3.3.1 样本选取原则 | 第25页 |
| 3.3.2 数据选取原则 | 第25-26页 |
| 3.3.3 样本数据的确定 | 第26-29页 |
| 3.4 财务危机预警指标的选取 | 第29-38页 |
| 3.4.1 财务预警指标的选取原则 | 第29页 |
| 3.4.2 预警指标的初步选取 | 第29-34页 |
| 3.4.3 预警指标的显著性检验 | 第34-38页 |
| 3.5 预警指标的主成分分析 | 第38-43页 |
| 3.5.1 KMO和BARTLETT测试 | 第38页 |
| 3.5.2 提取主成分 | 第38-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于遗传算法的财务危机预警模型的建立与仿真实验 | 第44-59页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 原始财务危机预警模型 | 第44-49页 |
| 4.2.1 原始模型结构设计 | 第44-46页 |
| 4.2.2 原始模型的建立 | 第46-47页 |
| 4.2.3 原始模型的算法步骤 | 第47页 |
| 4.2.4 原始模型的仿真实验 | 第47-49页 |
| 4.3 基于遗传算法的财务危机预警模型 | 第49-56页 |
| 4.3.1 遗传算法的应用 | 第49-51页 |
| 4.3.2 基于遗传算法的模型结构设计 | 第51页 |
| 4.3.3 基于遗传算法的模型建立 | 第51-52页 |
| 4.3.4 基于遗传算法的模型算法步骤 | 第52-53页 |
| 4.3.5 仿真实验 | 第53-56页 |
| 4.4 实验结果与结果分析 | 第56-57页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第56页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第56-57页 |
| 4.5 对策与建议 | 第57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |