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上市公司财务困境短期预警模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
 1.1 问题的提出第10-11页
 1.2 研究目的第11页
 1.3 理论综述第11-14页
  1.3.1 统计方法的创新第12-13页
  1.3.2 选择变量创新的相关研究第13-14页
 1.4 研究的基本架构与方法第14-16页
  1.4.1 研究的基本架钩第14-15页
  1.4.2 研究的技术路线第15页
  1.4.3 主要研究方法第15-16页
 1.5 主要的创新与贡献第16-18页
第2章 财务困境与财务困境预警的界定第18-26页
 2.1 财务困境的界定第18-22页
  2.1.1 财务困境的涵义界定第18-20页
  2.1.2 财务困境的发展过程第20-21页
  2.1.3 财务困境的会计表现途径第21-22页
  2.1.4 财务困境的分析诊断第22页
 2.2 财务困境预警第22-26页
  2.2.1 危机事件预警第22-23页
  2.2.2 预警指标第23页
  2.2.3 财务困境预警的涵义界定第23-24页
  2.2.4 财务困境预警的时间价值第24-26页
第3章 财务困境预警模型第26-38页
 3.1 单变量模型第26-29页
  3.1.1 最佳财务比率与最佳分割点的确定第26-27页
  3.1.2 单变量分析的一般步骤第27-28页
  3.1.3 单变量分析在应用中存在的问题第28页
  3.1.4 单变量模型的应用第28-29页
 3.2 多元判别模型第29-31页
  3.2.1 判别分析概述第29页
  3.2.2 判别分析方法的分类比较第29-30页
  3.2.3 判别分析在企业财务困境预测中的应用第30-31页
 3.3 多元回归模型第31-34页
  3.3.1 从多元线性回归到Logistic回归第31-33页
  3.3.2 Logistic模型参数估计及统计检验方法第33页
  3.3.3 Logistic模型的应用第33-34页
 3.4 类神经网络模型分析第34-38页
  3.4.1 处理单元第34-35页
  3.4.2 类神经网络结构第35页
  3.4.3 类神经网络模型第35-36页
  3.4.4 类神经网络模型的应用第36-38页
第4章 短期财务预警模型设计与数据处理第38-48页
 4.1 短期财务预警模型的流程设计第38-39页
 4.2 财务预警资料来源与样本公司的选择第39页
  4.2.1 财务预警资料来源第39页
  4.2.2 财务预警样本公司的选择第39页
 4.3 财务预警数据的处理第39-48页
  4.3.1 原始财务比率选取第39-40页
  4.3.2 财务比率选择与分析第40-43页
  4.3.3 财务比率均值差异检验第43-48页
第5章 短期财务预警模型构建与实证结果分析第48-61页
 5.1 短期财务预警单变量模型第48-51页
  5.1.1 模型的构建第48-50页
  5.1.2 实证结果的分析第50-51页
 5.2 短期财务预警Logistic回归模型第51-55页
  5.2.1 自变量筛选第51-52页
  5.2.2 短期财务困境预警Logistic模型构建第52-55页
 5.3 短期财务预警Fisher's判别模型第55-58页
  5.3.1 对判别分析的讨论第55-56页
  5.3.2 构建Fisher's判别模型及结果分析第56-58页
 5.4 模型实证结果的比较分析第58-61页
  5.4.1 总体判别正确率第58-59页
  5.4.2 考虑错误成本后的比较第59页
  5.4.3 不同财务比率变量的比较分析第59-61页
第6章 结束语第61-63页
 6.1 结论第61-62页
 6.2 研究限制与今后研究方向第62-63页
附表第63-90页
参考文献第90-94页
致谢第94-95页
主要学术及研究活动成果第95页

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