基于神经网络的创业板上市公司财务预警研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外财务预警研究综述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国外文献综述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内文献综述 | 第14-16页 |
| 1.3.3 文献述评 | 第16页 |
| 1.4 研究方法和内容框架 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究内容和框架 | 第17-18页 |
| 1.5 创新和不足 | 第18-20页 |
| 1.5.1 创新 | 第18-19页 |
| 1.5.2 不足 | 第19-20页 |
| 2 财务风险预警理论与方法 | 第20-29页 |
| 2.1 财务预警的定义及功能 | 第20-21页 |
| 2.1.1 财务预警的定义 | 第20页 |
| 2.1.2 财务预警的功能 | 第20-21页 |
| 2.2 财务预警理论基础 | 第21-24页 |
| 2.3 财务预警的定性预测方法 | 第24-26页 |
| 2.4 财务预警的定量预测方法 | 第26-29页 |
| 3 创业板发展及财务风险影响因素分析 | 第29-36页 |
| 3.1 创业板市场概念及特征 | 第29-32页 |
| 3.1.1 创业板市场概念 | 第29页 |
| 3.1.2 创业板经营性特征 | 第29-31页 |
| 3.1.3 创业板财务特征 | 第31-32页 |
| 3.2 创业板上市公司财务风险影响因素及成因分析 | 第32-36页 |
| 3.2.1 创业板上市公司财务风险影响因素 | 第32-34页 |
| 3.2.2 创业板上市公司财务风险成因分析 | 第34-36页 |
| 4 创业板上市公司样本的选择和指标体系的构建 | 第36-47页 |
| 4.1 风险度的确定 | 第36-37页 |
| 4.2 样本的选取 | 第37-38页 |
| 4.3 预警指标初选 | 第38-40页 |
| 4.4 预警指标优化 | 第40-47页 |
| 5 基于神经网络模型的财务风险预警实证研究 | 第47-64页 |
| 5.1 BP神经网络预警模型 | 第47-56页 |
| 5.1.1 BP神经网络原理 | 第47-49页 |
| 5.1.2 BP神经网络算法步骤 | 第49-52页 |
| 5.1.3 BP神经网络构建与分析 | 第52-56页 |
| 5.2 RBF神经网络预警模型 | 第56-62页 |
| 5.2.1 RBF神经网络原理 | 第56-58页 |
| 5.2.2 RBF神经网络算法步骤 | 第58-60页 |
| 5.2.3 RBF神经网络构建与分析 | 第60-62页 |
| 5.3 结果对比与分析 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 研究结论 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-223页 |
| 致谢 | 第223页 |
