| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第7-9页 |
| ·研究的背景 | 第7-8页 |
| ·研究的意义 | 第8-9页 |
| ·研究问题综述 | 第9页 |
| ·国内外现状 | 第9-14页 |
| ·国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国内学者在该研究上存在的问题 | 第14页 |
| ·本文的创新点 | 第14-15页 |
| ·论文架构 | 第15-17页 |
| 第二章 财务危机预警的理论基础 | 第17-33页 |
| ·财务危机的定义 | 第17-19页 |
| ·国外学者对财务危机的定义 | 第17-18页 |
| ·国内学者对财务危机的定义 | 第18-19页 |
| ·本研究中财务危机企业的界定 | 第19-20页 |
| ·上市公司财务危机的成因 | 第20-24页 |
| ·上市公司内部因素 | 第20-23页 |
| ·上市公司的外部因素 | 第23-24页 |
| ·企业财务危机的预警理论 | 第24-27页 |
| ·企业发展的周期波动性 | 第24-26页 |
| ·财务危机的发展是一个持续的过程 | 第26页 |
| ·企业财务危机预警的指标体系的有效性 | 第26-27页 |
| ·粒子群优化算法简述 | 第27-29页 |
| ·支持向量机简述 | 第29-33页 |
| ·支持向量机的分类原理 | 第30-33页 |
| 第三章 财务危机预警指标体系的建立 | 第33-42页 |
| ·财务危机预警样本的选取原则 | 第33-34页 |
| ·建立财务危机预警指标体系 | 第34-42页 |
| ·财务指标体系 | 第34-38页 |
| ·非财务指标体系 | 第38-42页 |
| 第四章 财务危机预警模型的建立 | 第42-48页 |
| ·传统预警模型评析 | 第42-45页 |
| ·基于PSO和SVM的预警模型的建立 | 第45-48页 |
| 第五章 实证结果分析 | 第48-60页 |
| ·样本的选取 | 第48-53页 |
| ·基于PSO和SVM的预警模型在上市公司财务危机预警中的应用及结果分析 | 第53-56页 |
| ·本预警模型与传统模型的比较 | 第56-60页 |
| 第六章 结论 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录A: MATLAB主程序 | 第68-83页 |
| 附录B: MATLAB T检验程序 | 第83-84页 |
| 附录C: 本研究中所用数据 | 第84-103页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第103页 |