国内矿业项目并购风险评估研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 论文研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-19页 |
| 1.2.1 企业并购基本概念 | 第9-11页 |
| 1.2.2 企业并购的国内外研究进展 | 第11-16页 |
| 1.2.3 拟采用的评估方法 | 第16-19页 |
| 1.3 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.4 研究思路 | 第20-21页 |
| 第二章 国内矿业项目并购风险评估指标体系研究 | 第21-29页 |
| 2.1 国内矿业项目并购风险因素识别 | 第21-24页 |
| 2.1.1 并购风险因素识别的含义与内容 | 第21页 |
| 2.1.2 并购风险因素识别的原则 | 第21-22页 |
| 2.1.3 并购风险因素识别的常用方法 | 第22-23页 |
| 2.1.4 并购风险因素的识别 | 第23-24页 |
| 2.2 国内矿业项目并购风险评估指标体系的构建 | 第24-25页 |
| 2.2.1 指标体系的构建原则 | 第24页 |
| 2.2.2 评估指标体系的建立 | 第24-25页 |
| 2.3 国内矿业项目并购风险的影响因素说明 | 第25-29页 |
| 2.3.1 产业风险 | 第25-26页 |
| 2.3.2 市场风险 | 第26页 |
| 2.3.3 财务风险 | 第26-27页 |
| 2.3.4 矿产资源风险 | 第27-29页 |
| 第三章 国内矿业项目并购风险评估指标权重的确定 | 第29-46页 |
| 3.1 层次分析法的主要步骤 | 第29-32页 |
| 3.2 遗传算法的基本原理 | 第32-40页 |
| 3.2.1 遗传算法概述 | 第32-34页 |
| 3.2.2 遗传算法的一般流程 | 第34-35页 |
| 3.2.3 遗传算法的基本实现机制 | 第35-40页 |
| 3.3 遗传层次分析法原理 | 第40-46页 |
| 3.3.1 遗传层次分析法的概述 | 第40-42页 |
| 3.3.2 遗传层次分析法计算权重的优越性 | 第42-43页 |
| 3.3.3 并购风险指标权重确定 | 第43-46页 |
| 第四章 国内矿业项目并购风险评估模型 | 第46-56页 |
| 4.1 云模型理论 | 第46-50页 |
| 4.1.1 云模型概念 | 第46-47页 |
| 4.1.2 正态云模型 | 第47页 |
| 4.1.3 云发生器 | 第47-50页 |
| 4.2 物元理论 | 第50-52页 |
| 4.2.1 物元的基本概念 | 第50页 |
| 4.2.2 物元模型的基本步骤 | 第50-52页 |
| 4.3 云物元模型 | 第52-53页 |
| 4.4 基于云物元模型的国内矿业项目并购风险评估 | 第53-56页 |
| 4.4.1 构建评估物元 | 第53页 |
| 4.4.2 建立评估对象的标准云 | 第53-54页 |
| 4.4.3 风险评估 | 第54-56页 |
| 第五章 案例研究与模型应用 | 第56-63页 |
| 5.1 并购企业及矿业项目概况 | 第56-57页 |
| 5.1.1 A矿业集团概况 | 第56页 |
| 5.1.2 国内B钨矿项目概况 | 第56-57页 |
| 5.2 二级指标值的确定 | 第57-58页 |
| 5.3 风险评估 | 第58-61页 |
| 5.3.1 二级评估指标的关联度 | 第58-59页 |
| 5.3.2 各指标层物元（一级指标）的风险评价 | 第59-60页 |
| 5.3.3 目标层物元（总风险）的风险评价 | 第60-61页 |
| 5.4 评估结果分析 | 第61-63页 |
| 第六章 结论及其展望 | 第63-65页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第63页 |
| 6.2 主要创新 | 第63-64页 |
| 6.3 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 人正常体温的标准云代码 | 第71-72页 |
| 附录B 风险关联度和风险评估的代码 | 第72-74页 |
| 作者简介及在校期间科研成果及所获奖励 | 第74-75页 |
