基于人工神经网络的我国上市公司财务预警分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第8页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 文献综述 | 第9-14页 |
| 1.3.1 国外文献综述 | 第9-12页 |
| 1.3.2 国内文献综述 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容框架 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 财务危机和财务预警的相关理论基础 | 第16-20页 |
| 2.1 企业财务危机的定义 | 第16-17页 |
| 2.2 财务预警的相关理论基础 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基于经济学角度的相关理论 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于管理学角度的相关理论 | 第19-20页 |
| 第3章 企业财务预警指标体系与人工神经网络原理 | 第20-36页 |
| 3.1 企业财务预警指标体系构建 | 第20-25页 |
| 3.1.1 选取企业财务预警指标的原则 | 第20-21页 |
| 3.1.2 企业财务预警指标的内容 | 第21-25页 |
| 3.2 人工神经网络原理 | 第25-36页 |
| 3.2.1 径向基网络 | 第27-31页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第31-36页 |
| 第4章 我国上市公司的实证分析 | 第36-47页 |
| 4.1 研究样本的设计及样本选定 | 第36-38页 |
| 4.1.1 研究期间 | 第36页 |
| 4.1.2 研究样本选取 | 第36-37页 |
| 4.1.3 财务危机公司的描述性分析 | 第37-38页 |
| 4.2 样本数据的处理 | 第38-41页 |
| 4.2.1 正态性检验 | 第38-39页 |
| 4.2.2 显著性检验 | 第39-41页 |
| 4.3 人工神经网络模型的分析与检验 | 第41-47页 |
| 4.3.1 径向基网络 | 第41-42页 |
| 4.3.2 BP神经网络 | 第42-47页 |
| 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 附录 | 第51-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
