我国上市公司财务危机预警研究--基于神经网络和支持向量机模型的比较分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 绪论 | 第7-16页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·选题意义 | 第8页 |
| ·文献回顾 | 第8-15页 |
| ·企业财务危机的定义 | 第9页 |
| ·企业财务危机的影响因素 | 第9-10页 |
| ·企业财务危机的预警模型 | 第10-14页 |
| ·文献评述 | 第14-15页 |
| ·研究内容及创新点 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·创新点 | 第16页 |
| 1 企业财务危机相关理论分析 | 第16-20页 |
| ·企业财务危机的概念及成因 | 第17-19页 |
| ·财务危机的定义及表现形式 | 第17-18页 |
| ·财务危机的成因 | 第18-19页 |
| ·财务危机预警的基本理论 | 第19-20页 |
| ·风险管理理论 | 第19页 |
| ·企业逆境预警管理理论 | 第19-20页 |
| ·可持续增长理论 | 第20页 |
| 2 财务危机预警指标的选择 | 第20-22页 |
| ·选择原则 | 第20-21页 |
| ·财务指标选择 | 第21-22页 |
| 3 预警指标的筛选 | 第22-41页 |
| ·研究样本的选取 | 第23-25页 |
| ·预警指标的初步分析 | 第25-38页 |
| ·预警指标的筛选 | 第38-41页 |
| ·预警指标的筛选思路 | 第39页 |
| ·预警指标的确定 | 第39-41页 |
| 4 预警模型的构建与检验 | 第41-59页 |
| ·基于熵权法财务危机预警模型 | 第41-50页 |
| ·采用熵权法为基础财务指标赋权 | 第41-46页 |
| ·基于熵权法模型结果的评价 | 第46-50页 |
| ·小结 | 第50页 |
| ·基于logistic回归财务危机预警模型 | 第50-59页 |
| ·logistic回归方法 | 第50-51页 |
| ·因子分析 | 第51-54页 |
| ·基于财务指标的logistic回归模型建立 | 第54-55页 |
| ·基于logistic回归模型结果的评价 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| ·不同方法实证结果的比较 | 第59页 |
| 5 结论及展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·文章的局限性及研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
