| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1-1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1-1-1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1-1-2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1-2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1-2-1 国外财务危机预警研究现状 | 第11-12页 |
| 1-2-2 国内财务危机预警研究现状 | 第12-13页 |
| 1-3 论文的研究方法及主要内容 | 第13-15页 |
| 1-3-1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1-3-2 主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 财务危机预警的理论基础 | 第15-23页 |
| 2-1 财务危机理论 | 第15-19页 |
| 2-1-1 财务危机的定义 | 第15页 |
| 2-1-2 财务危机的类型 | 第15-16页 |
| 2-1-3 财务危机的特征 | 第16-17页 |
| 2-1-4 财务危机的成因分析 | 第17-19页 |
| 2-2 财务危机预警理论 | 第19-23页 |
| 2-2-1 财务危机预警的概念 | 第19页 |
| 2-2-2 财务危机预警分析方法 | 第19-23页 |
| 第三章 粗糙集和神经网络的理论基础 | 第23-32页 |
| 3-1 粗糙集理论 | 第23-26页 |
| 3-1-1 粗糙集理论概述 | 第23-24页 |
| 3-1-2 粗糙集理论在本文研究中的几个关键技术 | 第24-26页 |
| 3-2 神经网络理论 | 第26-30页 |
| 3-2-1 神经网络理论概述 | 第26-27页 |
| 3-2-2 BP神经网络 | 第27-30页 |
| 3-3 基于粗糙集理论的神经网络 | 第30-32页 |
| 第四章 基于粗糙集-神经网络的财务危机预警实证分析 | 第32-63页 |
| 4-1 粗糙集神经网络建模流程 | 第32-33页 |
| 4-2 研究样本的选择 | 第33-36页 |
| 4-3 研究期间的确定 | 第36页 |
| 4-4 财务指标的选取与分析 | 第36-49页 |
| 4-4-1 财务指标的选取 | 第36-38页 |
| 4-4-2 财务指标的分析 | 第38-43页 |
| 4-4-3 财务指标的初步筛选 | 第43-49页 |
| 4-5 基于BP神经网络的财务危机预警模型实证建模 | 第49-56页 |
| 4-5-1 基于BP神经网络的财务危机预警模型的建立 | 第49-54页 |
| 4-5-2 基于BP神经网络的财务危机预警模型的训练和检验 | 第54-56页 |
| 4-6 基于粗糙集-神经网络的财务危机预警模型实证建模 | 第56-61页 |
| 4-6-1 基于粗糙集-神经网络的财务危机预警模型的预处理 | 第56-58页 |
| 4-6-2 基于粗糙集-神经网络的财务危机预警模型的建立 | 第58-59页 |
| 4-6-3 基于粗糙集-神经网络的财务危机预警模型的训练和检验 | 第59-61页 |
| 4-7 两种模型的对比分析 | 第61-63页 |
| 第五章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
