上市公司财务危机预警神经网络模型的选择研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国外学者的研究状况 | 第12-14页 |
| ·国内学者的研究状况 | 第14-16页 |
| ·本研究的结构、内容和方法 | 第16-18页 |
| ·研究框架 | 第16-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18页 |
| ·本研究的创新点 | 第18-19页 |
| 2 企业财务危机预警的理论研究 | 第19-31页 |
| ·企业财务危机的界定 | 第19-22页 |
| ·国外学者的界定方法 | 第19-20页 |
| ·国内学者的界定方法 | 第20页 |
| ·本文对财务危机企业的界定 | 第20-22页 |
| ·财务危机的特征 | 第22-23页 |
| ·财务危机的成因分析 | 第23-27页 |
| ·外部环境因素分析 | 第23-25页 |
| ·内部环境因素分析 | 第25-27页 |
| ·财务危机预警理论 | 第27-31页 |
| ·规范性理论 | 第27-29页 |
| ·实证性理论 | 第29-31页 |
| 3 人工神经网络引入财务危机预警研究的理论分析 | 第31-41页 |
| ·目前财务危机预警的方法及缺陷 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络引入财务危机预警研究的可行性分析 | 第32-38页 |
| ·人工神经网络概述 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络方法的优势 | 第33-34页 |
| ·三种神经网络模型介绍 | 第34-38页 |
| ·人工神经网络在财务危机预警研究中的可行性分析 | 第38页 |
| ·人工神经网络引入财务危机预警研究的必要性分析 | 第38-41页 |
| 4 实证研究样本及指标的选取 | 第41-54页 |
| ·研究样本的确定 | 第41-42页 |
| ·财务指标的选取与分析 | 第42-48页 |
| ·财务指标的选取 | 第42-44页 |
| ·财务指标的分析 | 第44-48页 |
| ·模型指标的确定 | 第48-54页 |
| ·财务指标的正态性检验 | 第48-50页 |
| ·财务指标均值差异检验 | 第50-54页 |
| 5 实证研究与结果分析 | 第54-61页 |
| ·神经网络预警模型的构建与检验 | 第54-58页 |
| ·BP 神经网络预警模型 | 第54-55页 |
| ·LVQ 神经网络预警模型 | 第55-57页 |
| ·PNN 神经网络预警模型 | 第57-58页 |
| ·三种神经网络模型的比较分析 | 第58-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·本研究的不足及展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67-68页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第68-70页 |
