基于BP神经网络下的矿业上市公司融资风险预警研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1. 绪论 | 第13-39页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-17页 |
| 1.1.1 矿业融资活动 | 第13-15页 |
| 1.1.2 矿业融资理论 | 第15-17页 |
| 1.1.3 矿业融资风险预警方法 | 第17页 |
| 1.2 矿业融资风险预警研究进展 | 第17-30页 |
| 1.2.1 相关概念界定 | 第17-19页 |
| 1.2.2 矿业融资风险预警技术方法 | 第19-27页 |
| 1.2.3 矿业融资风险预警研究 | 第27-30页 |
| 1.3 选题依据及研究意义 | 第30-32页 |
| 1.3.1 选题依据 | 第30-31页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第31-32页 |
| 1.4 研究内容、技术路线和研究方法 | 第32-36页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第32-34页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第34-35页 |
| 1.4.3 研究内容 | 第35-36页 |
| 1.5 论文主要结论和创新点 | 第36-39页 |
| 1.5.1 主要结论 | 第36-37页 |
| 1.5.2 创新点 | 第37-39页 |
| 2. 矿业融资风险预警理论基础 | 第39-53页 |
| 2.1 资源经济理论 | 第39-40页 |
| 2.2 融资管理理论 | 第40-46页 |
| 2.2.1 融资管理理论基础 | 第40-42页 |
| 2.2.2 融资管理具体理论 | 第42-46页 |
| 2.3 风险管理理论 | 第46-48页 |
| 2.4 财务预警理论 | 第48-51页 |
| 小结 | 第51-53页 |
| 3. 矿业上市公司融资状况分析 | 第53-101页 |
| 3.1 矿业上市公司划分 | 第53-64页 |
| 3.1.1 国内矿业上市公司划分标准 | 第53-55页 |
| 3.1.2 国外矿业上市公司划分标准 | 第55-57页 |
| 3.1.3 国内外矿业上市公司划分 | 第57-60页 |
| 3.1.4 国内矿业上市公司板块设计 | 第60-64页 |
| 3.2 矿业不同阶段融资状况 | 第64-74页 |
| 3.2.2 探矿阶段融资状况 | 第64-68页 |
| 3.2.3 采矿阶段融资状况 | 第68-70页 |
| 3.2.4 矿业行业融资特点 | 第70-74页 |
| 3.3 国内外矿业资本市场状况 | 第74-90页 |
| 3.3.1 国外矿业资本市场 | 第74-81页 |
| 3.3.2 国内矿业资本市场 | 第81-90页 |
| 3.4 国内矿业上市公司融资状况 | 第90-100页 |
| 3.4.1 上市公司分布情况 | 第90-93页 |
| 3.4.2 上市公司融资情况 | 第93-100页 |
| 小结 | 第100-101页 |
| 4. 矿业上市公司融资风险分析 | 第101-138页 |
| 4.1 采矿类上市公司融资风险分类 | 第101-106页 |
| 4.1.1 非融资活动风险 | 第101-102页 |
| 4.1.2 融资活动风险 | 第102-104页 |
| 4.1.3 融资风险重要程度比较 | 第104-105页 |
| 4.1.4 融资风险级别判别 | 第105-106页 |
| 4.2 采矿类上市公司非融资活动风险 | 第106-117页 |
| 4.2.1 宏观融资风险 | 第106-110页 |
| 4.2.2 中观融资风险 | 第110-114页 |
| 4.2.3 微观融资风险 | 第114-115页 |
| 4.2.4 非融资活动融资风险汇总 | 第115-117页 |
| 4.3 采矿类上市公司融资活动风险 | 第117-132页 |
| 4.3.1 采矿类上市公司资金融入风险 | 第117-126页 |
| 4.3.2 采矿类上市公司资金融出风险 | 第126-132页 |
| 4.4 采矿类上市公司融资活动风险级别判别 | 第132-136页 |
| 4.4.1 模型的构建 | 第133页 |
| 4.4.2 数据收集与指标计算 | 第133-134页 |
| 4.4.3 检验结果及分析 | 第134-136页 |
| 小结 | 第136-138页 |
| 5. 矿业上市公司融资风险预警实证分析 | 第138-174页 |
| 5.1 矿业融资风险预警设计框架 | 第138-140页 |
| 5.2 矿业融资风险预警指标体系设计 | 第140-150页 |
| 5.2.1 指标体系研究现状 | 第140页 |
| 5.2.2 指标体系设计思路 | 第140-141页 |
| 5.2.3 指标体系设计原则 | 第141-142页 |
| 5.2.4 指标体系构成 | 第142-150页 |
| 5.3 矿业上市公司融资风险预警模型实证分析 | 第150-172页 |
| 5.3.1 BP神经网络模型原理 | 第150-157页 |
| 5.3.2 BP神经网络样本和数据选取 | 第157-159页 |
| 5.3.3 BP神经网络模型建立 | 第159-164页 |
| 5.3.4 BP神经网络结果预测和分析 | 第164-172页 |
| 小结 | 第172-174页 |
| 6. 矿业上市公司融资风险预警对策研究 | 第174-180页 |
| 6.1 融资活动风险防范 | 第174-176页 |
| 6.2 非融资活动风险防范 | 第176-179页 |
| 小结 | 第179-180页 |
| 7. 研究结论与展望 | 第180-183页 |
| 7.1 研究结论 | 第180-182页 |
| 7.2 展望 | 第182-183页 |
| 致谢 | 第183-185页 |
| 参考文献 | 第185-196页 |
| 附录 | 第196-197页 |
