| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景、目的与意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状与评价 | 第11-16页 |
| ·国外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文的研究方法和主要内容 | 第16页 |
| ·本文的难点与创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 基础概念的界定及BP神经网络 | 第17-28页 |
| ·汇率风险的涵义及其分类 | 第17-19页 |
| ·汇率风险的涵义 | 第17-18页 |
| ·汇率风险的分类 | 第18-19页 |
| ·影响我国上市跨国公司汇率风险的因素 | 第19-21页 |
| ·影响汇率风险的一般因素 | 第19-20页 |
| ·影响我国上市跨国公司汇率风险的因素 | 第20-21页 |
| ·BP人工神经网络 | 第21-26页 |
| ·BP人工神经网络的基本思想 | 第21-23页 |
| ·BP人工神经网络的典型结构 | 第23-24页 |
| ·BP人工神经网络的主要能力 | 第24-25页 |
| ·BP人工神经网络在经济预测及预警领域的应用 | 第25-26页 |
| ·利用BP神经网络模型进行汇率风险预警的可行性 | 第26-28页 |
| ·人民币汇率的进一步市场化及汇率风险预警条件的成熟 | 第26页 |
| ·影响汇率风险因素的可确定性及相关数据的可采集性 | 第26页 |
| ·运用BP神经网络进行汇率风险预警的必要性 | 第26-28页 |
| 第3章 基于BP人工神经网络的汇率风险预警模型 | 第28-42页 |
| ·我国上市跨国公司汇率风险管理的现状分析 | 第28-31页 |
| ·我国上市跨国公司汇率风险管理现状 | 第28-29页 |
| ·我国上市跨国公司汇率风险管理存在的问题 | 第29-31页 |
| ·BP人工神经网络预警模型的设计 | 第31-35页 |
| ·输入指标体系的选取 | 第31-32页 |
| ·期望输出(教师信号)的选取 | 第32页 |
| ·其它网络参数的确定 | 第32-35页 |
| ·样本选取、数据采集及处理 | 第35-39页 |
| ·样本选取 | 第35-36页 |
| ·数据采集及处理 | 第36-39页 |
| ·基于BP神经网络的汇率风险预警模型的建立 | 第39-42页 |
| ·导入建模样本数据集并对输入指标数据进行预处理 | 第39-40页 |
| ·生成BP神经网络 | 第40页 |
| ·网络权值和阈值的初始化 | 第40页 |
| ·设置训练函数的参数 | 第40页 |
| ·训练网络 | 第40-42页 |
| 第4章 预警模型的检验与相关分析 | 第42-49页 |
| ·预警模型检验样本数据的预处理 | 第42-44页 |
| ·预警模型的检验与分析 | 第44-49页 |
| 第5章 我国上市跨国公司汇率风险的防范对策 | 第49-57页 |
| ·增强风险防范意识,培育自有专门人才 | 第49-50页 |
| ·增强汇率风险防范意识 | 第49页 |
| ·引进、培养汇率风险管理的专业人才 | 第49-50页 |
| ·建立预警指标体系及风险防范机制 | 第50-51页 |
| ·建立汇率风险预警指标体系 | 第50页 |
| ·建立并完善汇率风险预警防范机制 | 第50-51页 |
| ·选择风险管理方法 | 第51-56页 |
| ·交易风险暴露的防范 | 第51-53页 |
| ·折算风险暴露的防范 | 第53-54页 |
| ·经济风险暴露的防范 | 第54-56页 |
| ·完善风险防范制度 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |