基于径向基神经网络的财产保险公司财务预警研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第12-15页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·选题意义 | 第13-15页 |
| ·文献综述 | 第15-19页 |
| ·国外相关研究 | 第15-18页 |
| ·国内相关研究 | 第18-19页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19页 |
| ·研究方法 | 第19-21页 |
| 第2章 径向基神经网络理论 | 第21-28页 |
| ·神经网络相关内容 | 第21-24页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第21-22页 |
| ·神经网络应用于财务预警的可行性 | 第22-24页 |
| ·径向基神经网络的基本原理 | 第24-27页 |
| ·径向基神经网络结构 | 第25-26页 |
| ·RBF 神经网络的映射机理 | 第26-27页 |
| ·基于 MATLAB7.0 的训练函数 | 第27-28页 |
| 第3章 财务预警指标体系的构建 | 第28-33页 |
| ·财务预警指标的选取原则 | 第28-29页 |
| ·主要财务指标的描述 | 第29-30页 |
| ·财务指标简单描述 | 第29页 |
| ·各指标的具体描述 | 第29-30页 |
| ·各指标权重的计算 | 第30-33页 |
| ·变异系数法的功能特点 | 第30-31页 |
| ·变异系数法的步骤 | 第31-33页 |
| 第4章 模型应用与结果分析 | 第33-37页 |
| ·样本的选取 | 第33-34页 |
| ·样本数据的归一化处理 | 第34页 |
| ·公司预警指标体系权重的计算 | 第34页 |
| ·RBF 网络的训练 | 第34-35页 |
| ·模型结果分析 | 第35-37页 |
| 第5章 财产保险公司财务预警系统的建议 | 第37-45页 |
| ·财产保险公司财务风险预警系统机制的建立 | 第38-39页 |
| ·财产保险公司财务风险全方位预警机制 | 第38-39页 |
| ·财产保险公司传导预警机制 | 第39页 |
| ·财产保险公司终点预警机制 | 第39页 |
| ·财产保险公司财务风险预警的系统建设 | 第39-41页 |
| ·财产保险公司财务预警系统的组织体系建设 | 第39-40页 |
| ·财产保险公司财务风险预警系统组织体系 | 第40页 |
| ·预警制度的建设 | 第40页 |
| ·预警的信息管理体系建设 | 第40-41页 |
| ·财产保险公司财务风险预警系统的完善配套措施 | 第41-45页 |
| ·预警的财务风险和对策研究 | 第41-42页 |
| ·强化内控机制建设完善 | 第42-43页 |
| ·努力提高社会风险防范意识 | 第43页 |
| ·保持预警系统的稳定性和灵活性 | 第43-44页 |
| ·公示预警系统 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
