| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 表目录 | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·现实背景 | 第13-15页 |
| ·理论背景 | 第15-16页 |
| ·研究目标、内容和意义 | 第16-18页 |
| ·研究目标 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究意义 | 第18页 |
| ·研究方法、技术路线和研究框架 | 第18-23页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| ·研究框架 | 第20-23页 |
| 2 文献综述 | 第23-53页 |
| ·财务危机的概念、阶段划分和成因 | 第23-30页 |
| ·财务危机的概念 | 第23-27页 |
| ·财务危机阶段的划分 | 第27-29页 |
| ·财务危机的成因 | 第29-30页 |
| ·财务危机预警模型的研究述评 | 第30-45页 |
| ·定性财务危机预警模型 | 第30-31页 |
| ·定量财务危机预警模型 | 第31-44页 |
| ·阶段性财务危机预警模型 | 第44-45页 |
| ·财务危机预警模型中指标选择的研究述评 | 第45-50页 |
| ·财务危机预警模型中指标的重要性 | 第45-46页 |
| ·关于财务危机预警指标选择的研究述评 | 第46-49页 |
| ·财务指标的行业差异 | 第49-50页 |
| ·中国房地产公司财务危机预警的研究述评 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 3 样本的选择和预警指标体系的构建 | 第53-85页 |
| ·样本的选择和样本警度的确定 | 第53-60页 |
| ·样本公司及其数据的选择 | 第53-56页 |
| ·样本警度的确定 | 第56-59页 |
| ·样本警度分布情况 | 第59-60页 |
| ·中国房地产上市公司的财务管理特征 | 第60-67页 |
| ·房地产公司概况介绍 | 第60-63页 |
| ·房地产公司财务管理特点 | 第63-64页 |
| ·房地产公司财务管理存在的问题 | 第64-67页 |
| ·中国房地产上市公司财务危机预警指标体系的构建 | 第67-82页 |
| ·财务危机预警指标体系的初步筛选 | 第68-73页 |
| ·中国房地产上市公司财务危机预警指标体系的优化 | 第73-82页 |
| ·本章小结 | 第82-85页 |
| 4 中国房地产上市公司财务危机预警模型的构建 | 第85-105页 |
| ·BP神经网络的基本概念 | 第85-91页 |
| ·神经元模型及神经网络的结构与类型 | 第85-89页 |
| ·BP神经网络及其结构 | 第89-91页 |
| ·本文选择神经网络模型的依据 | 第91页 |
| ·BP神经网络的设计和创建 | 第91-99页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第91-96页 |
| ·BP神经网络的创建 | 第96-99页 |
| ·BP神经网络的训练和仿真 | 第99-104页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第99-103页 |
| ·BP神经网络的仿真及其结果 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 5 “海泰发展”财务危机预警分析 | 第105-111页 |
| ·案例公司简介 | 第105页 |
| ·构建财务危机预警指标体系 | 第105-107页 |
| ·财务危机预警过程 | 第107-109页 |
| ·模型预测结果 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 6 结论与展望 | 第111-113页 |
| ·结论 | 第111页 |
| ·研究不足与展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 附录1: 样本数据来源 | 第121-123页 |
| 附录2: 1998-2005年样本公司每股土地储备金额一览表 | 第123-124页 |
| 附录2: 1998-2005年样本公司每股土地储备金额一览表(续表) | 第124-125页 |
| 附录3: 财务危机预警指标计算公式 | 第125-129页 |
| 附录4: 所选公司样本数量一览表 | 第129-131页 |
| 附录5: MATLAB6.0程序语言 | 第131-145页 |
| 致谢 | 第145页 |