基于数据挖掘的上市公司财务危机预警研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-14页 |
| ·关于财务危机概念及范围的研究 | 第7-8页 |
| ·关于财务危机渐进性的研究 | 第8-9页 |
| ·相关预警理论的研究 | 第9页 |
| ·关于预警模型的研究 | 第9-14页 |
| ·本文的研究目的 | 第14-15页 |
| ·本文的研究思路与结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 基于数据挖掘的财务危机预警方法概述 | 第16-27页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的产生和发展 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17页 |
| ·数据挖掘的主要任务和实现过程 | 第17-21页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的实现过程 | 第18-21页 |
| ·基于数据挖掘的三种预警方法 | 第21-27页 |
| ·Logistic模型 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络模型 | 第22-25页 |
| ·决策树模型 | 第25-27页 |
| 第三章 财务危机的成因及预警研究样本的设计 | 第27-35页 |
| ·财务危机的成因 | 第27-30页 |
| ·外部因素 | 第27-28页 |
| ·内部因素 | 第28-30页 |
| ·预警研究样本的设计 | 第30-35页 |
| ·样本的选择 | 第30-32页 |
| ·财务指标的选取 | 第32-35页 |
| 第四章 财务危机预警模型的构建与实证分析 | 第35-46页 |
| ·数据预处理 | 第35-38页 |
| ·数据替换 | 第36-37页 |
| ·变量选择 | 第37-38页 |
| ·变量转换 | 第38页 |
| ·模型的建立 | 第38-42页 |
| ·Logistic模型 | 第38-39页 |
| ·神经网络模型 | 第39-40页 |
| ·决策树模型 | 第40-42页 |
| ·预警模型效果评价与预测实证分析 | 第42-46页 |
| ·预警模型效果评价 | 第42-43页 |
| ·预测实证分析 | 第43-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第51页 |
