| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究的理论意义 | 第10页 |
| 1.2.2 研究的现实意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究文献综述 | 第11-14页 |
| 1.4 研究思路与章节安排 | 第14-15页 |
| 1.5 创新点及重难点 | 第15页 |
| 1.6 技术路线 | 第15-17页 |
| 2 财务危机预警研究的理论与方法 | 第17-27页 |
| 2.1 财务危机的相关理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 财务危机的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 财务危机的影响因素 | 第17-18页 |
| 2.1.3 财务危机预警的重要性 | 第18-19页 |
| 2.2 生存分析方法的介绍 | 第19-23页 |
| 2.2.1 生存分析的基本概念 | 第19页 |
| 2.2.2 生存数据类型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 相关的特征函数 | 第20-22页 |
| 2.2.4 生存分析中的统计方法及模型 | 第22-23页 |
| 2.3 Cox比例风险回归模型 | 第23-26页 |
| 2.3.1 Cox回归模型的基本形式 | 第23-24页 |
| 2.3.2 比例风险假设检验 | 第24-25页 |
| 2.3.3 参数和基准生存率的估计 | 第25-26页 |
| 2.4 生存分析方法在财务危机预警研究中的适用性和优越性 | 第26-27页 |
| 3 我国上市公司生存现状分析 | 第27-31页 |
| 3.1 上市公司及被ST公司行业分布 | 第27-29页 |
| 3.1.1 上市公司行业分布状况 | 第27-28页 |
| 3.1.2 被ST公司行业分布状况 | 第28-29页 |
| 3.2 被ST公司生存时间及年度数量分布 | 第29-31页 |
| 3.2.1 被ST公司生存时间分布状况 | 第29-30页 |
| 3.2.2 被ST公司年度数量分布状况 | 第30-31页 |
| 4 基于Cox模型的样本选取及指标体系的构建 | 第31-39页 |
| 4.1 生存时间的界定和研究样本的选择 | 第31-32页 |
| 4.1.1 生存时间的界定 | 第31页 |
| 4.1.2 研究总体的行业和时间选择 | 第31页 |
| 4.1.3 研究样本的选取 | 第31-32页 |
| 4.2 预警指标体系的构建 | 第32-35页 |
| 4.2.1 预警指标的选取原则 | 第32页 |
| 4.2.2 指标体系的构建 | 第32-35页 |
| 4.3 预警指标的数据处理 | 第35-39页 |
| 4.3.1 缺失值和异常值的处理 | 第35页 |
| 4.3.2 显著性检验 | 第35-36页 |
| 4.3.3 多重共线性检验 | 第36-38页 |
| 4.3.4 比例风险假设检验（PH假定） | 第38-39页 |
| 5 基于Cox回归模型的财务危机预警实证研究 | 第39-49页 |
| 5.1 Cox回归模型的实证研究 | 第39-45页 |
| 5.1.1 风险因素的初步回归 | 第39-40页 |
| 5.1.2 变量数据的标准化处理 | 第40页 |
| 5.1.3 上市公司财务危机预警影响因素分析 | 第40-42页 |
| 5.1.4 基准风险率和基准生存率的估计 | 第42-45页 |
| 5.2 模型预测精度检验 | 第45-46页 |
| 5.3 Logistic回归模型的实证分析 | 第46-47页 |
| 5.4 Cox回归模型的动态预测分析 | 第47-49页 |
| 6 总结 | 第49-51页 |
| 6.1 研究结论 | 第49-50页 |
| 6.2 本文的不足与展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |