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基于代价敏感学习的房地产企业财务预警模型研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 课题背景以及问题的提出第8-9页
    1.2 研究目的及意义第9-10页
        1.2.1 研究目的第9页
        1.2.2 研究意义第9-10页
    1.3 财务危机预警研究综述第10-14页
        1.3.1 预警指标研究综述第10-12页
        1.3.2 预警模型研究综述第12-14页
    1.4 研究框架及方法第14-16页
        1.4.1 研究框架第14-15页
        1.4.2 研究方法第15-16页
第2章 代价敏感学习与财务危机预警的相关理论第16-26页
    2.1 代价敏感学习的相关理论第16-19页
        2.1.1 代价敏感学习的内涵第16页
        2.1.2 数据的代价敏感性第16-17页
        2.1.3 代价的类型第17-18页
        2.1.4 代价敏感学习的主要方法第18-19页
    2.2 财务危机与预警的相关理论第19-23页
        2.2.1 财务危机的含义第19-20页
        2.2.2 财务危机的成因第20-21页
        2.2.3 财务危机预警的概念第21-22页
        2.2.4 财务危机预警的作用第22-23页
    2.3 基于代价敏感学习的财务危机预警思路第23-25页
        2.3.1 基于代价敏感学习的企业财务危机预警的含义第23-24页
        2.3.2 基于代价敏感学习的财务危机预警流程第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 研究样本与财务预警指标选择第26-36页
    3.1 房地产企业财务危机预警概述第26-29页
        3.1.1 房地产企业概述第26-27页
        3.1.2 房地产公司财务危机成因第27-28页
        3.1.3 房地产企业财务危机预警现状第28-29页
    3.2 样本数据的选择与检验第29-31页
        3.2.1 样本公司及数据的选择第29-30页
        3.2.2 样本警度的确定及分析第30-31页
    3.3 财务预警指标的选择第31-35页
        3.3.1 财务预警指标的选择标准第31-33页
        3.3.2 财务预警指标的选择结果第33-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于代价敏感学习的房地产企业财务预警模型建立第36-46页
    4.1 BP 神经网络的基本概念第36-38页
        4.1.1 BP 神经元模型第36-37页
        4.1.2 BP 神经网络结构第37-38页
    4.2 代价敏感学习 BP 神经网络的设计和构建第38-42页
        4.2.1 输入量的确定第38页
        4.2.2 输出量的表示第38-40页
        4.2.3 训练及检验样本的确定第40页
        4.2.4 神经网络结构的设计第40-42页
    4.3 代价敏感学习 BP 神经网络训练和仿真第42-44页
    4.4 本章小结第44-46页
第5章 模型案例应用第46-51页
    5.1 案例公司选择第46-47页
        5.1.1 案例公司简介第46页
        5.1.2 选择该公司的原因第46-47页
    5.2 案例公司指标数据收集与整理第47-48页
    5.3 案例公司财务预警结果及评价第48-50页
        5.3.1 案例公司财务预警结果第48-49页
        5.3.2 案例公司财务预警结果评价第49-50页
    5.4 本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果第57-59页
致谢第59页

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