| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-35页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·研究目的与意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究综述 | 第16-31页 |
| ·财务危机概念研究综述 | 第16-17页 |
| ·财务危机预警指标研究综述 | 第17-19页 |
| ·财务危机预警模型研究综述 | 第19-31页 |
| ·当前研究存在的问题 | 第31页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第31-33页 |
| ·论文的主要工作 | 第31-32页 |
| ·论文结构安排 | 第32-33页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第33-35页 |
| ·研究方法 | 第33页 |
| ·技术路线 | 第33-35页 |
| 2 财务危机预警理论基础分析 | 第35-48页 |
| ·财务危机 | 第35-44页 |
| ·财务危机的概念界定 | 第35-36页 |
| ·财务危机的特征 | 第36-38页 |
| ·财务危机的表征要素 | 第38-40页 |
| ·财务危机的形成机理 | 第40-42页 |
| ·财务危机的理论解释 | 第42-44页 |
| ·财务危机预警 | 第44-45页 |
| ·财务危机预警的概念 | 第44页 |
| ·财务危机预警的过程 | 第44-45页 |
| ·财务危机预警的功能 | 第45页 |
| ·集成预警 | 第45-47页 |
| ·集成预警的概念 | 第45-46页 |
| ·集成预警的思路框架 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 3 财务危机预警的样本选择与数据检验 | 第48-59页 |
| ·建模时间的确定 | 第48-50页 |
| ·样本公司的确定 | 第50-51页 |
| ·财务危机企业的确定 | 第50页 |
| ·财务健康企业的确定 | 第50-51页 |
| ·财务危机预警指标选择 | 第51-54页 |
| ·指标的选择原则 | 第51-52页 |
| ·预警指标体系 | 第52-54页 |
| ·财务样本的数据检验 | 第54-58页 |
| ·正态性检验 | 第55-56页 |
| ·显著性检验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 分类器集成及其在财务危机预警中的适用性分析 | 第59-71页 |
| ·分类器集成原理 | 第59-62页 |
| ·基分类器与分类器集成 | 第59-60页 |
| ·分类器集成原理分析 | 第60-61页 |
| ·分类器集成有效的原因 | 第61-62页 |
| ·分类器集成系统的关键步骤 | 第62-64页 |
| ·基分类器的生成 | 第62-63页 |
| ·基分类器的选择 | 第63-64页 |
| ·基分类器的输出 | 第64页 |
| ·常用的分类器集成算法 | 第64-68页 |
| ·Bagging集成算法 | 第64-65页 |
| ·Boosting集成算法 | 第65-67页 |
| ·Random Subspace集成算法 | 第67-68页 |
| ·分类器集成在财务危机预警中的适用性分析 | 第68-70页 |
| ·分类器集成的应用研究现状 | 第68页 |
| ·分类器集成在财务危机预警中的适用性分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 基于分类器集成的财务危机预警研究 | 第71-98页 |
| ·分类器集成系统的泛化能力分析 | 第71-73页 |
| ·分类器集成系统的泛化能力 | 第71-73页 |
| ·泛化能力的提升思路 | 第73页 |
| ·基于RS-Bagging集成的财务危机预警模型 | 第73-84页 |
| ·基于样例扰动的分类器集成 | 第74-75页 |
| ·RS-Bagging集成的方法基础 | 第75-76页 |
| ·RS-Bagging集成设计 | 第76-78页 |
| ·RS-Bagging财务危机集成预警模型分析 | 第78-84页 |
| ·基于MTS-Bagging集成的财务危机预警模型 | 第84-94页 |
| ·基于特征选择的分类器集成 | 第84-85页 |
| ·马田系统特征选择 | 第85-87页 |
| ·MTS-Bagging集成设计 | 第87-89页 |
| ·MTS-Bagging财务危机集成预警模型分析 | 第89-94页 |
| ·预警模型的比较分析 | 第94-97页 |
| ·预警模型的性能比较 | 第94-95页 |
| ·基于分类错误风险成本的比较 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 6 基于滑动时间窗口的财务危机集成预警研究 | 第98-109页 |
| ·财务数据的概念漂移 | 第98-99页 |
| ·概念漂移的定义 | 第98页 |
| ·财务数据的概念漂移 | 第98-99页 |
| ·滑动时间窗口动态更新设计 | 第99-103页 |
| ·滑动时间窗口 | 第100-101页 |
| ·财务样本动态更新机制 | 第101-103页 |
| ·基于滑动时间窗口的财务危机预警动态模型分析 | 第103-108页 |
| ·财务数据 | 第103页 |
| ·实验过程 | 第103页 |
| ·模型结果分析 | 第103-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 7 基于增量学习系统的财务危机集成预警研究 | 第109-120页 |
| ·预警模型的增量学习能力 | 第109-110页 |
| ·基于集成思想的增量学习 | 第110页 |
| ·增量学习系统设计 | 第110-114页 |
| ·设计思路 | 第110-112页 |
| ·集成子系统的选择机制 | 第112页 |
| ·集成子系统的动态史新机制 | 第112-113页 |
| ·财务危机增量预警过程 | 第113-114页 |
| ·财务危机增量预警模型分析 | 第114-119页 |
| ·财务数据 | 第114-115页 |
| ·增量学习系统的构建 | 第115-118页 |
| ·模型结果分析 | 第118-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 8 结论与展望 | 第120-123页 |
| ·工作总结 | 第120-122页 |
| ·主要创新点 | 第122页 |
| ·展望 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-137页 |
| 附录 | 第137页 |