基于支持向量机模型的上市公司财务预警研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·财务困境和财务困境预警研究 | 第10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究的背景 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·上市公司财务困境范畴的理论探讨 | 第12-14页 |
| ·财务困境的范畴界定 | 第12-13页 |
| ·本文对财务困境的界定 | 第13-14页 |
| ·本文的研究程序及结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 研究成果综述 | 第15-20页 |
| ·国内外研究成果 | 第15-19页 |
| ·一元判定模型 | 第15页 |
| ·多元线性判定模型 | 第15-16页 |
| ·概率模型 | 第16-17页 |
| ·神经网络模型 | 第17-19页 |
| ·研究中存在的问题 | 第19-20页 |
| 第三章 支持向量机理论 | 第20-26页 |
| ·线性可分支持向量机模型 | 第20-23页 |
| ·最优超平面 | 第20-21页 |
| ·构造最优超平面 | 第21-23页 |
| ·非线性不可分支持向量机模型 | 第23-26页 |
| ·不可分情形下的推广 | 第23-24页 |
| ·非线性支持向量机 | 第24-26页 |
| 第四章 研究样本设计 | 第26-32页 |
| ·研究样本选择 | 第26-27页 |
| ·上市公司选择 | 第26页 |
| ·财务指标选择 | 第26-27页 |
| ·新指标体系建立 | 第27-32页 |
| ·因子分析理论 | 第27-28页 |
| ·新指标体系模型 | 第28-31页 |
| ·新旧指标体系比较 | 第31-32页 |
| 第五章 支持向量机模型建立 | 第32-42页 |
| ·支持向量机模型的建立 | 第32-34页 |
| ·模型结果的检验及比较 | 第34-36页 |
| ·实例检测 | 第36-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 在学期间主要研究成果 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录一：样本公司的原始数据资料 | 第50-62页 |
| 附录二：输入向量和检测向量 | 第62-72页 |
| 附录三：向量α的数值 | 第72-73页 |
| 附录四：MATLAB 计算程序 | 第73-76页 |
