| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 一、研究背景与意义 | 第8-10页 |
| (一) 研究的背景 | 第8-9页 |
| (二) 研究的意义 | 第9-10页 |
| 二、研究的文献综述 | 第10-11页 |
| 三、研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 四、研究思路与方法 | 第13-15页 |
| (一) 研究思路 | 第13-15页 |
| (二) 研究方法 | 第15页 |
| 五、研究的创新点 | 第15-16页 |
| 六、西北地区上市公司的发展现状 | 第16-18页 |
| 第二章 上市公司财务评价与预警的理论与主要方法 | 第18-22页 |
| 一、企业财务状况的相关概念 | 第18页 |
| 二、财务评价与财务预警 | 第18-20页 |
| (一) 财务评价与预警的概念 | 第18-19页 |
| (二) 财务评价与预警的功能 | 第19-20页 |
| (三) 财务评价与预警机制的组成 | 第20页 |
| 三、上市公司财务评价与预警的主要方法 | 第20-22页 |
| 第三章 西北地区上市公司财务评价与预警的方法选择与模型构建 | 第22-32页 |
| 一、数据包络分析 | 第22-25页 |
| (一) 数据包络分析方法概述 | 第22-23页 |
| (二) 数据包络分析基本模型 | 第23-24页 |
| (三) 数据包络分析进行财务评价与预警的可行性与优势 | 第24-25页 |
| (四) 数据包络分析的研究进展与应用领域 | 第25页 |
| 二、决策树算法与人工神经网络 | 第25-29页 |
| (一) 决策树算法(DTA)及其应用 | 第25-27页 |
| (二) 人工神经网络(ANN)及其应用 | 第27-29页 |
| 三、西北地区上市企业财务评价与预警模型的假设与构建 | 第29-32页 |
| (一) 西北地区上市公司财务评价与预警模型的假设 | 第29页 |
| (二) 西北地区上市公司财务评价与预警模型的构建 | 第29-32页 |
| 第四章 西北地区上市公司财务评价与预警模型的实证与检验 | 第32-50页 |
| 一、企业财务指标的选取 | 第32-37页 |
| (一) 西北地区上市公司的选取 | 第32-33页 |
| (二) 财务指标选取的原则 | 第33页 |
| (三) 财务指标体系的确定 | 第33-37页 |
| 二、DEA方法的西北地区上市公司财务状况评价与等级划分 | 第37-41页 |
| (一) 数据包络分析的财务状况评价 | 第37-39页 |
| (二) 西北地区上市公司财务状况等级划分 | 第39-41页 |
| 三、西北地区上市公司财务状况评价与预警的结果和检验 | 第41-50页 |
| (一) DTA方法的西北地区上市公司财务状况评价结构与检验 | 第41-43页 |
| (二) 西北地区上市公司财务状况的一般评价规则 | 第43-45页 |
| (三) ANN方法的西北地区上市公司财务状况评价结果与检验 | 第45-50页 |
| 第五章 西北地区上市公司财务评价与预警模型的特点、应用和改进 | 第50-54页 |
| 一、西北地区上市公司财务评价与预警模型的主要特点 | 第50-51页 |
| 二、西北地区上市公司财务评价与预警模型的应用前景 | 第51-52页 |
| 三、西北地区上市公司财务评价与预警模型的不足与完善 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58-70页 |
| 附录1：公司上市有关财务的相关法规 | 第58-59页 |
| 附录2：西北地区上市公司享有的财务相关优惠政策 | 第59-61页 |
| 附录3：90组财务数据表 | 第61-63页 |
| 附录4：数据包络分析主要输出结果 | 第63-66页 |
| 附录5：IBM Clementine 12.0平面文件输出代码 | 第66-68页 |
| 附录6：研究生期间的研究成果及参加的科研项目 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
