摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-31页 |
·研究背景与意义 | 第13-14页 |
·财务危机预警研究现状 | 第14-20页 |
·财务危机概念界定 | 第14-15页 |
·财务危机预警研究现状 | 第15-20页 |
·财务危机预警实证研究现状 | 第20页 |
·信用风险研究现状 | 第20-24页 |
·破产预测模型 | 第20-22页 |
·结构化模型 | 第22页 |
·简约模型 | 第22-23页 |
·信用风险评估模型的应用 | 第23-24页 |
·企业集团财务危机预警与信用风险研究现状 | 第24-25页 |
·本文的主要研究内容 | 第25-29页 |
·本文的主要创新点 | 第29-31页 |
第二章 我国企业集团上市公司关联交易频率特征分析 | 第31-42页 |
·引言 | 第31-32页 |
·关联交易类别与数据样本 | 第32-34页 |
·关联交易类别特征 | 第34-36页 |
·关联交易频率特征 | 第36-39页 |
·案例分析 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第三章 关联交易偏好、财务异常与偿债行为的结构分析 | 第42-50页 |
·引言 | 第42-43页 |
·结构方程模型 | 第43页 |
·关联交易偏好、财务异常与偿债行为的结构方程 | 第43-47页 |
·结构方程模型的求解与分析 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-50页 |
第四章 基于偿债要求的企业集团多产品现金流组合分析 | 第50-57页 |
·最优组合变权矩阵(OCVWM) | 第50-53页 |
·企业集团多产品现金流的组合结构 | 第53-54页 |
·算例 | 第54-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第五章 我国企业集团上市公司财务危机预警研究 | 第57-76页 |
·企业集团财务危机预警指标体系的构建 | 第57-61页 |
·指标的选择 | 第57-59页 |
·指标的约简 | 第59-60页 |
·样本数据的确定 | 第60-61页 |
·基于 logistic 回归模型的企业集团财务危机预警及实证分析 | 第61-68页 |
·logistic 回归模型的建立 | 第62-67页 |
·logistic 回归模型的检验 | 第67-68页 |
·神经网络模型的应用 | 第68-70页 |
·神经网络模型的构建及训练 | 第68-69页 |
·神经网络模型的检验 | 第69-70页 |
·基于组合模型的企业集团财务危机预警及实证分析 | 第70-74页 |
·组合评估的思想 | 第70-71页 |
·组合预警模型的建立 | 第71-72页 |
·组合预警模型的检验 | 第72-73页 |
·模型的比较 | 第73-74页 |
·本章小结 | 第74-76页 |
第六章 我国企业集团上市公司信用风险评估研究 | 第76-110页 |
·企业集团信用风险产生的原因与特征 | 第77-78页 |
·企业集团信用风险评估指标体系构建 | 第78-83页 |
·企业集团信用风险评估指标的选择标准 | 第78-79页 |
·企业集团信用风险评估指标体系的构建 | 第79-83页 |
·基于因子分析的评估指标处理 | 第83-87页 |
·评估变量的统计性描述 | 第87-90页 |
·基于因子分析和 Logistic 模型的我国集团上市公司信用风险评估实证研究 | 第90-94页 |
·Logistic 模型 | 第90页 |
·基于 Logistic 回归方法的信用风险评估模型构建 | 第90-93页 |
·评估模型的检验 | 第93-94页 |
·基于支持向量机的企业集团信用风险评估实证分析 | 第94-102页 |
·支持向量机的原理 | 第95-97页 |
·基于支持向量机的企业集团信用风险评估模型 | 第97-98页 |
·模型实验及结果分析 | 第98-102页 |
·基于互补双对数模型的企业集团信用风险评估实证分析 | 第102-107页 |
·互补双对数模型 | 第102-103页 |
·实证分析 | 第103-106页 |
·对比分析 | 第106-107页 |
·本章小结 | 第107-110页 |
第七章 总结与展望 | 第110-113页 |
·总结 | 第110-112页 |
·研究展望 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-124页 |
致谢 | 第124-125页 |
攻读博士期间论文发表与参与科研项目情况 | 第125-126页 |
攻读博士期间参加科研项目情况 | 第126-127页 |