基于SVM的零售业上市公司财务危机预警研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究思路及研究方法 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究思路 | 第11-13页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第13页 |
| 1.3 研究的创新点 | 第13-14页 |
| 2 文献综述 | 第14-25页 |
| 2.1 国外研究文献综述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 财务危机预警指标研究 | 第14页 |
| 2.1.2 财务危机预警模型的研究 | 第14-18页 |
| 2.2 国内研究文献综述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 财务危机的成因研究 | 第18页 |
| 2.2.2 财务危机预警指标研究 | 第18-19页 |
| 2.2.3 财务危机预警模型的研究 | 第19-20页 |
| 2.3 预警模型的分析比较 | 第20-22页 |
| 2.4 文献述评 | 第22-25页 |
| 3 零售业上市公司的财务危机预警相关理论 | 第25-35页 |
| 3.1 零售业上市公司财务危机的定义以及界定 | 第25-26页 |
| 3.1.1 国外对财务危机的定义 | 第25页 |
| 3.1.2 国内对财务危机的定义 | 第25-26页 |
| 3.1.3 本文对零售业上市公司财务危机的界定 | 第26页 |
| 3.2 零售业的行业特征以及发展趋势 | 第26-29页 |
| 3.2.1 交易频繁、现金周转快 | 第27页 |
| 3.2.2 多业态经营已成新常态 | 第27-28页 |
| 3.2.3 市场逐步转向三、四线城市 | 第28页 |
| 3.2.4 销售渠道的线上线下融合 | 第28页 |
| 3.2.5 淡旺季愈不明显 | 第28-29页 |
| 3.2.6 体验式营销已逐渐成为主流 | 第29页 |
| 3.3 零售业上市公司财务危机的成因分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 宏观环境的负面影响 | 第30页 |
| 3.3.2 行业环境恶化 | 第30-31页 |
| 3.3.3 企业内部治理能力的弱化 | 第31-32页 |
| 3.3.4 企业经营管理不善 | 第32页 |
| 3.4 财务危机预警模型的理论依据 | 第32-35页 |
| 3.4.1 系统动力学理论 | 第32-33页 |
| 3.4.2 代理成本理论 | 第33页 |
| 3.4.3 波特五力理论 | 第33-35页 |
| 4 财务危机预警模型的样本选择和指标体系的构建 | 第35-56页 |
| 4.1 样本选择 | 第35-36页 |
| 4.2 零售业财务危机预警指标的初步选定 | 第36-45页 |
| 4.2.1 财务变量的初步选择 | 第38-40页 |
| 4.2.2 非财务指标的选择 | 第40-45页 |
| 4.3 零售业财务危机SVM预警指标的进一步筛选 | 第45-56页 |
| 4.3.1 预警指标的描述性分析 | 第45-47页 |
| 4.3.2 预警指标的正态分布检验 | 第47-50页 |
| 4.3.3 预警指标的差异显著性检验 | 第50-53页 |
| 4.3.4 预警指标体系的最终确定 | 第53-56页 |
| 5 零售业上市公司的财务危机预警模型的构建 | 第56-64页 |
| 5.1 SVM模型原理 | 第56-57页 |
| 5.2 SVM模型的核函数的选择 | 第57-58页 |
| 5.3 SVM模型的参数选择 | 第58-59页 |
| 5.4 SVM模型的建模过程 | 第59页 |
| 5.5 SVM模型的判别结果 | 第59-64页 |
| 5.5.1 SVM模型参数的选择以及优化 | 第59-61页 |
| 5.5.2 基于不同核函数的SVM判别效果比较 | 第61-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第71页 |
