| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第10-15页 |
| ·选题的背景 | 第10-14页 |
| ·上市公司经营绩效评价现状 | 第10页 |
| ·上市公司业绩评价存在的问题 | 第10-12页 |
| ·啤酒业现状研究价值 | 第12-14页 |
| ·选题的意义 | 第14-15页 |
| ·理论意义 | 第14页 |
| ·实践意义 | 第14-15页 |
| ·研究的目标和方法 | 第15-16页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·论文结构和创新点 | 第16-18页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| ·创新点 | 第17-18页 |
| 第二章 啤酒行业研究综述 | 第18-25页 |
| ·世界啤酒市场现状及发展趋势分析 | 第18-21页 |
| ·世界啤酒市场现状 | 第18页 |
| ·全球啤酒市场发展趋势 | 第18-20页 |
| ·欧洲啤酒业的发展 | 第18-19页 |
| ·北美和南美洲啤酒业的发展 | 第19页 |
| ·非洲啤酒业的发展 | 第19页 |
| ·太平洋地区啤酒业的发展 | 第19-20页 |
| ·洲(包括中东地区)啤酒业的发展 | 第20页 |
| ·世界啤酒品牌分析 | 第20-21页 |
| ·中国啤酒行业现状与发展分析 | 第21-25页 |
| ·中国啤酒产业发展历程 | 第21-22页 |
| ·中国啤酒行业现状分析 | 第22页 |
| ·中国啤酒行业特性分析 | 第22-23页 |
| ·中国啤酒产业结构变化 | 第23页 |
| ·中国啤酒行业发展趋势分析 | 第23-25页 |
| 第三章 国内外上市公司业绩评价研究动态 | 第25-41页 |
| ·经营绩效评价的起源及理论基础 | 第25-33页 |
| ·起源 | 第25页 |
| ·委托代理理论 | 第25-28页 |
| ·委托代理理论的基本内容 | 第25-26页 |
| ·委托代理理论的基本模型 | 第26-27页 |
| ·委托代理理论的相关研究 | 第27-28页 |
| ·管理理论 | 第28-32页 |
| ·"最大"、"最小"法则 | 第32-33页 |
| ·国内外上市公司业绩评价研究动态 | 第33-37页 |
| ·国外公司业绩评价相关理论 | 第33-36页 |
| ·国内公司业绩评价相关理论 | 第36-37页 |
| ·上市公司业绩评价系统方法 | 第37-38页 |
| ·确定指标权重的方法 | 第37-38页 |
| ·评价标准 | 第38页 |
| ·计分方法 | 第38页 |
| ·上市公司业绩评价趋势 | 第38-41页 |
| ·上市公司经营绩效评价的趋势 | 第38-39页 |
| ·上市公司经营绩效评价方式的转变 | 第39-41页 |
| 第四章 传统绩效评价实证方法 | 第41-70页 |
| ·基于BP神经网络的公司业绩评价 | 第41-45页 |
| ·神经网络理论 | 第41页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络模型的分类 | 第42-43页 |
| ·节点输出模型 | 第42页 |
| ·作用函数模型 | 第42页 |
| ·误差计算模型 | 第42-43页 |
| ·自学习模型 | 第43页 |
| ·基于BP神经网络的企业业绩评价 | 第43-45页 |
| ·灰色关联度分析法在企业业绩评价中的应用 | 第45-47页 |
| ·灰色系统介绍 | 第45-46页 |
| ·灰色关联度 | 第46页 |
| ·灰色关联度分析的具体步骤 | 第46-47页 |
| ·灰色关联度分析在企业绩效评价方面的应用 | 第47页 |
| ·基于数据包络分析(DEA)的公司业绩评价 | 第47-57页 |
| ·数据包络分析理论 | 第47-49页 |
| ·数据包络分析发展历程 | 第47-48页 |
| ·数据包络分析方法的特点 | 第48-49页 |
| ·数据包络分析的基本原理 | 第49页 |
| ·DEA模型的分类 | 第49-54页 |
| ·DEA的基本模型—C2R模型 | 第49-51页 |
| ·具有非阿基米德无穷小量的C2R模型 | 第51-52页 |
| ·锥比率的DEA模型C2WH(1987) | 第52页 |
| ·综合的DEA模型 | 第52-53页 |
| ·具有无穷多个DMU的DEA模型 | 第53-54页 |
| ·DEA有效性和Parelo最优 | 第54页 |
| ·DEA有效性的判别(计算) | 第54页 |
| ·DEA有效性与Pareto解的等价性 | 第54页 |
| ·(弱)DEA有效与(弱)Pareto最优的等价性 | 第54页 |
| ·DEA经济意义 | 第54-57页 |
| ·DEA模型的经济理论基础 | 第54-55页 |
| ·DEA有效性(C2R)的经济含义 | 第55-56页 |
| ·DEA投影分析:如何改进一个非DEA有效的决策单元 | 第56-57页 |
| ·层次分析法(AHP) | 第57-64页 |
| ·层次分析方法 | 第57-58页 |
| ·层次分析法基本思想 | 第57页 |
| ·层次分析法的特点 | 第57-58页 |
| ·层次分析法的基本原则 | 第58页 |
| ·层次分析法的应用步骤 | 第58-63页 |
| ·明确问题 | 第58-59页 |
| ·建立层次分折结构模型 | 第59页 |
| ·建立判断矩阵 | 第59-62页 |
| ·层次单排序 | 第62-63页 |
| ·层次分析法的优势和局限性 | 第63-64页 |
| ·层次分析法的优势 | 第63页 |
| ·层次分析法的局限性 | 第63-64页 |
| ·层次分析法在现实中的应用 | 第64页 |
| ·传统二次相对评价模型 | 第64-70页 |
| ·传统企业绩效评价的缺陷 | 第64-65页 |
| ·传统二次相对效益评价方法 | 第65-69页 |
| ·概念引入 | 第65页 |
| ·二次相对评价方法主观努力程度的几何解释 | 第65-66页 |
| ·二次相对评价模型 | 第66-68页 |
| ·次相对评价值的经济解释 | 第68-69页 |
| ·传统二次相对评价模型的优势 | 第69-70页 |
| ·传统二次相对评价模型具有很强的可比性 | 第69页 |
| ·传统二次相对评价模型具有短期导向性 | 第69-70页 |
| 第五章 复合二次相对评价模型的构建 | 第70-79页 |
| ·因子分析法的引入 | 第70-76页 |
| ·因子分析法基本原理 | 第70页 |
| ·因子分析的基本模型 | 第70-72页 |
| ·因子分析法的理论模型 | 第70-71页 |
| ·因子分析法的矩阵模型 | 第71-72页 |
| ·因子载荷阵 | 第72-74页 |
| ·因子载荷阵的确定 | 第72-73页 |
| ·因子载荷的统计意义 | 第73-74页 |
| ·因子旋转 | 第74页 |
| ·因子旋转的目的 | 第74页 |
| ·因子旋转的分类 | 第74页 |
| ·因子得分 | 第74-75页 |
| ·引入因子分析法的作用和比较 | 第75-76页 |
| ·引入因子分析法的作用 | 第75页 |
| ·引入后与原模型的比较 | 第75-76页 |
| ·复合二次相对评价模型的构建 | 第76-79页 |
| ·准备工作 | 第76-77页 |
| ·设计指标体系的原则 | 第76页 |
| ·上市公司业绩评价指标体系的建立与权参数的选定 | 第76-77页 |
| ·测算方法 | 第77-78页 |
| ·构建复合二次相对评价模型的具体步骤 | 第78-79页 |
| 第六章 啤酒业上市公司绩效评价实证分析 | 第79-95页 |
| ·实证样本的选择及预处理 | 第79-80页 |
| ·实证样本的选择 | 第79页 |
| ·样本时限的确定 | 第79-80页 |
| ·样本数据的预处理 | 第80页 |
| ·基于层次分析法的绩效评价及实证分析 | 第80-84页 |
| ·基于层次分析法的绩效评价 | 第80-82页 |
| ·基于层次分析法绩效评价结果的实证分析 | 第82-84页 |
| ·基于因子分析法的绩效评价实证分析 | 第84-91页 |
| ·上市公司业绩的复合二次相对评价及实证分析 | 第91-95页 |
| ·复合二次相对评价 | 第91-92页 |
| ·基于复合二次相对评价结果的实证分析 | 第92-95页 |
| 第七章 结论与展望 | 第95-97页 |
| ·主要结论 | 第95页 |
| ·研究展望 | 第95-97页 |
| ·研究不足 | 第95-96页 |
| ·我国啤酒行业展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-102页 |