基于BP神经网络的中小企业财务预警研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 1 引言 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究状况及方向 | 第8-12页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第13-15页 |
| 2 相关理论 | 第15-27页 |
| 2.1 中小企业的界定 | 第15页 |
| 2.2 财务风险及财务危机理论 | 第15-17页 |
| 2.3 因子分析方法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 因子分析方法的基本思想 | 第17-18页 |
| 2.3.2 因子分析的原理 | 第18-19页 |
| 2.3.3 因子分析的步骤 | 第19-20页 |
| 2.4 神经网络的理论 | 第20-26页 |
| 2.4.1 人工神经网络 | 第20-21页 |
| 2.4.2 BP神经网络 | 第21-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 样本选择及预警指标的构建 | 第27-39页 |
| 3.1 样本企业及其数据的选择 | 第27-28页 |
| 3.2 预警指标的初选 | 第28-34页 |
| 3.2.1 指标的初次筛选 | 第28-29页 |
| 3.2.2 指标说明 | 第29-34页 |
| 3.3 预警指标的二次筛选 | 第34-38页 |
| 3.3.1 正态性检验—独立样本K-S检验 | 第34-36页 |
| 3.3.2 样本数据的显著性检验 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 中小企业财务预警分析 | 第39-58页 |
| 4.1 因子分析模型的构建 | 第39-48页 |
| 4.1.1 评价指标的相关性检验 | 第39-40页 |
| 4.1.2 预警模型的因子分析过程 | 第40-48页 |
| 4.2 基于BP神经网络的财务预警实证研究 | 第48-53页 |
| 4.2.1 BP神经网络结构设计 | 第48-50页 |
| 4.2.2 实证结果分析 | 第50-53页 |
| 4.3 几种模型的横向对比分析 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-61页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 不足与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录Ⅰ 图索引 | 第64-65页 |
| 附录Ⅱ 表索引 | 第65-66页 |
| 附录Ⅲ 附件 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
