| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究方法与研究框架 | 第12-14页 |
| ·研究方法 | 第12页 |
| ·研究框架 | 第12-14页 |
| 2 财务困境的概念与理论基础 | 第14-20页 |
| ·概述 | 第14页 |
| ·财务困境的概念 | 第14-16页 |
| ·国外学者对财务困境概念的界定 | 第14-15页 |
| ·国内学者对财务困境概念的界定 | 第15-16页 |
| ·本文对财务困境概念的界定 | 第16页 |
| ·财务困境预测的理论基础 | 第16-19页 |
| ·非均衡理论 | 第17页 |
| ·财务模型理论 | 第17-18页 |
| ·委托代理理论 | 第18页 |
| ·管理学和企业战略学理论 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 财务困境预测模型和指标变量选取方法的综述 | 第20-30页 |
| ·概述 | 第20页 |
| ·单变量模型 | 第20-21页 |
| ·多变量模型 | 第21-24页 |
| ·线性判定模型 | 第21-22页 |
| ·条件概率模型 | 第22页 |
| ·人工神经网络系统模型 | 第22-23页 |
| ·支持向量机模型 | 第23-24页 |
| ·多变量 Logistic 回归模型 | 第24-26页 |
| ·传统Logistic 回归模型 | 第24-25页 |
| ·灰色Logistic 回归模型 | 第25-26页 |
| ·指标变量间共线性处理方法 | 第26-28页 |
| ·传统共线性处理方法 | 第26-27页 |
| ·灰色组合法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 4 灰色 Logistic 回归模型与指标变量选取模型 | 第30-44页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·单变量一阶灰色预测模型 | 第30-34页 |
| ·简单的GM（1,1）模型 | 第30-31页 |
| ·不等时距的GM（1,1）模型 | 第31-34页 |
| ·灰色 Logistic 回归模型 | 第34-39页 |
| ·单变量灰色Logistic 回归模型 | 第34-37页 |
| ·多变量灰色Logistic 回归 | 第37-39页 |
| ·指标变量间的共线性问题 | 第39-41页 |
| ·灰色关联度分析 | 第39-40页 |
| ·灰色聚类分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 5 基于灰色和传统 Logistic 回归的经验验证 | 第44-64页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·样本选取与数据来源 | 第44-45页 |
| ·ST 公司的样本选取 | 第44页 |
| ·配对的非ST 公司的样本选取 | 第44-45页 |
| ·数据来源 | 第45页 |
| ·财务困境预测指标的选取 | 第45-55页 |
| ·初始财务困境预测指标体系 | 第46-47页 |
| ·模型所用指标变量的确定过程 | 第47-55页 |
| ·进入模型的有效指标变量 | 第55页 |
| ·实证分析 | 第55-63页 |
| ·传统Logistic 回归分析 | 第57-59页 |
| ·灰色Logistic 回归分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论 | 第64-66页 |
| ·文章总结 | 第64-65页 |
| ·后续研究展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录一 样本公司 | 第72-76页 |
| 附录二 各指标体系内部上三角关联阵 | 第76-80页 |
| 附录三 指标体系间上三角关联阵 | 第80-82页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第82页 |