| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 财务欺诈特征研究的国内外文献综述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 财务欺诈识别方法研究的国内外文献综述 | 第10-11页 |
| 1.2.3 财务欺诈识别模型比较研究的国内外文献综述 | 第11-12页 |
| 1.2.4 国内外文献述评 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 主要研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4 研究的创新点及不足 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究的创新点 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究的不足之处 | 第16-17页 |
| 第2章 上市公司财务欺诈的概述 | 第17-20页 |
| 2.1 财务欺诈的含义 | 第17页 |
| 2.2 财务欺诈的特征和手段 | 第17-18页 |
| 2.2.1 财务欺诈的特征 | 第17页 |
| 2.2.2 财务欺诈的手段 | 第17-18页 |
| 2.3 财务欺诈的成因分析 | 第18-20页 |
| 第3章 财务欺诈相关识别方法的介绍 | 第20-26页 |
| 3.1 显著差异性分析方法 | 第20-21页 |
| 3.1.1 T检验法 | 第20-21页 |
| 3.1.2 F检验法 | 第21页 |
| 3.2 相关性分析方法 | 第21页 |
| 3.3 Thompson-tau孤立点检测方法 | 第21-23页 |
| 3.4 主成分分析方法 | 第23-24页 |
| 3.5 Logistic方法 | 第24-25页 |
| 3.6 支持向量机（SVM）方法 | 第25页 |
| 3.7 决策树方法 | 第25-26页 |
| 第4章 实证分析 | 第26-60页 |
| 4.1 样本的选择 | 第26-27页 |
| 4.2 数据的基本处理 | 第27-31页 |
| 4.2.1 数据的显著性检验 | 第27-30页 |
| 4.2.2 相关性检验 | 第30-31页 |
| 4.3 模型的建立 | 第31-58页 |
| 4.3.1 Thompson-tau与主成分分析组合方法 | 第32-49页 |
| 4.3.2 决策树方法分析 | 第49-52页 |
| 4.3.3 Logistic回归方法 | 第52-55页 |
| 4.3.4 支持向量机（SVM）方法分析 | 第55-58页 |
| 4.4 四种财务欺诈识别方法的比较分析 | 第58-60页 |
| 第5章 结论 | 第60-63页 |
| 5.1 结论 | 第60-61页 |
| 5.2 局限性 | 第61-62页 |
| 5.2.1 样本数据方面 | 第61页 |
| 5.2.2 方法以及结论方面 | 第61-62页 |
| 5.3 未来展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 个人简介 | 第67-68页 |
| 后记与致谢 | 第68页 |