| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·本文研究的内容和框架 | 第11-12页 |
| ·本文研究的内容 | 第11-12页 |
| ·本文研究的框架 | 第12页 |
| ·本文研究的方法 | 第12-13页 |
| ·本文的创新点 | 第13页 |
| ·主要工具介绍 | 第13-16页 |
| ·SPSS | 第13-14页 |
| ·MATLAB | 第14-16页 |
| 第2章 基于 EVA 企业财务预警的相关研究 | 第16-23页 |
| ·财务预警的相关研究 | 第16-19页 |
| ·财务危机的根源与实质 | 第16页 |
| ·财务预警的内涵 | 第16-17页 |
| ·财务预警的相关研究 | 第17-18页 |
| ·我国企业财务预警系统存在的问题 | 第18-19页 |
| ·EVA 的相关理论研究 | 第19-22页 |
| ·EVA 的国内外相关研究 | 第19-20页 |
| ·EVA 的涵义和计算公式 | 第20-21页 |
| ·EVA 指标的优越性 | 第21-22页 |
| 小结 | 第22-23页 |
| 第3章 财务预警指标体系的设计 | 第23-35页 |
| ·财务预警指标选取的标准 | 第23页 |
| ·财务预警指标的选取 | 第23-34页 |
| ·财务预警指标体系的构建 | 第23-25页 |
| ·财务预警指标的相关性检验 | 第25-28页 |
| ·财务预警指标的因子分析 | 第28-31页 |
| ·财务预警指标权重的确定 | 第31-34页 |
| 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 财务预警模型的构建 | 第35-47页 |
| ·财务预警模型构建的方法 | 第35-38页 |
| ·定性预警方法 | 第35-36页 |
| ·定量预警方法 | 第36-38页 |
| ·基于改进的 BP 神经网络模型 | 第38-44页 |
| ·BP 神经网络算法的原理 | 第39页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第39-42页 |
| ·BP 神经网络算法的缺陷 | 第42-43页 |
| ·BP 神经网络算法的改进 | 第43-44页 |
| ·EVA 与神经网络相结合的财务预警模型的构建 | 第44-46页 |
| ·EVA 与神经网络相结合的财务预警模型与传统模型的比较 | 第44页 |
| ·财务预警模型的构建 | 第44-46页 |
| 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实证分析 | 第47-65页 |
| ·样本数据的来源与选取 | 第47页 |
| ·基于 EVA 和改进的 BP 神经网络的预警模型的构建 | 第47-56页 |
| ·F 分值模型 | 第56-59页 |
| ·两种模型的比较 | 第59-60页 |
| ·基于改进的 BP 神经网络的指标体系比较研究 | 第60-64页 |
| ·传统指标体系的构建 | 第60-63页 |
| ·两种指标体系的准确率比较 | 第63-64页 |
| 小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |