| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-16页 |
| 1.2.1 高新信息技术产业国内外发展动态 | 第11页 |
| 1.2.2 财务困境预警模型国内外研究动态 | 第11-13页 |
| 1.2.3 模型的比较分析 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-18页 |
| 1.4 论文框架 | 第18-19页 |
| 第二章 理论基础 | 第19-23页 |
| 2.1 基本概念界定 | 第19-20页 |
| 2.1.1 财务困境概念界定 | 第19-20页 |
| 2.1.2 财务困境预警系统概念界定 | 第20页 |
| 2.2 财务困境相关理论 | 第20-23页 |
| 2.2.1 上市公司财务困境体现 | 第20-21页 |
| 2.2.2 财务困境预警系统机制 | 第21页 |
| 2.2.3 财务困境预警系统组织构成 | 第21-23页 |
| 第三章 高新信息技术类上市公司财务困境状况 | 第23-35页 |
| 3.1 高新信息技术上市公司界定 | 第23-24页 |
| 3.1.1 高新信息技术公司定义 | 第23页 |
| 3.1.2 高新信息技术类上市公司的基本特征 | 第23-24页 |
| 3.2 高新信息技术类上市公司财务困境认定 | 第24页 |
| 3.3 高新信息技术类上市公司财务困境分析 | 第24-35页 |
| 3.3.1 高新信息技术类上市公司财务特征 | 第24-26页 |
| 3.3.2 高新信息技术类上市公司财务困境形成原因 | 第26-28页 |
| 3.3.3 高新信息技术类上市公司财务困境影响因素 | 第28-35页 |
| 第四章 Z-Score 模型对高新信息技术类上市公司的实证分析 | 第35-54页 |
| 4.1 样本的选择 | 第36-38页 |
| 4.1.1 样本选择假设 | 第36页 |
| 4.1.2 样本选择范围和方法 | 第36-37页 |
| 4.1.3 样本数据来源 | 第37-38页 |
| 4.2 财务指标的选择和调整 | 第38页 |
| 4.3 实证分析 | 第38-52页 |
| 4.3.1 被 ST 前 t-1、t-2、t-3 时公司的 Z-Score 趋势分析 | 第38-47页 |
| 4.3.2 ST 公司和非 ST 公司的 Z 值波动性比较分析 | 第47页 |
| 4.3.3 ST 公司与非 ST 公司各财务比率的比较分析 | 第47-49页 |
| 4.3.4 公司被 ST 前后的财务状况分析 | 第49-50页 |
| 4.3.5 我国东部、中部、西部 ST 公司的 Z 值差异分析 | 第50-52页 |
| 4.4 实证分析结论 | 第52-54页 |
| 第五章 案例分析---以 ST 新太为例 | 第54-58页 |
| 5.1 公司背景简介 | 第54页 |
| 5.2 财务数据分析 | 第54-57页 |
| 5.3 案例分析结论 | 第57-58页 |
| 第六章 对高新信息技术类上市公司运用 Z-Score 模型的建议 | 第58-62页 |
| 6.1 分析合理的模型预测期间和阈值 | 第58页 |
| 6.2 构建符合我国行业环境的财务困境预警系统 | 第58-59页 |
| 6.3 关注现金流量因素 | 第59页 |
| 6.4 引入非财务指标进行分析 | 第59-60页 |
| 6.5 完善模型使用环境 | 第60-62页 |
| 6.5.1 健全相关法律制度 | 第60页 |
| 6.5.2 健全内部控制制度 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
