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基于灰色神经网络的信息技术业上市公司财务危机预警研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 引言第9-19页
   ·选题背景和意义第9-11页
     ·选题背景第9页
     ·选题意义第9-11页
   ·研究目的第11-12页
   ·国内外相关研究概况第12-16页
     ·财务预警相关研究状况第12-13页
     ·灰色系统理论和应用相关研究状况第13-14页
     ·神经网络理论和应用相关研究状况第14-15页
     ·灰色神经网络研究状况第15-16页
   ·论文研究内容和方法第16-17页
     ·研究内容第16页
     ·研究方法第16-17页
   ·论文的创新与不足第17-19页
     ·论文的创新点第17页
     ·论文存在的不足第17-19页
第2章 相关概念界定和理论分析第19-25页
   ·相关概念第19-20页
     ·信息技术业的界定第19页
     ·财务危机的定义第19-20页
     ·财务预警的界定第20页
   ·基础理论第20-25页
     ·灰色系统理论第20-23页
     ·BP 神经网络系统理论第23-24页
     ·灰色系统理论与 BP 神经网络的融合第24-25页
第3章 信息技术业上市公司财务危机状况简析第25-31页
   ·信息技术业上市公司简介第25-27页
     ·信息技术业上市公司基本特征第25-26页
     ·信息技术业上市公司发展现状第26-27页
   ·信息技术业上市公司财务危机状况分析第27-29页
   ·信息技术业上市公司财务危机形成原因第29-31页
     ·信息技术业上市公司财务危机形成的内部环境因素第29-30页
     ·信息技术业上市公司财务危机形成的外部环境因素第30-31页
第4章 信息技术业上市公司财务危机预警模型的构建和实证分析第31-47页
   ·样本数据的选取第31-32页
     ·样本及数据来源第31页
     ·样本数据的选取标准第31-32页
     ·样本选择结果第32页
   ·预警指标的选取第32-34页
     ·预警指标的选取原则第32-33页
     ·财务指标的初步选取第33页
     ·非财务指标的初步选取第33-34页
   ·预警指标的筛选第34-37页
     ·灰色关联度分析第34-36页
     ·相关性检验第36-37页
   ·BP 神经网络的建立第37-41页
     ·BP 神经网络的初始化第37-38页
     ·BP 神经网络的训练与回判仿真第38-41页
     ·BP 神经网络的检验第41页
   ·动态预警第41-45页
     ·灰色预测数据处理第41-42页
     ·动态预警与检验第42-43页
     ·预警结果分析第43-45页
   ·信息技术业上市公司财务预警对策第45-47页
结论与展望第47-49页
参考文献第49-52页
致谢第52-53页
附录 A 建模初选指标数据第53-58页
附录 B MATLAB 程序第58-59页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第59页

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