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 |