基于SVM的信息服务业上市公司财务风险预测研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 背景 | 第10页 |
| 1.1.2 意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外财务预测模型研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内财务风险预测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究思路和方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容和创新点 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18页 |
| 1.4.2 创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 理论基础 | 第20-27页 |
| 2.1 数据挖掘基础理论 | 第20-25页 |
| 2.1.1 数据挖据定义 | 第20页 |
| 2.1.2 数据挖掘的功能 | 第20-21页 |
| 2.1.3 数据挖掘实施步骤 | 第21-25页 |
| 2.2 财务风险相关理论 | 第25-27页 |
| 2.2.1 风险和财务风险的定义 | 第25页 |
| 2.2.2 财务风险管理理论 | 第25-27页 |
| 第三章 信息服务业上市公司财务风险分析 | 第27-31页 |
| 3.1 信息服务业的界定 | 第27-28页 |
| 3.1.1 信息服务业的定义 | 第27页 |
| 3.1.2 信息服务业的范围界定 | 第27-28页 |
| 3.2 公司财务风险分析 | 第28-31页 |
| 3.2.1 信息服务公司财务风险成因 | 第28-29页 |
| 3.2.2 信息服务公司财务风险类型 | 第29-31页 |
| 第四章 财务预测样本的选取与指标的构建 | 第31-39页 |
| 4.1 财务预测指标体系构建 | 第31-35页 |
| 4.1.1 财务预测指标选取原则 | 第31-32页 |
| 4.1.2 财务预测指标确定 | 第32-35页 |
| 4.2 财务预测样本的选取 | 第35-39页 |
| 4.2.1 样本筛选思路 | 第35-36页 |
| 4.2.2 样本的确定 | 第36-39页 |
| 第五章 财务预测模型的构建与实证分析 | 第39-51页 |
| 5.1 支持向量机财务预测模型 | 第39-40页 |
| 5.2 实证分析 | 第40-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 结论 | 第51页 |
| 6.2 研究的不足与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
