| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 现实意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外相关文献综述 | 第13-20页 |
| 1.2.1 反倾销文献综述 | 第13-16页 |
| 1.2.2 反倾销预警系统文献综述 | 第16-18页 |
| 1.2.3 BP神经网络的文献综述 | 第18-19页 |
| 1.2.4 研究评述 | 第19-20页 |
| 1.3 主要研究内容和方法 | 第20-21页 |
| 1.4 论文存在的创新点 | 第21-22页 |
| 第2章 美国对华钢铁产品反倾销贸易摩擦现状 | 第22-34页 |
| 2.1 中美钢铁行业发展及现状分析 | 第22-24页 |
| 2.1.1 美国钢铁行业发展及现状分析 | 第22-23页 |
| 2.1.2 中国钢铁行业发展及现状分析 | 第23-24页 |
| 2.2 反倾销贸易摩擦现状分析 | 第24-27页 |
| 2.3 美国对华钢铁产业频繁发起反倾销调查的原因分析 | 第27-31页 |
| 2.3.1 内部原因 | 第27-30页 |
| 2.3.2 外部原因 | 第30-31页 |
| 2.4 中国反倾销预警系统的现状和不足 | 第31-33页 |
| 2.4.1 中国反倾销预警系统的现状 | 第31-32页 |
| 2.4.2 中国反倾销预警系统的不足 | 第32-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 我国钢铁行业对美国出口反倾销预警系统指标的选择 | 第34-44页 |
| 3.1 反倾销预警指标的基本原则 | 第34页 |
| 3.2 反倾销预警指标的影响机理分析 | 第34-37页 |
| 3.2.1 宏观经济对反倾销调查的影响 | 第34-35页 |
| 3.2.2 行业环境对反倾销调查的影响 | 第35-36页 |
| 3.2.3 双边贸易关系对反倾销调查的影响 | 第36-37页 |
| 3.3 反倾销预警指标的选取 | 第37-40页 |
| 3.3.1 美国宏观经济指标 | 第37-38页 |
| 3.3.2 中国宏观经济指标 | 第38页 |
| 3.3.3 双边贸易摩擦指标 | 第38-39页 |
| 3.3.4 产业实质损害指标 | 第39-40页 |
| 3.3.5 国家定性指标 | 第40页 |
| 3.4 警兆指标体系的确立 | 第40-42页 |
| 3.4.1 警兆指标体系的特性 | 第40-41页 |
| 3.4.2 初始警兆指标体系 | 第41-42页 |
| 3.4.3 主成分分析法提取指标 | 第42页 |
| 3.5 小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于BP神经网络的钢铁行业反倾销预警系统构建 | 第44-56页 |
| 4.1 BP神经网络模型的设计 | 第44-45页 |
| 4.2 BP神经网络预测单警兆指标 | 第45-49页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 训练和测试过程 | 第46-48页 |
| 4.2.3 预测过程 | 第48-49页 |
| 4.2.4 警兆指标预测结果汇总 | 第49页 |
| 4.3 警情指标警限的确定 | 第49-51页 |
| 4.4 基于BP神经网络模型的多指标综合预警 | 第51-55页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型预警实证分析 | 第51-53页 |
| 4.4.2 预警效果检验 | 第53-54页 |
| 4.4.3 预警模型应用 | 第54-55页 |
| 4.5 小结 | 第55-56页 |
| 第5章 健全反倾销预警机制的政策建议 | 第56-58页 |
| 5.1 建立全面丰富的数据库 | 第56页 |
| 5.2 加强预警数据分析指导 | 第56-57页 |
| 5.3 完善和普及反倾销条例 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读硕士期间所发表的学术论文情况 | 第65页 |
