| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外财务风险预警研究综述 | 第10-14页 |
| 1.3.1 国外财务风险预警研究概述 | 第10-12页 |
| 1.3.2 国内财务风险预警研究概述 | 第12-13页 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 | 第13-14页 |
| 1.4 研究的基本思路和方法 | 第14-18页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4.3 本文创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 财务风险预警理论基础 | 第18-23页 |
| 2.1 财务风险预警的相关概念 | 第18-19页 |
| 2.1.1 财务风险 | 第18页 |
| 2.1.2 财务危机 | 第18-19页 |
| 2.1.3 财务风险预警 | 第19页 |
| 2.2 相关理论概述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 危机生命周期理论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 委托代理理论 | 第20页 |
| 2.2.3 公司危机管理理论 | 第20-21页 |
| 2.3 相关预警模型概述 | 第21-23页 |
| 第三章 节能环保行业上市公司财务风险分析 | 第23-27页 |
| 3.1 节能环保行业上市公司现状 | 第23-24页 |
| 3.2 节能环保行业上市公司财务风险分析 | 第24-27页 |
| 3.2.1 行业内两极分化明显 | 第24-25页 |
| 3.2.2 行业竞争加剧拉低毛利率 | 第25页 |
| 3.2.3 部分企业应收账款增大与现金流减少的风险 | 第25-26页 |
| 3.2.4 行业特点导致的季节性风险 | 第26-27页 |
| 第四章 节能环保行业上市公司财务风险预警模型评价指标选取 | 第27-39页 |
| 4.1 样本选取与数据来源 | 第27-29页 |
| 4.2 财务预警指标的选取 | 第29-32页 |
| 4.2.1 指标体系构建原则 | 第29页 |
| 4.2.2 财务指标的选取 | 第29-30页 |
| 4.2.3 非财务指标的选取 | 第30-32页 |
| 4.3 财务预警指标的检验 | 第32-39页 |
| 4.3.1 基础指标的多重共线性检验 | 第32-34页 |
| 4.3.2 逐步回归法筛选财务预警指标 | 第34-36页 |
| 4.3.3 基础指标的K-S检验 | 第36-37页 |
| 4.3.4 Kruskal-Wallis非参数检验法筛选财务预警指标 | 第37-39页 |
| 第五章 节能环保行业上市公司财务风险预警模型的构建 | 第39-46页 |
| 5.1 BP神经网络及其原理 | 第39-40页 |
| 5.2 输入和输出层的设计 | 第40-41页 |
| 5.3 模型训练与检验 | 第41-43页 |
| 5.4 预警结果及分析 | 第43-46页 |
| 第六章 案例分析——龙源技术公司财务风险预警分析 | 第46-51页 |
| 6.1 龙源技术公司现状 | 第46页 |
| 6.2 龙源技术公司的财务风险预警基础指标的选择及优化 | 第46-47页 |
| 6.3 龙源技术公司财务风险预警结果分析 | 第47-50页 |
| 6.4 案例总结 | 第50-51页 |
| 第七章 研究结论与建议 | 第51-55页 |
| 7.1 研究结论 | 第51-52页 |
| 7.2 对策与建议 | 第52-53页 |
| 7.3 后续研究的思考 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录1 样本公司第t-1期财务预警指标 | 第58-60页 |
| 附录2 样本公司第t-2期财务预警指标 | 第60-62页 |
| 附录3 样本公司第t-3期财务指标 | 第62-64页 |
| 附录4 BP神经网络财务风险预警程序 | 第64-65页 |
