创业板上市公司风险预警研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·研究背景 | 第14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 创业板及创业板上市公司相关理论 | 第18-32页 |
| ·创业板概念及特点 | 第18-20页 |
| ·创业板概念 | 第18-19页 |
| ·创业板基本情况 | 第19页 |
| ·创业板特点 | 第19-20页 |
| ·创业板上市公司概念及特点 | 第20-26页 |
| ·创业板上市公司概念 | 第20-21页 |
| ·创业板上市公司基本情况 | 第21-23页 |
| ·创业板上市公司特点 | 第23-26页 |
| ·创业板上市公司风险预警 | 第26-31页 |
| ·风险预警概念 | 第26-27页 |
| ·创业板上市公司风险预警 | 第27-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第3章 国内外风险预警模型研究 | 第32-42页 |
| ·传统风险预警模型 | 第32-35页 |
| ·单变量判别分析模型 | 第32-33页 |
| ·多变量判别分析模型 | 第33页 |
| ·逻辑回归模型 | 第33-35页 |
| ·人工智能方法预警模型 | 第35-38页 |
| ·人工神经网络 | 第35-37页 |
| ·支持向量基(SVM) | 第37-38页 |
| ·专家驱动风险预警模型 | 第38-40页 |
| ·模糊综合评判法 | 第38-39页 |
| ·层次分析法 | 第39-40页 |
| ·风险预警模型选择及其评述 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 创业板上市公司风险预警模型构建 | 第42-78页 |
| ·创业板上市公司风险预警模型 | 第42-44页 |
| ·模型构建思路 | 第42-43页 |
| ·模型说明 | 第43-44页 |
| ·财务风险预警指标体系建立 | 第44-47页 |
| ·样本选取 | 第44-45页 |
| ·财务指标选取 | 第45-47页 |
| ·指标的归一化处理 | 第47页 |
| ·财务风险预警模型建立 | 第47-57页 |
| ·BP神经网络模型原理 | 第47-51页 |
| ·支持向量机(SVM)模型原理 | 第51-53页 |
| ·财务风险预警模型构建 | 第53-56页 |
| ·BP模型和SVM模型结果对比 | 第56-57页 |
| ·非财务风险预警指标体系建立 | 第57-64页 |
| ·内部风险指标 | 第59-62页 |
| ·外部风险指标 | 第62-64页 |
| ·非财务风险预警模型建立 | 第64-77页 |
| ·模糊AHP原理 | 第64-68页 |
| ·AHP确定各指标权重 | 第68-71页 |
| ·模糊综合评判 | 第71-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第5章 案例研究 | 第78-97页 |
| ·案例背景介绍 | 第78页 |
| ·非财务风险预警模型 | 第78-95页 |
| ·内部风险分析 | 第78-86页 |
| ·内部风险量化评估 | 第86-89页 |
| ·外部风险分析 | 第89-92页 |
| ·外部风险量化评估 | 第92-94页 |
| ·非财务指标风险预警结果 | 第94-95页 |
| ·财务风险SVM预警模型 | 第95-96页 |
| ·创业板上市公司综合预警模型 | 第96页 |
| ·小结 | 第96-97页 |
| 第6章 结论 | 第97-99页 |
| ·本文主要结论 | 第97-98页 |
| ·研究的局限性 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
| 附录 | 第104-112页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113页 |
