| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 理论及现实意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状和发展趋势 | 第9-15页 |
| 1.4 研究思路及框架 | 第15-16页 |
| 1.5 创新点 | 第16-17页 |
| 1.6 技术路线 | 第17-18页 |
| 第二章 理论基础 | 第18-25页 |
| 2.1 财务预警的相关概念 | 第18页 |
| 2.2 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) | 第18-21页 |
| 2.3 相关聚类算法 | 第21-23页 |
| 2.4 基于聚类算法和ANFIS的组合模型构建方法 | 第23-25页 |
| 第三章 汽车制造业财务预警研究假设及影响因素分析 | 第25-28页 |
| 3.1 研究假设 | 第25-26页 |
| 3.2 财务预警的影响因素分析 | 第26-28页 |
| 第四章 我国汽车制造业财务预警模型的构建 | 第28-42页 |
| 4.1 财务预警指标体系的构建 | 第28-32页 |
| 4.2 数据样本的选取 | 第32-33页 |
| 4.3 财务预警模型的数据预处理 | 第33页 |
| 4.4 ANFIS财务预警模型的构建 | 第33-38页 |
| 4.5 其他财务预警模型的构建 | 第38-42页 |
| 第五章 汽车制造业财务预警模型的检验及分析 | 第42-82页 |
| 5.1 检验指标的选取 | 第42页 |
| 5.2 各模型的检验结果 | 第42-79页 |
| 5.3 各财务预警模型检验结果的对比分析 | 第79-80页 |
| 5.4 建议 | 第80-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-83页 |
| 6.1 结论 | 第82页 |
| 6.2 局限和展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录1 样本公司指标数据(t-2 年) | 第87-93页 |
| 附录2 样本公司指标数据(t-3 年) | 第93-99页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |