基于神经网络的财务危机预警模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·课题研究内容及方法 | 第16-19页 |
| ·课题的研究内容 | 第16-17页 |
| ·课题的研究方法 | 第17-19页 |
| 第2章 财务危机预警相关理论概述 | 第19-28页 |
| ·财务危机的概念及界定 | 第19-21页 |
| ·财务危机的概念 | 第19-20页 |
| ·财务危机的界定 | 第20-21页 |
| ·财务危机的原因及表现 | 第21-24页 |
| ·财务危机的产生原因 | 第21-23页 |
| ·财务危机的表现形式 | 第23-24页 |
| ·财务危机预警的概念 | 第24-26页 |
| ·财务危机预警的意义 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 财务危机预警指标的选取 | 第28-44页 |
| ·财务危机预警指标的选取原则 | 第28-29页 |
| ·财务危机预警指标的筛选 | 第29-35页 |
| ·偿债能力指标 | 第29-30页 |
| ·营运能力指标 | 第30-31页 |
| ·盈利能力指标 | 第31-32页 |
| ·成长能力指标 | 第32-34页 |
| ·现金流量指标 | 第34-35页 |
| ·财务危机预警变量的确定 | 第35-43页 |
| ·正态分布检验 | 第36-38页 |
| ·两独立样本的T 检验 | 第38-39页 |
| ·两独立样本的非参数检验 | 第39-41页 |
| ·预警模型自变量的确定 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 神经网络在财务危机预警中的应用原理 | 第44-54页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第44-47页 |
| ·神经网络的概念 | 第44-45页 |
| ·神经网络的工作原理 | 第45页 |
| ·神经网络的特点 | 第45-46页 |
| ·神经网络的应用领域 | 第46-47页 |
| ·BP 神经网络在财务预警中的应用 | 第47-51页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第47-49页 |
| ·神经网络应用于财务预警的原理 | 第49页 |
| ·基于快速BP 算法的前向型神经网络模型 | 第49-51页 |
| ·BP 神经网络的基本过程 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 上市公司财务危机预警模型构建及应用 | 第54-76页 |
| ·样本的选取 | 第54-60页 |
| ·样本公司的选取 | 第54-55页 |
| ·样本行业的选取 | 第55-56页 |
| ·财务危机年份的选取 | 第56-57页 |
| ·样本选取与分组 | 第57-60页 |
| ·基于BP 神经网络的模型构建 | 第60-68页 |
| ·模型构建的假设条件 | 第60-61页 |
| ·各项函数的确定 | 第61-63页 |
| ·利用年度报告构建模型 | 第63-66页 |
| ·利用中期报告构建模型 | 第66-68页 |
| ·模型的检验 | 第68-72页 |
| ·年度报告模型的检验结果 | 第69-70页 |
| ·中期报告模型的检验结果 | 第70-72页 |
| ·模型回判结果和检验结果的分析 | 第72页 |
| ·模型应用中应注意的问题 | 第72-74页 |
| ·模型存在的局限性 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 附录 | 第78-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务和主要成果 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 作者简介 | 第97页 |
