基于贝叶斯网络的财务危机预警模型构建及应用研究--以GN公司为例
| 内容摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 财务危机指标体系的构建 | 第10-11页 |
| 1.2.2 财务危机预警的计量方法 | 第11-14页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第15-16页 |
| 1.4 可能的创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 概念界定及理论分析 | 第17-21页 |
| 2.1 概念界定 | 第17-18页 |
| 2.1.1 财务危机 | 第17-18页 |
| 2.1.2 财务危机预警 | 第18页 |
| 2.2 相关理论 | 第18-21页 |
| 2.2.1 危机管理理论 | 第18页 |
| 2.2.2 信号传递理论 | 第18-19页 |
| 2.2.3 经济周期理论 | 第19页 |
| 2.2.4 利益相关者理论 | 第19-21页 |
| 第3章 企业财务危机预警模型的构建 | 第21-51页 |
| 3.1 指标体系的设计 | 第21-27页 |
| 3.1.1 影响因素分析 | 第21-23页 |
| 3.1.2 度量指标的选取 | 第23-27页 |
| 3.2 统计分析及处理 | 第27-38页 |
| 3.2.1 样本选择及描述性统计 | 第27-30页 |
| 3.2.2 相关性检验及降维处理 | 第30-36页 |
| 3.2.3 离散化处理 | 第36-38页 |
| 3.3 贝叶斯网络方法的概念与构建 | 第38-46页 |
| 3.3.1 贝叶斯网络方法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 贝叶斯网络的结构学习 | 第40-42页 |
| 3.3.3 贝叶斯网络的参数学习 | 第42-46页 |
| 3.4 实验结果 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 案例应用——以GN公司为例 | 第51-59页 |
| 4.1 案例介绍 | 第51-52页 |
| 4.1.1 企业背景 | 第51-52页 |
| 4.1.2 典型性分析 | 第52页 |
| 4.2 GN企业财务状况及其影响因素 | 第52-57页 |
| 4.2.1 行业环境分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 治理结构及股权结构分析 | 第53-54页 |
| 4.2.3 企业财务状况分析 | 第54-56页 |
| 4.2.4 利益相关者行为分析 | 第56-57页 |
| 4.3 GN企业风险预警结果分析 | 第57-59页 |
| 第5章 结论 | 第59-61页 |
| 5.1 文章贡献 | 第59页 |
| 5.2 不足之处及未来研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 后记 | 第65页 |
