| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.3 研究框架及方法 | 第15-16页 |
| 1.4 文章可能的创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 财务危机预警理论综述 | 第18-28页 |
| 2.1 财务危机概念界定 | 第18-20页 |
| 2.2 财务危机成因剖析 | 第20-22页 |
| 2.3 特征指标研究综述 | 第22-24页 |
| 2.4 危机预警理论探讨 | 第24-26页 |
| 2.5 财务危机预警模型综述 | 第26-28页 |
| 第三章 随机森林算法 | 第28-39页 |
| 3.1 非参数决策树 | 第28-30页 |
| 3.2 Bagging算法 | 第30-31页 |
| 3.3 随机森林算法 | 第31-35页 |
| 3.4 变量重要性的计算 | 第35-37页 |
| 3.5 条件森林Cforest | 第37-39页 |
| 第四章 基于随机森林算法的财务危机预警模型 | 第39-54页 |
| 4.1 数据准备 | 第39-43页 |
| 4.2 基于随机森林的特征变量选取 | 第43-46页 |
| 4.3 基于Cforest的特征变量选取 | 第46-49页 |
| 4.4 随机森林预警模型参数设置 | 第49-51页 |
| 4.5 随机森林预警模型性能评估 | 第51-52页 |
| 4.6 模型在不同市场行情下的运用 | 第52-54页 |
| 第五章 基于Lasso-logistic回归的财务危机预警模型 | 第54-64页 |
| 5.1 Lasso-logistic模型原理 | 第54-57页 |
| 5.2 基于Lasso的特征选择 | 第57-59页 |
| 5.3 基于Lasso-logistic回归的预警模型 | 第59-62页 |
| 5.4 Lasso-logistic预警模型性能评估 | 第62页 |
| 5.5 与随机森林预警模型性能对比 | 第62-64页 |
| 第六章 总结 | 第64-68页 |
| 6.1 研究结论 | 第64-65页 |
| 6.2 参考建议 | 第65-66页 |
| 6.3 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
