| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及述评 | 第11-15页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 研究述评 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.4 本文创新点 | 第16-18页 |
| 1.4.1 行业视角的创新 | 第17页 |
| 1.4.2 指标选取的创新 | 第17-18页 |
| 第二章 基础理论与上市公司退市风险预警相关概述 | 第18-32页 |
| 2.1 退市风险预警理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1.1 契约理论 | 第18-20页 |
| 2.1.2 信息不对称理论 | 第20-22页 |
| 2.1.3 博弈论 | 第22-24页 |
| 2.2 退市风险预警相关概述 | 第24-26页 |
| 2.2.1 上市公司退市风险的定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 上市公司退市风险预警制度 | 第25页 |
| 2.2.3 上市公司退市风险预警模型功能 | 第25-26页 |
| 2.3 审计意见与上市公司退市风险的相关性分析 | 第26-32页 |
| 2.3.1 审计意见类型 | 第26-29页 |
| 2.3.2 审计意见与上市公司财务指标关系分析 | 第29页 |
| 2.3.3 上市公司财务指标与退市风险关系分析 | 第29-30页 |
| 2.3.4 审计意见与上市公司退市风险分析 | 第30-32页 |
| 第三章 研究设计 | 第32-37页 |
| 3.1 提出假设与理论分析 | 第32-33页 |
| 3.1.1 提出相关假设 | 第32页 |
| 3.1.2 相关理论分析 | 第32-33页 |
| 3.2 样本的选择 | 第33-34页 |
| 3.2.1 样本选取原则 | 第33-34页 |
| 3.2.2 样本选取 | 第34页 |
| 3.3 预警指标的选取 | 第34-37页 |
| 第四章 LOGISTIC回归模型下的上市公司退市风险预警研究 | 第37-51页 |
| 4.1 LOGISTIC回归模型 | 第37-39页 |
| 4.1.1 模型介绍 | 第37-38页 |
| 4.1.2 模型推导 | 第38-39页 |
| 4.2 LOGISTIC回归下的上市公司退市风险预警模型实证研究 | 第39-51页 |
| 4.2.1 模型变量的筛选方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 对H2-H5的检验 | 第40-44页 |
| 4.2.3 对H1的检验 | 第44-46页 |
| 4.2.4 对H6的检验 | 第46-51页 |
| 第五章 研究结论与建议 | 第51-56页 |
| 5.1 研究结论 | 第51-54页 |
| 5.1.1 研究发现 | 第51-53页 |
| 5.1.2 结论启示 | 第53-54页 |
| 5.2 研究的局限性与建议 | 第54-56页 |
| 5.2.1 计量方法还待改进 | 第54页 |
| 5.2.2 样本选取还需创新 | 第54页 |
| 5.2.3 评价指标还应多样化 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A (研究生期间发表的论文与参与的课题研究) | 第60页 |