基于XGBoost模型的上市公司财务危机预警研究--以我国制造业为例
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 文章框架 | 第15-17页 |
| 1.4 研究方法与创新点 | 第17-18页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.2 文章可能存在的创新点 | 第17-18页 |
| 第二章 财务危机预警理论阐述 | 第18-24页 |
| 2.1 相关概念阐述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 财务风险 | 第18页 |
| 2.1.2 财务危机概念界定 | 第18-19页 |
| 2.2 财务危机的特征 | 第19-20页 |
| 2.3 财务危机影响因素分析 | 第20-21页 |
| 2.4 财务危机预警相关理论 | 第21-24页 |
| 2.4.1 非均衡理论和诊断理论 | 第21-22页 |
| 2.4.2 财务危机预警概念及工作流程 | 第22-23页 |
| 2.4.3 财务危机预警功能 | 第23-24页 |
| 第三章 财务预警模型的选择 | 第24-32页 |
| 3.1 预警模型比较分析 | 第24-27页 |
| 3.1.1 传统预警模型比较分析 | 第24-26页 |
| 3.1.2 人工智能模型对比分析 | 第26页 |
| 3.1.3 选择XGBoost预警模型的原因 | 第26-27页 |
| 3.2 XGBoost模型原理 | 第27-32页 |
| 第四章 我国制造业上市公司预警实证研究 | 第32-51页 |
| 4.1 研究样本的选取 | 第32-36页 |
| 4.1.1 选取制造业行业的原因 | 第32-34页 |
| 4.1.2 样本数据的来源及选择原则 | 第34-35页 |
| 4.1.3 研究样本的确定 | 第35-36页 |
| 4.2 财务指标变量的选取 | 第36-38页 |
| 4.2.1 指标的选择依据 | 第36-37页 |
| 4.2.2 财务指标的确定 | 第37-38页 |
| 4.3 模型自变量的确定 | 第38-44页 |
| 4.3.1 财务指标的正态分布检验 | 第38-40页 |
| 4.3.2 财务指标的显著性检验 | 第40-42页 |
| 4.3.3 因子分析提取自变量 | 第42-44页 |
| 4.4 模型构建与模型评价 | 第44-51页 |
| 4.4.1 基于XGBoost预警模型的构建 | 第44-47页 |
| 4.4.2 模型的检验 | 第47-49页 |
| 4.4.3 模型结果对比分析 | 第49-51页 |
| 第五章 研究结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 研究结论及建议 | 第51-52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
