| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·本文研究的必要性和可行性 | 第9页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 财务风险预警的基本理论 | 第13-19页 |
| ·财务风险的基本理论 | 第13-16页 |
| ·财务风险的定义 | 第13-14页 |
| ·财务风险的成因 | 第14-16页 |
| ·财务风险预警的基本理论 | 第16-19页 |
| ·财务风险预警的界定 | 第16页 |
| ·财务风险预警功能 | 第16-17页 |
| ·财务风险预警步骤 | 第17-19页 |
| 第三章 上市公司财务预警分析系统组合预测模型的构建 | 第19-27页 |
| ·组合预测模型 | 第19-22页 |
| ·组合预测模型简介 | 第19页 |
| ·最优加权模型 | 第19-22页 |
| ·统计学方法 | 第22-24页 |
| ·Logistic回归分析法 | 第22-23页 |
| ·Probit模型 | 第23-24页 |
| ·LVQ神经网络 | 第24-27页 |
| ·LVQ神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·LVQ网络的学习规则 | 第25-27页 |
| 第四章 实证分析 | 第27-37页 |
| ·预警指标的选取 | 第27-31页 |
| ·预警指标选取的理论依据 | 第27-31页 |
| ·单一模型的应用 | 第31-35页 |
| ·logit回归模型的应用 | 第31-32页 |
| ·probit模型的应用 | 第32-33页 |
| ·LVQ神经网络的应用 | 第33-35页 |
| ·非线性组合预测 | 第35-37页 |
| 第五章 总结 | 第37-40页 |
| ·研究小结 | 第37页 |
| ·研究应用 | 第37-38页 |
| ·研究创新及存在问题 | 第38-40页 |
| ·研究创新 | 第38页 |
| ·研究局限性 | 第38页 |
| ·后续拓展研究思路 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 附录 | 第43-47页 |
| 创建网络 | 第44-45页 |
| 训练网络 | 第45-46页 |
| 仿真测试 | 第46-47页 |
| 结果显示 | 第47页 |