| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1. 导论 | 第12-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外文献综述 | 第14-20页 |
| ·国外文献综述 | 第14-17页 |
| ·国内文献综述 | 第17-19页 |
| ·对国内外研究的简要评述 | 第19-20页 |
| ·研究思路与基本框架 | 第20-21页 |
| ·研究思路 | 第20页 |
| ·基本框架 | 第20-21页 |
| ·研究方法 | 第21-22页 |
| 2. 反向传播神经网络模型在财务危机预警应用中的理论综述 | 第22-39页 |
| ·财务危机的基本概念及产生原因 | 第22-25页 |
| ·财务危机的基本概念 | 第22-24页 |
| ·财务危机产生的原因 | 第24-25页 |
| ·财务预警系统 | 第25-29页 |
| ·财务预警系统的定义 | 第25-26页 |
| ·财务预警系统的基础理论 | 第26-29页 |
| ·反向传播神经网络模型的基本概念、结构和学习规则 | 第29-34页 |
| ·反向传播神经网络的基本概念 | 第29-30页 |
| ·反向传播神经网络模型的结构 | 第30-33页 |
| ·反向传播神经网络模型的学习规则 | 第33-34页 |
| ·反向传播神经网络模型在财务危机预警应用中的优势 | 第34-39页 |
| ·反向传播神经网络的特点 | 第34-35页 |
| ·财务危机预警定量分析模型的比较 | 第35-39页 |
| 3. 反向传播神经网络模型应用的预处理 | 第39-54页 |
| ·模型的假设前提 | 第39-40页 |
| ·研究对象的选择 | 第40-42页 |
| ·初始评价指标的选取 | 第42-45页 |
| ·反映偿债能力的指标 | 第42页 |
| ·反映运营能力的指标 | 第42页 |
| ·反映获利能力的指标 | 第42-43页 |
| ·反映发展能力的指标 | 第43页 |
| ·反映现金流量的指标 | 第43页 |
| ·其它指标 | 第43-45页 |
| ·评价指标的筛选及最终确定 | 第45-54页 |
| ·因子分析相关理论 | 第45-48页 |
| ·评价指标的筛选 | 第48-54页 |
| 4. 反向传播神经网络模型在财务危机预警应用中的实证研究 | 第54-62页 |
| ·反向传播神经网络模型初始化 | 第54-55页 |
| ·网络层数的确定 | 第54页 |
| ·神经元个数的确定 | 第54-55页 |
| ·激活函数的选取 | 第55页 |
| ·其他参数的确定 | 第55页 |
| ·反向传播神经网络模型的训练、仿真及结果分析 | 第55-62页 |
| 5. 结论与建议 | 第62-67页 |
| ·研究结论 | 第62-63页 |
| ·建立综合评价指标体系判断上市公司是否发生财务危机成为可能 | 第62页 |
| ·反向传播神经网络模型在预测上市公司财务危机方面有着很高的准确性 | 第62-63页 |
| ·被特别处理公司前3 年的财务数据在财务危机预警上具有时效性 | 第63页 |
| ·建议 | 第63-65页 |
| ·建立和完善上市公司财务危机预警综合指标体系 | 第63-64页 |
| ·加强反向传播神经网络模型在财务危机预警中的应用 | 第64页 |
| ·外部信息使用者要重点关注反映公司财务状况的主要指标 | 第64-65页 |
| ·管理者在关注财务指标数据的同时应更注重深层次的原因分析 | 第65页 |
| ·本文的局限性及需进一步研究的问题 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
| 后记 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第74页 |
