商誉评估中组合预测方法的应用研究--以医药制造企业商誉评估为例
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究思路及基本结构 | 第14-15页 |
| ·本文的主要创新点 | 第15-16页 |
| 2 商誉的本质与特征分析 | 第16-24页 |
| ·商誉的定义与性质 | 第16-17页 |
| ·商誉本质的理论回顾 | 第17-19页 |
| ·商誉的特征 | 第19-20页 |
| ·商誉的分类 | 第20-22页 |
| ·商誉的会计计量属性理论 | 第22-24页 |
| 3 商誉的评估 | 第24-28页 |
| ·商誉评估的基本假设 | 第24页 |
| ·商誉评估所采用的评估步骤 | 第24-28页 |
| ·两种传统的商誉评估方法 | 第25-26页 |
| ·对两种传统商誉评估方法的评价与选择 | 第26-28页 |
| 4 组合预测及其基础方法的介绍 | 第28-37页 |
| ·回归预测法 | 第28-30页 |
| ·回归模型及其矩阵表示 | 第28-29页 |
| ·参数的最小二乘估计及其矩阵表示 | 第29-30页 |
| ·灰色预测 | 第30-33页 |
| ·灰色预测模型 | 第30-32页 |
| ·灰色预测 | 第32-33页 |
| ·神经网络预测法 | 第33-35页 |
| ·人工神经网络结构 | 第33-35页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第35页 |
| ·趋势外推法 | 第35-36页 |
| ·线性外推法 | 第35页 |
| ·指数曲线法 | 第35页 |
| ·生长曲线法 | 第35-36页 |
| ·包络曲线法 | 第36页 |
| ·组合预测 | 第36页 |
| ·组合预测方法中的权重拟定 | 第36-37页 |
| 5 案例分析 | 第37-63页 |
| ·医药制造业主营业务收入预测 | 第37-45页 |
| ·指标选取与数据获得 | 第37-40页 |
| ·多元回归预测 | 第40-41页 |
| ·多指标神经网络预测 | 第41页 |
| ·灰色预测 | 第41-43页 |
| ·趋势外推法指数曲线预测 | 第43页 |
| ·四种预测方法的预测效果对比 | 第43-45页 |
| ·医药制造业调整后总成本预测 | 第45-52页 |
| ·指标选取与数据获得 | 第45-47页 |
| ·多元回归预测 | 第47-49页 |
| ·多变量神经网络预测 | 第49页 |
| ·灰色预测 | 第49页 |
| ·趋势外推指数曲线预测 | 第49-50页 |
| ·四种预测方法的预测效果对比 | 第50-52页 |
| ·行业和企业的其他项目预测 | 第52-60页 |
| ·折现率的计算 | 第60-61页 |
| ·风险系数β的计算 | 第60-61页 |
| ·无风险收益率的选取 | 第61页 |
| ·商誉价值的计算 | 第61页 |
| ·结论与启示 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67-73页 |
