基于粗神经网络的财务危机预警研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·论文研究的意义 | 第10-11页 |
| ·财务危机的界定 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第13-17页 |
| ·国外财务危机预警研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内财务危机预警研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文研究的方法和主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 常用财务危机预警方法分析 | 第19-30页 |
| ·财务危机预警定性分析方法 | 第19-20页 |
| ·财务危机预警定量分析方法 | 第20-29页 |
| ·传统的财务危机分析方法 | 第20-23页 |
| ·基于会计数据的危机预警研究方法 | 第23-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 粗集理论和神经网络理论概述 | 第30-42页 |
| ·粗集理论 | 第30-35页 |
| ·粗集理论基本概念 | 第30-33页 |
| ·属性约简与核 | 第33-34页 |
| ·基于分辨矩阵和逻辑运算的属性约简算法 | 第34-35页 |
| ·神经网络理论 | 第35-40页 |
| ·神经元与神经网络 | 第35-37页 |
| ·BP神经网络 | 第37-39页 |
| ·Matlab简介 | 第39-40页 |
| ·粗集理论与神经网络相结合的基础分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于粗神经网络的财务危机预警实证研究 | 第42-61页 |
| ·财务危机预警指标体系的建立 | 第42-50页 |
| ·预警指标的选取原则 | 第42-43页 |
| ·财务危机预警指标体系 | 第43-50页 |
| ·研究样本的选择 | 第50-53页 |
| ·基于粗神经网络的财务危机预警模型的建立 | 第53-58页 |
| ·基于粗神经网络的财务危机预警模型的检验 | 第58-59页 |
| ·本文研究中存在的局限性 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录1 学习样本 | 第66-68页 |
| 附录2 检验样本 | 第68-70页 |
| 附录3 离散后的学习样本 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
