| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·理论意义 | 第10页 |
| ·实际意义 | 第10-11页 |
| ·文献综述 | 第11-17页 |
| ·国外财务预警模型文献综述 | 第12-14页 |
| ·国内财务预警模型文献综述 | 第14-16页 |
| ·国内外研究成果综述 | 第16-17页 |
| ·研究方案 | 第17-20页 |
| ·研究的问题与内容结构 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·研究创新及难点 | 第19-20页 |
| 第二章 财务风险研究的相关概念及理论基础 | 第20-26页 |
| ·相关概念的界定 | 第20-22页 |
| ·经营风险与财务风险 | 第20-21页 |
| ·企业危机与财务危机 | 第21-22页 |
| ·财务危机与财务风险 | 第22页 |
| ·理论基础 | 第22-26页 |
| ·系统论 | 第22-23页 |
| ·前馈控制论 | 第23-24页 |
| ·企业战略管理理论 | 第24页 |
| ·企业风险管理理论 | 第24-26页 |
| 第三章 数据挖掘技术相关分析 | 第26-33页 |
| ·数据挖掘技术产生的背景及定义 | 第26页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第26-28页 |
| ·问题定义 | 第26-27页 |
| ·数据提取 | 第27页 |
| ·数据的预处理 | 第27页 |
| ·知识提取 | 第27页 |
| ·对结果的评估和解释 | 第27-28页 |
| ·BP 神经网络 | 第28-29页 |
| ·BP 神经元网络及 LOGISTIC 回归研究方法介绍 | 第29-33页 |
| ·BP 神经元网络模型 | 第29-31页 |
| ·logistic 回归模型 | 第31-33页 |
| 第四章 财务预警模型的设计 | 第33-49页 |
| ·构建财务预警模型 | 第33-36页 |
| ·财务指标的选择 | 第33页 |
| ·非财务指标的选择 | 第33-36页 |
| ·样本选择 | 第36页 |
| ·显著性检验 | 第36-42页 |
| ·K - S 检验 | 第37-39页 |
| ·非参数 U 检验 | 第39-42页 |
| ·因子分析 | 第42-49页 |
| ·变量的相关性检验 | 第42页 |
| ·确定因子个数 | 第42-49页 |
| 第五章 财务预警模型实证结果比较 | 第49-53页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第49-50页 |
| ·建立模型 | 第49页 |
| ·训练 BP 神经网络 | 第49页 |
| ·判别结果 | 第49-50页 |
| ·LOGISTIC 回归模型 | 第50-52页 |
| ·建立 Logistic 回归模型 | 第50-51页 |
| ·判别结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 研究结论及展望 | 第53-55页 |
| ·研究结论 | 第53-54页 |
| ·研究的局限性 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的文章 | 第59-60页 |
| 后记 | 第60页 |