| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究内容与框架 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究的主要内容 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究框架 | 第10页 |
| 1.3 研究方法 | 第10-11页 |
| 1.4 技术路线图 | 第11-12页 |
| 2 国内外文献综述 | 第12-21页 |
| 2.1 盈余质量的相关定义 | 第12-13页 |
| 2.1.1 盈余的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 盈余质量的定义 | 第12-13页 |
| 2.2 盈余质量评价的相关研究 | 第13-17页 |
| 2.2.1 盈余质量评价的理论基础 | 第13-14页 |
| 2.2.2 盈余质量评价的方法 | 第14-16页 |
| 2.2.3 盈余质量的影响因素 | 第16-17页 |
| 2.3 指标权重的确定方法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 层次分析法 | 第17页 |
| 2.3.2 模糊综合评价法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 BP神经网络 | 第18-21页 |
| 3 太钢不锈公司盈余质量评价现状分析 | 第21-27页 |
| 3.1 太钢不锈公司简介与经营特点 | 第21-22页 |
| 3.1.1 公司简介 | 第21页 |
| 3.1.2 太钢不锈公司的经营特点 | 第21-22页 |
| 3.2 太钢不锈公司盈余质量评价的现状 | 第22-23页 |
| 3.3 太钢不锈公司经营特点对盈余质量特征影响分析 | 第23-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于BP神经网络的太钢不锈公司盈余质量评价模型构建 | 第27-50页 |
| 4.1 构建太钢不锈公司盈余质量评价指标体系 | 第27-39页 |
| 4.1.1 太钢不锈公司盈余质量评价指标选取的原则及框架 | 第27-28页 |
| 4.1.2 选取太钢不锈公司盈余质量评价财务指标和非财务指标 | 第28-39页 |
| 4.2 建立太钢不锈公司盈余质量评价模型 | 第39-48页 |
| 4.2.1 获取太钢不锈公司盈余质量评价指标数据 | 第39-41页 |
| 4.2.2 设置BP神经网络 | 第41-44页 |
| 4.2.3 太钢不锈公司盈余质量评价模型的训练与仿真 | 第44-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 太钢不锈公司盈余质量综合评价 | 第50-55页 |
| 5.1 确定盈余质量评价指标权重 | 第50-51页 |
| 5.2 评价太钢不锈公司盈余质量 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论 | 第55-56页 |
| 6.1 主要研究工作 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
