基于Logistic回归模型与BP神经网络模型的能源企业财务预警研究
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.3 研究方法及内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第18-19页 |
| 第二章 相关基础理论 | 第19-33页 |
| 2.1 财务预警理论概述 | 第19-20页 |
| 2.1.1 财务风险概述 | 第19页 |
| 2.1.2 财务风险的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 财务预警理论概念 | 第20页 |
| 2.2 财务预警模型研究综述 | 第20-25页 |
| 2.2.1 财务指标研究综述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 预警模型研究综述 | 第21-25页 |
| 2.3 我国能源行业现状及特点 | 第25-30页 |
| 2.3.1 我国能源行业现状 | 第25-29页 |
| 2.3.2 我国能源行业财务特点 | 第29-30页 |
| 2.4 能源企业财务危机的主要因素 | 第30-33页 |
| 2.4.1 外部因素影响 | 第30-31页 |
| 2.4.2 内部因素影响 | 第31-33页 |
| 第三章 能源企业财务预警模型基础设计 | 第33-43页 |
| 3.1 预警程度划分 | 第33-34页 |
| 3.2 样本选取 | 第34-35页 |
| 3.3 预测期的选择 | 第35页 |
| 3.4 预警指标选择 | 第35-39页 |
| 3.4.1 指标选取原则 | 第35-36页 |
| 3.4.2 选取预警指标变量 | 第36-39页 |
| 3.5 预警指标筛选 | 第39-43页 |
| 3.5.1 正态性检验 | 第39-40页 |
| 3.5.2 显著性检验 | 第40-43页 |
| 第四章 能源企业Logistic财务预警模型设计 | 第43-53页 |
| 4.1 财务预警指标优化 | 第43-47页 |
| 4.1.1 KMO和Bartlett检验 | 第43-44页 |
| 4.1.2 公因子贡献率 | 第44-45页 |
| 4.1.3 解释公因子 | 第45-47页 |
| 4.1.4 公因子表达式 | 第47页 |
| 4.2 财务指标Logistic模型建立及预测 | 第47-49页 |
| 4.2.1 建立财务指标Logistic模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 财务指标Logistic模型拟合检验 | 第49页 |
| 4.2.3 财务指标Logistic模型预测检验 | 第49页 |
| 4.3 综合指标Logistic模型建立及预测 | 第49-51页 |
| 4.3.1 建立综合指标Logistic模型 | 第49-51页 |
| 4.3.2 综合指标Logistic模型拟合检验 | 第51页 |
| 4.3.3 综合指标Logistic模型预测检验 | 第51页 |
| 4.4 模型检验结果对比 | 第51-52页 |
| 4.5 Logistic模型的局限性 | 第52-53页 |
| 第五章 能源企业BP神经网络财务预警模型设计 | 第53-65页 |
| 5.1 BP神经网络预警模型概述 | 第53-56页 |
| 5.1.1 BP神经网络理论概述 | 第53-54页 |
| 5.1.2 BP神经网络的学习 | 第54-56页 |
| 5.2 BP神经网络预警模型设计 | 第56-57页 |
| 5.2.1 选取训练及预测样本 | 第56页 |
| 5.2.2 确定输入及输出层变量 | 第56页 |
| 5.2.3 确定隐含层节点个数 | 第56-57页 |
| 5.2.4 确定学习率和系统误差 | 第57页 |
| 5.3 模型检验与分析 | 第57-60页 |
| 5.3.1 模型训练及预测 | 第57-60页 |
| 5.3.2 模型结果分析 | 第60页 |
| 5.4 BP神经网络模型的局限性 | 第60-61页 |
| 5.5 财务预警模型对比分析 | 第61-62页 |
| 5.5.1 财务风险预警模型对比 | 第61-62页 |
| 5.5.2 模型结果对比 | 第62页 |
| 5.6 能源类企业财务风险建议措施 | 第62-65页 |
| 5.6.1 建立财务预警系统 | 第63页 |
| 5.6.2 加强企业内部控制 | 第63-64页 |
| 5.6.3 完善企业财务管理 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65-66页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 作者和导师简介 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80-81页 |
