基于支持向量机的企业财务预警模型构建与实证研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的提出和研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8页 |
| ·国内研究现状 | 第8-9页 |
| ·建立财务预警模型的重要性及意义 | 第9-10页 |
| ·研究方法 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 企业财务预警相关理论 | 第12-22页 |
| ·财务预警 | 第12-15页 |
| ·财务危机、财务预警概念 | 第12页 |
| ·财务危机的特征 | 第12-13页 |
| ·财务危机的早期信号 | 第13-14页 |
| ·剖析财务危机产生的原因 | 第14-15页 |
| ·财务预警指标体系 | 第15-19页 |
| ·财务预警指标原则 | 第15页 |
| ·选取财务预警指标及指标分析 | 第15-18页 |
| ·财务指标的选择 | 第18-19页 |
| ·相关预警模型的研究 | 第19-21页 |
| ·一元判定模型 | 第19页 |
| ·多元线性判定模型 | 第19页 |
| ·多元判别分析法 | 第19-20页 |
| ·多元逻辑回归模型 | 第20-21页 |
| ·多元概率化回归模型 | 第21页 |
| ·人工神经网络模型 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 支持向量机模型简介 | 第22-29页 |
| ·支持向量机原理 | 第22-27页 |
| ·SVM 优分类超平面 | 第22-23页 |
| ·支持向量机理论 | 第23-27页 |
| ·SVM 算法核心思想 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 支持向量机模型构建 | 第29-32页 |
| ·公司财务危机预测问题的数学描述 | 第29页 |
| ·指标变量的设定 | 第29-30页 |
| ·支持向量机预警模型 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第五章 实证分析 | 第32-43页 |
| ·数据样本信息 | 第32页 |
| ·模型参数求解 | 第32-33页 |
| ·模型结果检验 | 第33-34页 |
| ·实例检验 | 第34-42页 |
| ·时间序列模型简介 | 第35-36页 |
| ·时间序列建模步骤 | 第36页 |
| ·时间序列模型选择 | 第36页 |
| ·时间序列模型应用 | 第36-40页 |
| ·实证分析 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第六章 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·结论与不足 | 第43-44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
