| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 问题提出与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 问题提出 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 财务预警研究综述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-15页 |
| 2 FOA-Logistic财务预警模型介绍 | 第15-20页 |
| 2.1 Logistic回归及其在财务预警中的应用 | 第15-16页 |
| 2.1.1 Logistic回归模型 | 第15页 |
| 2.1.2 Logistic回归在财务预警中的应用 | 第15-16页 |
| 2.2 果蝇优化算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 果蝇优化算法内涵 | 第16页 |
| 2.2.2 果蝇优化算法基本原理 | 第16-18页 |
| 2.2.3 果蝇优化算法应用 | 第18页 |
| 2.3 FOA-Logistic模型介绍 | 第18-20页 |
| 3 制造业上市公司财务风险分析与指标选择 | 第20-27页 |
| 3.1 制造业企业概述 | 第20-21页 |
| 3.2 制造业上市公司财务风险成因分析 | 第21-23页 |
| 3.2.1 制造业上市公司财务管理的特殊性 | 第21-22页 |
| 3.2.2 制造业行业发展的不利因素 | 第22-23页 |
| 3.3 指标选取 | 第23-27页 |
| 3.3.1 指标选取原则 | 第23-24页 |
| 3.3.2 各指标与企业财务状况关系 | 第24-25页 |
| 3.3.3 指标体系 | 第25-27页 |
| 4 基于制造业上市公司财务预警模型的构建 | 第27-41页 |
| 4.1 FOA-Logsitic财务预警模型构建 | 第27-38页 |
| 4.1.1 样本的选取 | 第27-28页 |
| 4.1.2 财务指标筛选 | 第28-30页 |
| 4.1.3 主成分分析 | 第30-35页 |
| 4.1.4 构建Logistic预警模型 | 第35-36页 |
| 4.1.5 FOA对Logistic模型的优化 | 第36-38页 |
| 4.2 结果分析 | 第38-39页 |
| 4.3 Logistic模型与FOA—Logistic模型的对比分析 | 第39-41页 |
| 5 基于制造业财务预警模型的应用研究 | 第41-46页 |
| 5.1 G公司概况 | 第41页 |
| 5.2 G公司财务指标分析 | 第41-44页 |
| 5.3 利用FOA-Logistic财务预警模型进行预测 | 第44-45页 |
| 5.4 财务预警过程中注意事项 | 第45-46页 |
| 5.4.1 注重风险预警的动态性 | 第45页 |
| 5.4.2 提高风险预警的长期性 | 第45页 |
| 5.4.3 加强风险管理的全局性 | 第45-46页 |
| 6 结论与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 结论 | 第46-47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录A 60 个财务危机的制造业上市公司信息 | 第51-53页 |
| 附录B 60 个财务健康的制造业上市公司信息 | 第53-55页 |
| 附录C FOA对Logistic优化的Matlab程序 | 第55-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61-62页 |
