| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 研究思路和结构安排 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 财务预警相关基础理论 | 第19-25页 |
| 2.1 财务预警模型相关基本理论 | 第19-21页 |
| 2.2 常见的财务风险预警指标体系 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 风力发电企业财务风险预警指标体系的构建 | 第25-34页 |
| 3.1 风力发电企业的风险 | 第25-26页 |
| 3.2 风力发电企业财务现状分析 | 第26-29页 |
| 3.2.1 风力发电企业的财务现状 | 第26-28页 |
| 3.2.2 风力发电企业财务风险产生的原因 | 第28-29页 |
| 3.3 风力发电企业财务风险预警指标的构建原则 | 第29-30页 |
| 3.4 风力发电企业财务风险预警指标体系 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 风力发电企业模糊综合评价财务风险预警模型 | 第34-46页 |
| 4.1 模糊综合评价方法的基本原理 | 第34-37页 |
| 4.2 风力发电企业模糊综合预警模型 | 第37-40页 |
| 4.3 实证分析 | 第40-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于BP神经网络的风力发电企业财务风险预警模型 | 第46-56页 |
| 5.1 BP神经网络评价方法的基本原理 | 第46-47页 |
| 5.1.1 BP神经网络结构 | 第46-47页 |
| 5.1.2 BP神经网络的标准学习算法 | 第47页 |
| 5.2 BP神经网络的设计 | 第47-49页 |
| 5.3 风力发电企业BP神经网络预警模型 | 第49-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文工作成果 | 第56-57页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |