基于人工神经网络的企业财务危机预警实证研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第14-15页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第15-17页 |
| 第二章 文献回顾和概念界定 | 第17-28页 |
| ·财务危机研究现状和概念界定 | 第17-20页 |
| ·国外研究现状 | 第17-18页 |
| ·国内研究现状 | 第18-20页 |
| ·财务危机预警方法的研究现状 | 第20-27页 |
| ·国外研究现状 | 第20-25页 |
| ·国内研究现状 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 样本数据的选择及预警指标体系的构建 | 第28-40页 |
| ·样本公司的选择 | 第28-29页 |
| ·危机公司选择的依据 | 第28-29页 |
| ·配对公司的选择依据 | 第29页 |
| ·样本公司选择结果 | 第29页 |
| ·备选财务指标的选择 | 第29-32页 |
| ·备选财务指标的选择原则 | 第29-30页 |
| ·备选财务指标的选择结果 | 第30-32页 |
| ·预警指标体系的构建过程 | 第32-39页 |
| ·样本数据收集及预处理 | 第32-33页 |
| ·正态性检验 | 第33-34页 |
| ·显著性检验 | 第34-36页 |
| ·降维处理 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 企业财务危机的预警方法 | 第40-72页 |
| ·神经网络基础理论 | 第40-45页 |
| ·神经网络简介 | 第40页 |
| ·BP 神经网络 | 第40-42页 |
| ·RBF 神经网络 | 第42-43页 |
| ·PNN 神经网络 | 第43-45页 |
| ·基于 BP 神经网络的预测模型 | 第45-55页 |
| ·网络结构设计 | 第45-46页 |
| ·模型参数设计 | 第46-47页 |
| ·实验方案设计 | 第47页 |
| ·仿真及实验结果 | 第47-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·基于RBF 神经网络的预警模型 | 第55-63页 |
| ·网络结构设计 | 第55-56页 |
| ·模型参数设计 | 第56-57页 |
| ·实验方案设计 | 第57-58页 |
| ·仿真及实验结果 | 第58-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| ·基于PNN 神经网络的预警模型 | 第63-71页 |
| ·网络结构设计 | 第63-64页 |
| ·模型参数设计 | 第64-65页 |
| ·实验方案设计 | 第65页 |
| ·仿真及实验结果 | 第65-70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 研究结论及不足之处 | 第72-79页 |
| ·研究结论 | 第72-77页 |
| ·不足之处及后续研究展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附表 | 第85-100页 |
| 攻读硕士期间完成的论文 | 第100-101页 |
