我国上市公司信用风险预警研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·信用风险预警的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外信用风险预警的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内信用风险预警的研究现状 | 第12-13页 |
| ·组合预测的研究现状 | 第13-17页 |
| ·国外组合预测方法的研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内组合预测方法的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文研究的方法及内容 | 第17-19页 |
| ·论文研究的方法 | 第17页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·论文的结构 | 第18-19页 |
| ·本文的创新 | 第19-20页 |
| 第二章 信用风险预警的理论基础 | 第20-32页 |
| ·信用风险预警概论 | 第20-23页 |
| ·信用风险预警的基本原理 | 第20-21页 |
| ·信用风险预警的对象和基本要素 | 第21页 |
| ·信用风险预警系统的功能分析和设计思路 | 第21-22页 |
| ·信用风险预警系统的指标体系构建原则 | 第22页 |
| ·信用风险预警系统的效果评价 | 第22-23页 |
| ·信用风险预警模型的原理 | 第23-31页 |
| ·Logistic 回归模型的原理 | 第23-25页 |
| ·RBF 神经网络模型的原理 | 第25-27页 |
| ·组合预测模型的原理 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 信用风险预警指标体系设计和预警信号设计 | 第32-44页 |
| ·信用风险预警指标体系设计 | 第32-41页 |
| ·样本选取 | 第32-33页 |
| ·预选指标的选取 | 第33-35页 |
| ·预选指标的筛选 | 第35-40页 |
| ·指标的预处理 | 第40-41页 |
| ·信用风险预警信号设计 | 第41-43页 |
| ·预警警限设计 | 第41-43页 |
| ·预警信号处理 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 信用风险预警模型的实证研究 | 第44-52页 |
| ·基于Logistic 回归的预警模型 | 第44-47页 |
| ·Logistic 回归模型自变量筛选 | 第44-45页 |
| ·Logistic 回归模型的构建 | 第45-46页 |
| ·Logistic 回归模型的检验 | 第46-47页 |
| ·基于RBF 神经网络的预警模型 | 第47-49页 |
| ·RBF 神经网络模型的构建 | 第47-48页 |
| ·RBF 神经网络模型的检验 | 第48-49页 |
| ·基于非变权组合预测的预警模型 | 第49-51页 |
| ·组合预测模型的构建 | 第49-51页 |
| ·组合预测模型的检验 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 信用风险预警模型的应用结果比较 | 第52-55页 |
| ·应用结果比较 | 第52-54页 |
| ·单一模型间的比较 | 第52-53页 |
| ·组合预测模型与单一模型的比较 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 总结和展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 1 | 第62-64页 |
| 附录 2 | 第64页 |
