| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 导论 | 第9-17页 |
| 一、财务困境研究的现实背景 | 第9页 |
| 二、财务困境的研究意义 | 第9-10页 |
| 三、财务困境理论 | 第10-17页 |
| (一) 财务困境的定义 | 第10-11页 |
| 1、国外学者对财务困境的定义 | 第10页 |
| 2、国内学者对财务困境的定义 | 第10页 |
| 3、本文对财务困境的界定 | 第10-11页 |
| (二) 财务困境的成因 | 第11-12页 |
| (三) 财务困境判别模型的研究现状 | 第12-16页 |
| 1、国外研究现状 | 第13-15页 |
| 2、国内研究现状 | 第15-16页 |
| (四) 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 数据来源与处理 | 第17-24页 |
| 一、样本选取 | 第17-18页 |
| 二、数据处理 | 第18-24页 |
| (一) 初始财务比率的选取 | 第18页 |
| (二) 最终解释变量的确定 | 第18-24页 |
| 第三章 二元选择回归模型的实证研究 | 第24-28页 |
| 一、二元选择回归模型 | 第24页 |
| (一) Logit模型 | 第24页 |
| (二) Probit模型 | 第24页 |
| 二、实证研究结果 | 第24-28页 |
| (一) Logit模型实证结果 | 第25-26页 |
| (二) Probit模型实证结果 | 第26-28页 |
| 第四章 BP神经网络模型的实证研究 | 第28-33页 |
| 一、BP神经网络概述 | 第28-29页 |
| 二、BP神经网络的计算过程 | 第29页 |
| 三、BP神经网络的训练步骤 | 第29-30页 |
| 四、实际训练情况 | 第30-31页 |
| 五、训练结果 | 第31-33页 |
| 第五章 基于神经网络─Logit回归的混合两阶段模型的的实证研究 | 第33-35页 |
| 一、模型概述 | 第33页 |
| 二、实证结果 | 第33-35页 |
| 第六章 主成分分析基础上的 Logit模型的实证研究 | 第35-39页 |
| 一、主成分分析概述 | 第35-36页 |
| 二、综合指标的确定 | 第36-37页 |
| 三、实证结果 | 第37-39页 |
| 第七章 结论与建议 | 第39-44页 |
| 一、模型评价 | 第39-40页 |
| 二、模型比较 | 第40-42页 |
| 三、存在的局限性 | 第42页 |
| 四、结论 | 第42页 |
| 五、政策建议 | 第42-44页 |
| 附录 | 第44-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 杨宏峰硕士学位论文评阅及答辩情况表 | 第60页 |