基于支持向量机的我国上市公司财务危机预警模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和问题的提出 | 第8-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·国内外财务危机预警研究综述 | 第10-15页 |
| ·国内外财务危机预警模型研究回顾 | 第10-13页 |
| ·国内外财务危机预警问题评述 | 第13-15页 |
| ·研究方法与主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 上市公司财务危机预警的理论基础 | 第16-33页 |
| ·财务危机相关理论 | 第16-20页 |
| ·财务危机概念 | 第16-17页 |
| ·上市公司财务危机的成因分析 | 第17-18页 |
| ·上市公司财务危机周期及性质 | 第18-20页 |
| ·上市公司财务危机预警系统 | 第20-23页 |
| ·财务危机预警系统及功能 | 第20-21页 |
| ·财务危机预警系统构建思路 | 第21-23页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第23-32页 |
| ·统计学习理论 | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-31页 |
| ·核函数 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 支持向量机财务危机预警模型的研究设计 | 第33-43页 |
| ·预警模型输入变量的设计 | 第33-36页 |
| ·样本数据的选择 | 第33-34页 |
| ·财务预警指标体系的选择 | 第34-35页 |
| ·新指标体系的形成 | 第35-36页 |
| ·SVM财务危机预警模型的建立 | 第36-41页 |
| ·SVM对财务危机预警的适用性 | 第36-37页 |
| ·SVM财务危机预警模型的构建思路 | 第37-39页 |
| ·SVM财务危机预警模型的算法流程 | 第39-41页 |
| ·因子分析改进的SVM财务预警模型 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 支持向量机财务危机预警模型的实证研究 | 第43-61页 |
| ·样本及数据的准备 | 第43-46页 |
| ·样本及数据的收集 | 第43-44页 |
| ·财务指标显著性检验和新指标体系 | 第44-46页 |
| ·财务指标因子分析 | 第46-54页 |
| ·备选指标因子分析 | 第46-50页 |
| ·新指标因子分析 | 第50-54页 |
| ·支持向量机财务危机预警模型的结果 | 第54-60页 |
| ·模型的实验方案设计 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表(录用)论文情况 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
