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基于深度学习的我国上市公司财务预警模型研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 绪论第7-19页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 研究目的与意义第8-9页
        1.2.1 研究目的第8页
        1.2.2 研究意义第8-9页
    1.3 文献综述第9-14页
        1.3.1 财务预警的国外文献综述第9-11页
        1.3.2 财务预警的国内文献综述第11-13页
        1.3.3 深度学习的国内外研究综述第13-14页
    1.4 研究思路、框架、方法及创新点第14-19页
        1.4.1 研究思路第14-16页
        1.4.2 研究框架第16页
        1.4.3 研究方法第16-17页
        1.4.4 创新点第17-19页
第2章 企业财务风险预警的研究基础第19-29页
    2.1 企业财务风险概述第19-21页
        2.1.1 企业财务风险的定义第19页
        2.1.2 企业财务风险的特点第19-20页
        2.1.3 企业财务风险的形成原因第20-21页
    2.2 企业财务预警概述第21-29页
        2.2.1 企业财务预警的定义第21-22页
        2.2.2 企业财务预警的方法第22-29页
第3章 样本与指标的选取第29-37页
    3.1 研究样本的选取第29-30页
    3.2 研究指标的选取第30-34页
        3.2.1 指标选取的原则第30-31页
        3.2.2 指标的终选第31-34页
    3.3 描述性统计第34-37页
第4章 基于深度学习的我国上市公司财务预警模型的构建第37-57页
    4.1 深度学习财务预警模型参数训练第37-42页
    4.2 深度学习财务预警模型的验证第42-44页
    4.3 Logistic预警模型指标的筛选及模型的构建与检验第44-56页
    4.4 不同财务预警模型效果的对比第56-57页
第5章 结论第57-60页
    5.1 研究结论第57页
    5.2 研究的不足之处第57-58页
    5.3 应用财务预警模型时应当注意的问题第58-59页
    5.4 加强企业财务预警能力的建议第59-60页
参考文献第60-64页
附录 样本企业名单第64-66页
致谢第66页

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