基于聚类和分类模型的企业财务预警方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·课题研究的目的、意义 | 第7-12页 |
| ·课题研究的缘由 | 第7-8页 |
| ·相关概念 | 第8-11页 |
| ·建立财务预警系统的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外财务预警的研究状况 | 第12-17页 |
| ·国外财务预警的研究状况 | 第13-15页 |
| ·国内财务预警的研究状况 | 第15-17页 |
| ·课题研究的思路 | 第17-19页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第19-24页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的工作量 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘方法的简介 | 第22-24页 |
| 第三章 为分类模型准备训练集 | 第24-30页 |
| ·聚类分析 | 第24-27页 |
| ·聚类方法的介绍 | 第24-26页 |
| ·k-中心聚类的统计量 | 第26页 |
| ·k-中心算法的过程 | 第26-27页 |
| ·决策树分析 | 第27-30页 |
| ·构造决策树 | 第27-28页 |
| ·决策树剪枝 | 第28-29页 |
| ·决策树结果分析 | 第29-30页 |
| 第四章 基于神经网络的分类模型的构建 | 第30-38页 |
| ·神经网络简介 | 第30-32页 |
| ·神经网络过程 | 第30-31页 |
| ·神经网络方法的介绍 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络 | 第32-38页 |
| ·BP网络公式 | 第33-34页 |
| ·算法描述 | 第34-36页 |
| ·算法的不足和改进 | 第36-37页 |
| ·神经网络存在的问题 | 第37-38页 |
| 第五章 实证分析 | 第38-52页 |
| ·构建财务指标体系 | 第38-40页 |
| ·偿债能力 | 第38页 |
| ·盈利能力 | 第38-39页 |
| ·资产管理能力 | 第39页 |
| ·经营增长能力 | 第39-40页 |
| ·数据的预处理 | 第40-41页 |
| ·聚类模型生成训练集 | 第41-43页 |
| ·决策树分析聚类结果 | 第43-46页 |
| ·BP网络模型构建 | 第46-52页 |
| ·隐层节点数的确定 | 第46页 |
| ·初始权值和阈值的选取 | 第46-47页 |
| ·激活函数的选择 | 第47页 |
| ·训练神经网络动态模型 | 第47-48页 |
| ·财务预警系统 | 第48-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
