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基于数据挖掘技术的我国上市企业风险研究

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基于数据挖掘技术的我国上市企业风险研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 引言第9-16页
  1.1 选题背景第9页
  1.2 研究目的和意义第9-10页
  1.3 研究综述第10-13页
    1.3.1 国外研究综述第10-11页
    1.3.2 国内研究综述第11-13页
    1.3.3 文献评价第13页
  1.4 研究内容和方法第13-16页
    1.4.1 研究内容第14页
    1.4.2 研究方法第14-15页
    1.4.3 论文创新点第15-16页
第二章 证券市场与数据挖掘技术概述第16-21页
  2.1 证券市场概述第16-17页
  2.2 数据挖掘算法介绍第17-21页
    2.2.1 多分类Logistic回归模型概述第17-19页
    2.2.2 BP神经网络模型概述第19页
    2.2.3 CART决策树模型概述第19-20页
    2.2.4 随机森林模型概述第20-21页
第三章 我国上市企业样本与指标的选取第21-30页
  3.1 我国上市企业样本的选取第21-28页
    3.1.1 数据来源第21页
    3.1.2 分类规则第21-22页
    3.1.3 样本选取第22-28页
  3.2 我国上市企业指标的确定第28-30页
    3.2.1 上市企业财务指标体系第28-29页
    3.2.2 上市企业非财务指标体系第29-30页
第四章 基于数据挖掘的上市企业风险预测实证分析第30-46页
  4.1 上市企业指标预处理第30页
  4.2 上市企业指标筛选第30-35页
    4.2.1 Kruskal-Wallis检验第30-31页
    4.2.2 K-means聚类第31-33页
    4.2.3 灰色关联分析第33-35页
  4.3 上市企业风险预测模型的构建第35-45页
    4.3.1 基于Logistic回归的上市企业风险预测模型第36-38页
    4.3.2 基于BP神经网络的上市企业风险预测模型第38-40页
    4.3.3 基于决策树的上市企业风险预测模型第40-42页
    4.3.4 基于随机森林的上市企业风险预测模型第42-45页
  4.4 上市企业风险预测模型效果评价分析第45页
  4.5 上市企业未来财务状况预测第45-46页
第五章 结论与展望第46-47页
参考文献第47-50页
附录第50-59页
在学期间的研究成果第59-60页
致谢第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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