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,
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。
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