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创业板上市公司风险预警研究

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创业板上市公司风险预警研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-18页
  · 研究背景及意义第14-15页
    · 研究背景第14页
    · 研究意义第14-15页
  · 研究内容与研究方法第15-18页
    · 研究内容第15-17页
    · 研究方法第17页
    · 创新点第17-18页
第2章 创业板及创业板上市公司相关理论第18-32页
  · 创业板概念及特点第18-20页
    · 创业板概念第18-19页
    · 创业板基本情况第19页
    · 创业板特点第19-20页
  · 创业板上市公司概念及特点第20-26页
    · 创业板上市公司概念第20-21页
    · 创业板上市公司基本情况第21-23页
    · 创业板上市公司特点第23-26页
  · 创业板上市公司风险预警第26-31页
    · 风险预警概念第26-27页
    · 创业板上市公司风险预警第27-31页
  · 小结第31-32页
第3章 国内外风险预警模型研究第32-42页
  · 传统风险预警模型第32-35页
    · 单变量判别分析模型第32-33页
    · 多变量判别分析模型第33页
    · 逻辑回归模型第33-35页
  · 人工智能方法预警模型第35-38页
    · 人工神经网络第35-37页
    · 支持向量基(SVM)第37-38页
  · 专家驱动风险预警模型第38-40页
    · 模糊综合评判法第38-39页
    · 层次分析法第39-40页
  · 风险预警模型选择及其评述第40-41页
  · 小结第41-42页
第4章 创业板上市公司风险预警模型构建第42-78页
  · 创业板上市公司风险预警模型第42-44页
    · 模型构建思路第42-43页
    · 模型说明第43-44页
  · 财务风险预警指标体系建立第44-47页
    · 样本选取第44-45页
    · 财务指标选取第45-47页
    · 指标的归一化处理第47页
  · 财务风险预警模型建立第47-57页
    · BP神经网络模型原理第47-51页
    · 支持向量机(SVM)模型原理第51-53页
    · 财务风险预警模型构建第53-56页
    · BP模型和SVM模型结果对比第56-57页
  · 非财务风险预警指标体系建立第57-64页
    · 内部风险指标第59-62页
    · 外部风险指标第62-64页
  · 非财务风险预警模型建立第64-77页
    · 模糊AHP原理第64-68页
    · AHP确定各指标权重第68-71页
    · 模糊综合评判第71-77页
  · 小结第77-78页
第5章 案例研究第78-97页
  · 案例背景介绍第78页
  · 非财务风险预警模型第78-95页
    · 内部风险分析第78-86页
    · 内部风险量化评估第86-89页
    · 外部风险分析第89-92页
    · 外部风险量化评估第92-94页
    · 非财务指标风险预警结果第94-95页
  · 财务风险SVM预警模型第95-96页
  · 创业板上市公司综合预警模型第96页
  · 小结第96-97页
第6章 结论第97-99页
  · 本文主要结论第97-98页
  · 研究的局限性第98-99页
参考文献第99-104页
附录第104-112页
攻读学位期间发表的学术论文第112-113页
致谢第113 页

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