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上市公司财务困境短期预警模型研究

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上市公司财务困境短期预警模型研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第1章 绪论第10-18 页
  1.1 问题的提出第10-11 页
  1.2 研究目的第11 页
  1.3 理论综述第11-14 页
    1.3.1 统计方法的创新第12-13 页
    1.3.2 选择变量创新的相关研究第13-14 页
  1.4 研究的基本架构与方法第14-16 页
    1.4.1 研究的基本架钩第14-15 页
    1.4.2 研究的技术路线第15 页
    1.4.3 主要研究方法第15-16 页
  1.5 主要的创新与贡献第16-18 页
第2章 财务困境与财务困境预警的界定第18-26 页
  2.1 财务困境的界定第18-22 页
    2.1.1 财务困境的涵义界定第18-20 页
    2.1.2 财务困境的发展过程第20-21 页
    2.1.3 财务困境的会计表现途径第21-22 页
    2.1.4 财务困境的分析诊断第22 页
  2.2 财务困境预警第22-26 页
    2.2.1 危机事件预警第22-23 页
    2.2.2 预警指标第23 页
    2.2.3 财务困境预警的涵义界定第23-24 页
    2.2.4 财务困境预警的时间价值第24-26 页
第3章 财务困境预警模型第26-38 页
  3.1 单变量模型第26-29 页
    3.1.1 最佳财务比率与最佳分割点的确定第26-27 页
    3.1.2 单变量分析的一般步骤第27-28 页
    3.1.3 单变量分析在应用中存在的问题第28 页
    3.1.4 单变量模型的应用第28-29 页
  3.2 多元判别模型第29-31 页
    3.2.1 判别分析概述第29 页
    3.2.2 判别分析方法的分类比较第29-30 页
    3.2.3 判别分析在企业财务困境预测中的应用第30-31 页
  3.3 多元回归模型第31-34 页
    3.3.1 从多元线性回归到Logistic回归第31-33 页
    3.3.2 Logistic模型参数估计及统计检验方法第33 页
    3.3.3 Logistic模型的应用第33-34 页
  3.4 类神经网络模型分析第34-38 页
    3.4.1 处理单元第34-35 页
    3.4.2 类神经网络结构第35 页
    3.4.3 类神经网络模型第35-36 页
    3.4.4 类神经网络模型的应用第36-38 页
第4章 短期财务预警模型设计与数据处理第38-48 页
  4.1 短期财务预警模型的流程设计第38-39 页
  4.2 财务预警资料来源与样本公司的选择第39 页
    4.2.1 财务预警资料来源第39 页
    4.2.2 财务预警样本公司的选择第39 页
  4.3 财务预警数据的处理第39-48 页
    4.3.1 原始财务比率选取第39-40 页
    4.3.2 财务比率选择与分析第40-43 页
    4.3.3 财务比率均值差异检验第43-48 页
第5章 短期财务预警模型构建与实证结果分析第48-61 页
  5.1 短期财务预警单变量模型第48-51 页
    5.1.1 模型的构建第48-50 页
    5.1.2 实证结果的分析第50-51 页
  5.2 短期财务预警Logistic回归模型第51-55 页
    5.2.1 自变量筛选第51-52 页
    5.2.2 短期财务困境预警Logistic模型构建第52-55 页
  5.3 短期财务预警Fisher's判别模型第55-58 页
    5.3.1 对判别分析的讨论第55-56 页
    5.3.2 构建Fisher's判别模型及结果分析第56-58 页
  5.4 模型实证结果的比较分析第58-61 页
    5.4.1 总体判别正确率第58-59 页
    5.4.2 考虑错误成本后的比较第59 页
    5.4.3 不同财务比率变量的比较分析第59-61 页
第6章 结束语第61-63 页
  6.1 结论第61-62 页
  6.2 研究限制与今后研究方向第62-63 页
附表第63-90 页
参考文献第90-94 页
致谢第94-95 页
主要学术及研究活动成果第95 页

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