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
本篇论文共
95
页,
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。
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