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基于SVM模型的上市公司财务风险预警研究

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基于SVM模型的上市公司财务风险预警研究
论文目录
 
摘要第1-3页
abstract第3-5页
第1章 绪论第5-8页
  1.1 研究背景第5-7页
  1.2 研究意义第7-8页
  1.3 研究内容第8页
第2章 财务危机理论国内外文献综述第8-15页
  2.1 “财务危机”的概念与定义第8-10页
  2.2 财务危机预警研究方法综述第10-15页
    2.2.1 国外财务危机主要研究方法概述第10-14页
    2.2.2 国内财务危机主要研究方法概述第14-15页
    2.2.3 目前财务危机定量研究方法总评第15页
第3章 财务危机描述与分析第15-24页
  3.1 上市公司财务危机的特征分析第15-17页
  3.2 上市公司财务危机的成因分析第17-20页
  3.3 上市公司财务危机的征兆分析第20-22页
  3.4 上市公司财务危机预警系统第22-24页
第4章 模型的设计的理论框架第24-31页
  4.1 支持向量机的概述第24-25页
  4.2 支持向量机基础理论第25-30页
    4.2.1 支持向量机基本思想第25-26页
    4.2.2 最优分类面和广义最优分类面第26-28页
    4.2.3 支持向量机的非线性映射第28-29页
    4.2.4 核函数第29-30页
  4.3 支持向量机与传统方法比较的优势第30-31页
第5章 模型的建立以及实证分析第31-41页
  5.1 模型样本的选择第31-33页
    5.1.1 模型样本选择的标准第31-32页
    5.1.2 样本抽取以及筛选的步骤第32-33页
  5.2 财务指标体系的确定第33-36页
  5.3 提取主成分第36-41页
    5.3.1 自变量相关性的分析第36-38页
    5.3.2 主成分分析及模型第38-39页
    5.3.3 支持向量机模型结果第39-41页
第6章 方案的优化以及合理性检验第41-46页
  6.1 引入TOPSIS法进行模型改进第41-43页
  6.2 对方案的稳健性进行优化第43-46页
第7章 结论第46-49页
  7.1 本文结论第46页
  7.2 对未来上市公司财务预警的建议第46-47页
  7.3 研究的局限性第47-48页
  7.4 后续研究展望第48-49页
参考文献第49-52页
附录第52-56页
配比公司数据第56-58页
致谢第58-59页

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