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衡阳市雁峰区中小企业评价及政府对策研究

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衡阳市雁峰区中小企业评价及政府对策研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-16页
  1.1 研究的背景及意义第11-12页
  1.2 国内外相关研究综述第12-14页
    1.2.1 国外研究综述第12-13页
    1.2.2 国内研究综述第13-14页
  1.3 本文的研究内容、研究方法、章节安排及创新点第14-16页
第2章 中小企业相关概念及政府扶持理论第16-21页
  2.1 中小企业概念的一般界定第16-18页
    2.1.1 国外政府对中小企业的界定第16-17页
    2.1.2 我国对中小企业的界定第17-18页
  2.2 政府扶持中小企业发展的理论基础第18-21页
    2.2.1 政府经济职能理论第18-19页
    2.2.2 政府与中小企业的关系第19-20页
    2.2.3 政府治理理论第20-21页
第3章 Logistic回归模型第21-25页
  3.1 Logistic回归模型第21-22页
  3.2 Logistic回归模型的极大似然估计第22-25页
第4章 神经网络第25-32页
  4.1 神经网络的理论基础第25-28页
    4.1.1 神经元模型概述第25-26页
    4.1.2 神经元模型组成部分第26-27页
    4.1.3 神经网络的学习算法第27-28页
  4.2 BP神经网络理论基础第28-32页
    4.2.1 BP神经网络概述第28页
    4.2.2 BP算法公式推导第28-30页
    4.2.3 BP算法的步骤第30-32页
第5章 衡阳市雁峰区规模以上工业企业评价实证研究第32-42页
  5.1 评估样本的选取及总体描述第32页
  5.2 企业信用评价财务指标的选取第32-33页
  5.3 基于Logistic回归模型的实证分析第33-38页
    5.3.1 对指标进行预处理第33-34页
    5.3.2 多元共线性分析第34-35页
    5.3.3 Logistic回归结果分析第35-37页
    5.3.4 Logistic回归的有效性检验与预测分析第37-38页
  5.4 基于BP神经网络模型建立与实证分析第38-41页
    5.4.1 对指标进行归一化处理第38页
    5.4.2 网络参数设定及软件实现第38-39页
    5.4.3 模型的训练过程第39-40页
    5.4.4 模型的检验过程第40-41页
  5.5 两个模型结果对比分析第41-42页
第6章 模型分析及政府对策研究第42-44页
总结与展望第44-46页
参考文献第46-49页
致谢第49页

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