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上市公司财务困境预测模型研究

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上市公司财务困境预测模型研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
1 引言第7-15页
  · 研究的背景第7-8页
  · 研究的意义第8-10页
  · 国内外研究现状第10-13页
    · 国外研究现状第10-12页
    · 国内研究现状第12-13页
  · 本文的主要研究内容第13-15页
2 财务困境的界定及指标体系的构建第15-24页
  · 国外对财务困境的界定第15-16页
  · 国内对财务困境的界定第16页
  · 本文对财务困境的界定第16-17页
  · 指标体系的构建原则第17-18页
  · 指标体系的构建第18-24页
3 上市公司财务困境预测模型第24-34页
  · 传统预测模型第24-26页
    · 判别分析第24-25页
    · 多元逻辑回归第25-26页
  · 人工智能模型第26-32页
    · 支持向量机第26-30页
    · Elman神经网络第30-32页
  · 基于传统方法与ELMAN神经网络的组合预测方法第32-34页
4 实证研究第34-48页
  · 研究样本的设计第34页
  · 财务困境指标体系的预处理第34-39页
    · 显著性检验第35-37页
    · 主成分分析第37-39页
  · 实证结果及比较分析第39-46页
    · 判别分析的实证结果第39-41页
    · 多元逻辑回归的实证结果第41-42页
    · 支持向量机的实证结果第42-43页
    · Elman神经网络的实证结果第43-45页
    · 组合模型的实证结果第45-46页
  · 结果比较分析第46-48页
5 结论与展望第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-53页
附录第53-56页
攻读学位期间发表的学术论文第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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