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上市交通运输企业财务风险预测研究

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上市交通运输企业财务风险预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 选题背景及意义第11-12页
        1.1.1 选题背景第11页
        1.1.2 选题意义第11-12页
    1.2 研究内容及框架第12-13页
    1.3 研究方法和技术路线第13-16页
        1.3.1 研究方法第13-15页
        1.3.2 技术路线第15-16页
    1.4 创新和不足第16-17页
第二章 相关理论基础第17-28页
    2.1 交通运输业第17-19页
        2.1.1 交通运输业概念第17-18页
        2.1.2 交通运输业特点第18-19页
    2.2 交通运输企业财务风险第19-21页
        2.2.1 财务风险第19-20页
        2.2.2 交通运输企业财务风险第20-21页
    2.3 财务风险预测相关理论及方法第21-27页
        2.3.1 财务风险预测理论基础第21-23页
        2.3.2 财务风险预测的功能第23页
        2.3.3 财务风险预测方法第23-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 上市交通运输企业财务风险分析第28-36页
    3.1 交通运输业现状第28-31页
    3.2 上市交通运输企业财务风险分析第31-36页
        3.2.1 上市交通运输企业财务状况分析第31-34页
        3.2.2 上市交通运输企业财务风险分类第34-36页
第四章 样本选择及指标体系构建第36-59页
    4.1 样本选取和数据来源第36-39页
        4.1.1 样本选取的原则第36-37页
        4.1.2 样本选取和数据来源第37-39页
    4.2 预测指标初选第39-43页
        4.2.1 财务指标选取原则第39-40页
        4.2.2 影响财务风险的指标第40-42页
        4.2.3 初选财务指标体系的建立第42-43页
    4.3 预测指标优化第43-52页
        4.3.1 因子分析法原理第43-46页
        4.3.2 对财务指标的因子分析第46-52页
    4.4 企业财务状况的界定第52-59页
        4.4.1 企业财务状况界定方法第52-53页
        4.4.2 聚类分析原理第53-54页
        4.4.3 对样本企业的聚类第54-59页
第五章 上市交通运输企业财务风险预测模型的构建与实证第59-78页
    5.1 预测模型选择第59-60页
    5.2 BP神经网络相关理论第60-61页
        5.2.1 人工神经网络第60-61页
        5.2.2 BP神经网络第61页
    5.3 用于上市交通运输企业财务风险预测的BP神经网络模型设计第61-67页
        5.3.1 BP神经网络算法步骤第61-64页
        5.3.2 主要参数选择第64-65页
        5.3.3 RMSProp算法优化神经网络性能第61-67页
    5.4 BP神经网络模型的训练第67-72页
    5.5 BP神经网络模型预测准确率检验第72-78页
第六章 研究结论及展望第78-81页
    6.1 研究结论及对策建议第78-80页
    6.2 研究展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
作者简介第86页

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