中小企业财务危机的智能信息预测模型研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究目标与研究内容

1.2.1 研究目标

1.2.2 研究内容

1.3 研究思路与研究方法

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.4 创新之处

1.5 本章小结

第2章 文献综述

2.1 关于智能信息处理技术的研究

2.2 关于财务危机预测指标的研究

2.2.1 基于财务报表的预测指标阶段

2.2.2 引入非财务因素的预测指标阶段

2.3 关于财务危机预测模型的研究

2.3.1 传统统计模型

2.3.2 智能信息模型

2.4 本章小结

第3章 理论基础

3.1 数据挖掘基础理论

3.1.1数据挖据的定义

3.1.2数据挖掘的任务

3.1.3数据挖掘实施步骤

3.2 支持向量机理论

3.2.1 支持向量机原理

3.2.2 支持向量机算法

3.2.3 支持向量机（SVM）的优缺点

3.3 财务危机预测理论

3.3.1 系统非优理论

3.3.2 企业风险管理理论

3.3.3 生命周期理论

3.4 本章小结

第4章 中小企业财务危机影响因素分析

4.1 中小企业的界定及特征

4.1.1 中小企业的界定

4.1.2 中小企业的特征

4.2 中小企业财务危机的界定及特点

4.2.1 中小企业财务危机的界定

4.2.2 中小企业财务危机的特点

4.3 中小企业财务危机的形成原因

4.4 中小企业财务危机影响因素

4.4.1 宏观因素

4.4.2 财务因素

4.4.3 治理因素

4.5 本章小结

第5章 中小企业财务危机预测设计研究

5.1 研究对象与研究样本

5.1.1 样本筛选思路

5.1.2 样本数据的来源

5.1.3 样本的确定

5.2 研究变量选择

5.2.1研究变量选取原则

5.2.2 变量选择

5.3 预测变量显著性检验及筛选

5.3.1 财务信息和公共信息指标检验

5.3.2非财务信息指标（治理指标）筛选

5.4 本章小结

第6章 中小企业财务危机预测模型的构建及实证检验

6.1支持向量机模型

6.1.1 参数选择

6.1.2 SVM模型预测效果的检验

6.2 对比模型--Logistic模型

6.2.1 对比模型的构建

6.2.2 对比模型预测效果检验

6.3 结果对比

6.4 本章小结

第7章 结论与展望

7.1 结论

7.2研究的不足与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况