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第一章 导论1

一、财务预警的概念1

二、财务预警的作用2

三、公司财务预警建模的国外研究现状3

四、公司财务预警建模的国内研究现状6

五、财务预警模型的发展趋势7

六、本书的研究内容8

第二章 上市公司财务预警的主成分分析法建模及应用研究9

一、引言9

二、上市公司财务状况指标体系的构建10

三、数据的预处理10

四、主成分分析法的原理11

五、用主成分分析法进行上市公司财务预警评价的实施步骤12

六、用主成分分析法进行上市公司财务预警评价的特点15

七、主成分分析法财务评价方法的改进16

八、上市公司财务预警的主成分分析法评价建模的应用研究18

第三章 上市公司财务预警的因子分析法建模及应用研究24

一、因子分析的基本原理24

二、因子分析与主成分分析的异同点30

三、用因子分析方法进行上市公司财务预警分析的基本步骤32

四、上市公司财务预警的数据样本选取35

五、财务比率的预处理与描述性统计36

六、上市公司财务预警的因子分析法建模与结果检验41

七、结论48

第四章 上市公司财务预警的逻辑回归法建模及应用研究49

一、引言49

二、逻辑回归法的基本原理50

三、样本、指标的选取、正态检验与相关分析51

四、上市公司财务预警的逻辑回归建模54

五、逻辑回归模型的检验及预测56

六、结论57

第五章 上市公司财务预警的判别分析法建模及应用研究58

一、判别分析法的基本原理58

二、上市公司财务指标的数据预处理61

三、判别分析法在上市公司财务预警分类中的应用62

四、预测函数检验66

五、结果分析66

六、临界值的确定67

第六章 上市公司财务预警的聚类分析法建模及应用研究69

一、距离的统计量69

二、系统聚类法71

三、快速聚类法71

四、聚类分析在上市公司财务预警中的应用研究72

五、聚类结果比较分析76

第七章 上市公司财务预警的反向传播神经网络法建模及应用研究77

一、引言77

二、反向传播神经网络法原理78

三、上市公司财务预警的反向传播神经网络模型建立、预测结果及检验80

第八章 上市公司财务预警的径向基与反向传播神经网络法建模及应用研究87

一、引言87

二、反向传播神经网络和径向基神经网络方法87

三、上市公司财务预警的反向传播神经网络设计90

四、上市公司财务预警的径向基神经网络设计92

五、反向神经网络和径向基神经网络方法进行分类的结论与比较93

第九章 上市公司财务预警的学习向量量化神经网络法建模及应用研究94

一、学习矢量量化神经网络的步骤94

二、数据样本的收集95

三、上市公司财务预警的学习向量量化神经网络建模训练与测试96

第十章 上市公司财务预警的最小二乘支持向量机法建模及应用研究98

一、上市公司财务预警方法存在的问题98

二、支持向量机方法99

三、最小二乘支持向量机方法100

四、变量选择与建模样本101

五、最小二乘支持向量机建模过程与模拟结果102

六、结果分析与结论103

七、应用支持向量机方法进行多分类财务预警103

第十一章 上市公司财务预警的KMV与GARCH法建模及应用研究106

一、Black-Scholes期权定价与KMV模型的基本原理106

二、参数设置108

三、上市公司财务预警的KMV与GARCH法建模应用研究109

四、结论117

第十二章 上市公司财务状况的突变级数法评价建模及应用研究118

一、引言118

二、上市公司财务状况指标体系的构建118

三、财务指标原始数据的预处理119

四、上市公司财务状况的突变级数法综合评价模型的建立121

五、上市公司财务状况突变级法数评价模型的应用研究123

六、结论126

第十三章 上市公司财务预警的理想点分析法建模及应用研究128

一、引言128

二、上市公司财务状况指标体系的构建128

三、数据的预处理129

四、确定评价指标的权数131

五、上市公司理想点综合评价模型的构建131

六、上市公司财务预警理想点模型的应用研究132

第十四章 上市公司财务预警的熵值模糊法建模及应用研究136

一、引言136

二、上市公司财务状况评价指标体系的构建136

三、数据的预处理137

四、确定评价指标的权数与上市公司模糊综合评价模型的构建139

五、上市公司财务预警熵值模糊评价模型的应用研究142

第十五章 研究总结146

参考文献150