一、介绍一种财务失败预警模型（论文文献综述）
胡心搏[1]（2021）在《企业财务危机预警中功效系数法的改进及应用探讨 ——以武汉凡谷为例》文中提出在市场结构日益复杂的今天,企业所处的经济环境存在重大不确定性,随时都可能陷入财务危机。一旦陷入财务危机,企业各方均会遭受重大损失,所以无论是企业自身还是其利益相关者都需随时关注企业的财务状况,对财务危机进行合理预警分析。目前主流的财务危机预警方法集中在运用实证分析建立模型方面,操作较为复杂,并不适用于企业的日常经营。与主流方法相比,功效系数法不仅操作简单易行,还能综合反映企业的财务状况,更能提高预警的准确性,因而被广泛应用于财务危机预警分析中。但其也存在指标权重未考虑行业特征等不足,基于此,本文将针对功效系数法的不足对其进行改进,并将改进后的方法应用于财务危机预警中,提高其在财务危机预警应用中的科学性与有效性。本文选取通信设备制造业中的“武汉凡谷”作为案例公司。通信设备制造业具有投入大、回收难的特征,属于高风险行业,因而对其进行财务危机预警研究具有重要意义。本文结合通信设备制造业的特征,运用改进后的功效系数法对案例公司进行预警分析。首先,理论部分通过对国内外企业财务危机预警相关文献的梳理,界定企业财务危机的概念,并对财务危机预警的内涵与理论基础进行阐述,再对功效系数法的基本原理、特点及应用程序进行介绍。其次,针对传统功效系数法的不足提出建议并对其进行改进,引入现金流量指标,运用层次分析法为指标赋权,优化单项评分值的计算方法,对警限区间进行重新划分。再次,结合案例公司所处行业的特征,构建出适合通信设备制造业的财务危机预警模型,将其应用于武汉凡谷财务危机预警,进而给出相应对策。通过研究结果可知,武汉凡谷自2014年起连续四年财务状况直线下降,于2017年跌至谷底,陷入财务危机,但其在2018年财务形势略有好转。最后,通过对比改进前后的功效系数法在财务危机预警应用的评价结果,验证了改进方法的有效性。改进后的功效系数法在指标的选择与赋权两方面作出了相关调整,对财务危机的辨识能力得到了明显提升。同时,层次分析法的引入让功效系数法在运用时能将行业特征纳入考量范围。此外,根据国资委每年颁布的《企业绩效评价标准值》,功效系数法重新确定了计算标准值的方法,从原有的二档细化为了五档,能更真实地反映重要指标对综合评分的贡献。基于改进后的功效系数法构建预警模型,一方面,提高了企业财务危机预警的准确性;另一方面,可以让企业及时采取应对措施以降低财务危机带来的损失。
丁思淼[2]（2020）在《汇源果汁财务危机案例研究》文中指出在我国经济增速放缓和融资环境持续收紧的环境下,民营企业的融资压力越来越大。越来越多的企业出现债券违约,加大了企业陷入财务危机的可能性。越来越多的企业破产与财务危机有关,汇源果汁就是其中一个代表。如何通过一些分析手段提前预知财务危机的到来,并能及时采取措施来应对是企业亟待解决的问题。中国汇源果汁集团有限公司（以下简称汇源果汁）作为我国饮料行业的龙头企业。在2017年被爆出114亿巨额债务,而后又发现违规贷款。其创始人朱新礼在2019年12月2日成为失信被执行人,现已停牌面临退市风险。在这之前几年里汇源果汁盲目快速扩张,自身创新乏力,原先产业优势不断下降。现金流匮乏,导致其陷入财务危机。因此,本文选取汇源果汁为案例研究对象,深入研究其财务危机在民营企业中具有代表性和较强的现实意义。本文案例研究主要从以下几个方面展开。第一章为本文的绪论,主要介绍研究背景和意义、研究方法和内容、归纳总结了国内外对财务危机研究成果;第二章介绍了与财务危机相关的理论,并在此基础上,归纳了企业发生财务危机的成因、表现和处理;第三章详细介绍了汇源果汁的扩张历程以及现状,并结合近七年来的实际经营状况对其财务危机进行分析描述;第四章首先利用Z-Score模型、F分数模型对汇源果汁进行危机判定,其次在此基础上进一步分析汇源果汁的财务危机成因,最后对其引发后果和应对措施进行分析;第五章通过前文分析,得出对于汇源果汁的启示以及对其他企业的启示;最后总结本文的研究结论。
李嘉东[3]（2020）在《基于过采样随机森林的工业上市企业财务危机预警模型理论与实证研究》文中进行了进一步梳理目前为止,很少有研究能够从我国市场的实际状况出发全面的探讨占上市公司中绝大部分的工业企业的财务预警模型。而工业企业在社会发展中的重要性不言而喻,虽然我国工业企业相比于其他的发达国家起步较晚,但是增长的速度较快,并且随着中国经济发展进入了“新常态”,这种快速的增长也带来了一系列的问题,工业企业的转型也成为了急需解决的问题。其一,工业企业产业结构不平衡、不合理,不同地区的轻工业和重工业的比例失调;其二,由于起步相对滞后,而大部分的精密工业制造技术掌握在国外的高科技技术公司手中,我国的工业企业也因此处于较为被动的状态;其三,大部分工业企业都会面临融资难、融资贵的问题,我国的工业经济发展还未能实现与金融发展深度结合。我国的科技、经济体制的不断完善和改革的过程中,工业企业的创新能力和水平也逐渐的提高,但随着企业国际化、全球化的推进,也带了更多的压力,若企业受到外部环境的冲击而无法应对或者战略的选择和转变失败,很容易使企业陷入财务困境。因此,对我国的工业企业的财务风险进行深入的探讨和研究,并且在前人的研究基础之上对财务预警的样本、模型以及变量选择进行更新,构建出一套切实可行的财务困境预警系统,是一个迫切需要解决的现实问题。如果能够构建出预测准确率较高的财务困境预警模型,将会对企业在预防风险的方面得到提高,对投资者在选择企业时也具有参考价值。为此,本文主要从以下几方面探讨高预测准确率财务预警模型的搭建思路,并且根据得出的结论结合我国工业企业的现状,给出适当的政策性建议。在样本选择方面,以往的大部分研究在选择样本上都是分别在戴帽和非戴帽公司中选择规模相近的公司进行研究,这样就会使模型的只能够在判断这些特定规模的公司时,才具有说服性,并且在选取的过程中也具有一定主观性,而本文从我国市场的实际状况出发将所有的样本都纳入其中,以保证该模型能够适用于不同规模的工业企业上市公司。在变量选择方面,传统的模型中使用的都是财务数据中体现企业盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力和现金流量指标,而本文,加入了非财务数据,包括体现企业管理成本的管理费用/主营业务收入、体现股权结构的第一大股东持股比例、第二大股东持股比例、股权质押比例、外部审计意见。然后,通过对比两种模型,来判断非财务数据指标的加入是否能够提高模型预测的准确性。对于数据不平衡的问题,以往的大部分研究都是在戴帽公司和非戴帽公司里各抽取相同数量的公司进行研究,但是,由于戴帽的公司和非戴帽的公司的数量相差特别大,所以其实非戴帽的公司的数据不能够被完全的利用。而本文通过过采样的方式使戴帽公司的样本量提高至与非戴帽公司相同,能够更有效的利用所有的信息,使模型的更加的完善。在模型选取方面,本文考虑随机森林稳健性方面的优势,没有假定具体形式的回归模型,所以可以处理非线性回归数据;它能够处理很高维度的数据,并且不用做特征选择,对数据集的适应能力强,数据集无需规范化,实现简单、精度高、抗过拟合能力强。
于伟铭[4]（2020）在《基于GBDT和Logistic组合模型的东北三省上市公司财务风险预警研究》文中指出随着我国改革开放不断深入,上市公司面临着巨大机会和挑战,然而东北三省因财务问题被纰漏的上市公司比例明显高于广东、江苏和山东等经济发达地区,这些企业随时面临着退市的可能性,严重影响公司和东北三省健康可持续发展。一般而言,企业财务问题逐渐积累就会形成财务风险,如果及时识别并化解财务风险,可降低财务风险给企业带来的损失,甚至避免财务危机的形成。因此,本文以东北三省上市企业作为财务风险预警研究的对象,并建立有效的财务风险预警模型,为上市公司管理者和投资者提供科学的参考和建议。本文首先回顾了财务风险预警方法和组合模型的相关研究,探讨不同预测方法的局限性。其次,从风险管理理论和企业周期理论对企业财务风险管理进行深入探索和研究,基于上市公司的财务风险成因进行研究。然后,分析GBDT和Logistic回归模型在财务风险预警管理的应用,阐述GBDT和Logistic回归相结合思路,构建基于GBDT和Logistic回归相结合的财务风险预警组合模型。最后,采用2012至2018年东北三省上市公司财务报表数据,以被特殊处理和财务违规处理公司为财务风险企业样本,其余企业为财务正常样本进行实证研究,运用信息值对上市公司偿债能力、发展能力、经营能力、每股指标、盈利能力等七个维度、39个指标进行财务风险预测能力衡量,从中筛选出26个指标作为模型输入指标,从而对东北三省上市公司财务风险进行预测分析与模型评价,并与经济发达地区上市公司财务风险预测结果进行横向对比讨论。研究结果表明:GBDT和Logistic回归组合模型预测准确率为91%,明显高于Logistic回归单一模型,证明组合模型财务风险预警的有效性;东北三省上市公司财务风险主要表现在总资产净利润率、资本保值率等资产运营能力指标变化,企业通过观测资产运营能力、经营能力和发展能力等指标变化,可以早期识别财务风险。
陈婕[5]（2020）在《基于BP神经网络的信息技术业上市公司财务危机预警研究》文中指出企业经营的不确定性风险随日益复杂的市场环境加剧,财务危机频发。企业发生财务危机常常表明企业可能存在综合危机,一旦企业深陷财务危机,可能无法保证企业正常的资金链,严重时可能影响企业持续经营甚至使企业破产清算。信息技术业高成长、高风险、高收益的特征使得该行业发生财务危机可能性更高,并且财务危机的发生会使行业内公司更迭更为频繁,危害性更大。因而就必须建立有效财务危机预警模型,防控财务危机风险发生。BP神经网络可以高度拟合非线性函数关系、具有良好的学习适应能力、高度并行计算及处理信息能力,将BP神经网络运用于预警财务危机可以快速适应经济环境变化的影响,预测结果准确度较高。本文选择中国信息技术业的全部上市公司为研究对象,借鉴国内外学者研究及信息技术行业特征,建立行业特征显着的财务预警指标体系。反映财务危机的指标多,指标间的关系复杂,财务危机预警工作开展难度大,应该对其进行初步筛选和优化。而BP神经网络方法具有分类准确度高、学习能力强的特点,使得其在财务预警方面具有一定的潜力。通过运用BP神经网络,以此构建信息产业上市公司财务风险预警模型,并对其进行仿真检验,以验证BP神经网络在预警财务危机的精确度,以期望对信息技术业预警财务危机提供思路。对发生财务危机的企业前3年的面板数据为样本进行预警,结果显示:BP神经网络预警信息技术业,模型训练性能较好,测试精准度较高,识别能力较强。无论是财务危机企业还是财务健康企业,t-1年的指标数据构建的BP神经网络模型测试的精确度均高于t-2年、t-3年的测试精确度,t-3年、t-2年、t-1年的综合正确率分别为87.74%、91.51%、95.28%。由此可以见,BP神经网络预警财务危机具有很好的适用性,模型的预测准确度均高于85%,并且越临近财务危机发生年份,指标数据中包含的预警信息越多,预警效果越好。
王兰[6]（2020）在《银亿股份资本运作财务风险预警研究》文中提出随着经济全球化趋势的总体减弱以及我国政府增强对地产市场的宏观调控,房地产行业的发展面临着巨大的挑战。经济与政策的双双冲击,使得越来越多的房地产企业不再满足于单一领域的运营,而是试图开辟新市场,通过资本运作促进企业资产保值增值,实现集团发展壮大。然而资本运作与风险关系密切,公司扩张需要大量的现金流进行支撑,房地产企业尤为突出,且房地产企业受环境变化影响较大,因此一旦操作不慎,公司资金链环节容易出现断裂,最终陷入难以挽回的财务困境。就外部因素而言,中国公司的收入和成本面临着许多敏感因素,例如国内经济增长的压力和国际贸易摩擦等;而在内部因素方面,中国部分企业领导层对于风险管理认知不足,缺乏风险防范意识,内外因素的综合叠加使得某些房地产公司在资本运作的过程中积累了巨大的财务风险。因此,在资本运作的过程中如何防范和识别风险,建立健全财务预警体系,应对风险所带来的经营难题,是当前企业的首要任务。基于上述背景,本文以银亿股份有限公司（以下简称银亿股份）作为案例对象展开研究。银亿股份是银亿集团旗下三家上市公司之一,其董事长熊续强惯于运作资本,扩大企业规模。首先,本文介绍银亿股份财务现状,并按照时间线梳理公司2011年至2018年间资本运作的整体过程,主要包括三个阶段:借壳上市,大额并购和股权质押;其资本运作的动因可归纳为获取融资平台、实施战略转型、满足融资需求。接下来分析资本运作所产生的后果,包括大股东占绝对控股地位、巨额商誉、债务结构短期化和大股东被动减持。然后基于财务现状从现金流角度识别资本运作中的财务风险,主要从现金流总体结构、经营活动、投资活动和筹资活动四个方面展开系统分析,并选取Z、Zchina、F三种预警模型对银亿股份的财务状况进行检验,均得出公司陷入财务困境的结论。最后,针对上文该公司资本运作中存在的财务风险问题,提出正确实施多元化战略、提升偿债能力和盈利能力协助资本运作、审慎进行股权质押、完善企业内部控制制度和建立健全财务预警机制五项对策建议,对管理者识别和预防财务风险,推动企业持续发展至关重要。
魏海[7]（2020）在《基于特征成像和卷积神经网络的上市公司财务预警模型研究》文中指出近来,随着中美贸易磋商的激烈化,市场环境的不断波动,企业在实际经营管理中常常会遇到各种问题如财务恶化等。而出现财务方面的问题,对于整个公司的发展而言往往是致命的,这使得财务危机问题逐渐发展成为和企业发展密切相关的经济体关注的焦点。因此,建立有效科学的财务预警模型,是企业运营管理过程中的风险管理一个具有研究意义的方向。然而,受限于数据分析处理技术,传统财务预警多基于简单的统计类Z分数模型、支持向量机和BP神经网络模型,模型构建使用过程中会存在样本数据选取不全、指标变量选择科学性、建模过程“统一”性等问题。随着大数据时代的到来,可以利用深度学习相关技术实现财务预警建模的“统一”,减少人为因素的干预,建立更加科学的财务预警模型,具有重要的研究意义。本文在对国内外学者关于财务预警研究成果回顾的基础上,按照反映上市公司的偿债能力、营运能力、盈利能力、企业成长能力和现金流动能力等五个方面选取来自万德数据库中年报的财务指标特征,同时选取数据库中其它能够体现财务状况异动的有实际财务意义的财务分析数据如总资产周转率、权益乘数等,构建了包括194个指标的原始指标体系。然后选取4210家上市公司的T-2和T-3年财务报表数据作为源数据。对于基于卷积神经网络的上市公司财务预警模型,文中利用MATLAB2018将原始194个输入指标变量转换成14*14的特征图像,然后通过对经典的LeNet-5卷积神经网络根据需要进行优化,从而构建基于卷积神经网络的财务预警模型并进行模型的训练和评估。随后,对原始194个指标变量进行差异性和共线性等统计检验剔除不满足要求的部分指标变量实现指标变量的筛选,利用传统基于经典的支持向量机和BP神经网络财务预警模型作为对比分析模型。实验结果表明,基于卷积神经网络的财务预警模型整体性能G-mean、AUC值达到78.6%和92.8%,较传统基于支持向量机、基于BP神经网络的预警模型有不同程度的提升。通过研究发现,对比传统基于支持向量机、基于BP神经网络的预警模型,本文提出的以特征映射成灰度图为基础利用CNNs建立的财务预警模型,不仅能够有效避免主观因素对建模的影响,而且具有更准确的预警评估性能,进一步提升了模型的稳定性和可适用性。
马闪霞[8]（2020）在《新能源汽车业上市公司财务危机预警方法的合理选择》文中研究表明近十几年来,环境问题日益突出,在国家政策的引导下和供给侧结构改革的大背景下汽车产业的转型升级势在必行,新能源汽车是汽车产业转型升级的突破口。新能源汽车业在发展中既面临着机遇又面临着风险,风险既包含来自企业内部的风险又包括来自企业外部的风险,不管是内部风险还是外部风险,这些风险都会产生不同程度的财务后果。新能源汽车业属于新兴行业,面临较高的财务风险,尤其对新能源汽车业上市公司来说稍有不慎就有可能使公司面临退市的风险,从而导致财务危机的发生。所以,新能源汽车业上市公司必须足够重视其财务危机预警问题,选择合适的财务危机预警方法,及时向有关利益相关者发出预警信号,使经营者提前采取预防措施防范企业发生财务危机,使投资者和债权人做出正确决策。这不仅对新能源汽车业财务状况的良性循环起到关键作用,还能促进新能源汽车产业持续、健康发展。文章研究选取的样本公司是新能源汽车业上市公司,以非均衡理论、期权定价模型理论、契约理论、管理学和企业战略学理论作为本文研究的理论框架。文章采用了文献分析法、比较分析法、规范性研究和实证研究方法等多种方法相结合,从文献综述、相关概念及理论基础、研究样本与指标变量的选取和实证分析这几个主要方面展开本文的研究。首先使用Excel对样本公司新能源汽车业上市公司的财务数据进行预处理,然后使用SPSS24.0软件进行实证分析。在实证分析部分,首先选择F分数模型这一预警方法对样本公司数据进行预警实证分析,并判断该预警方法的预测准确率;然后选择Logistic模型构建财务危机预警模型对样本公司进行实证分析,并判断该模型的预警准确率;最后,比较分析这两种预警方法在新能源汽车业上市公司财务预警中得预测准确率的高低和预警效果优劣选出最适合新能源汽车业上市公司的财务危机预警方法。通过实证分析得出了如下结论:第一,F模型和Logistic模型构建的新能源汽车业上市公司财务危机预警方法中Logistic预警方法在T-1、T-2、T-3年及综合预测准确率都是最高的,预警效果最好;第二,这两种预警方法在财务危机发生前的T-1年预测准确率最高,在财务危机发生前的T-3年预测准确率最低;第三,这两种财务危机预警方法在T-1年、T-2年都适用于新能源汽车业上市公司财务危机预警研究,但是,Logistic模型构建的财务危机预警模型是最适合于新能源汽车业上市公司的财务危机预警方法。
黄丽霞[9]（2020）在《基于RES-CNN的信息服务业ST公司财务危机预测研究》文中进行了进一步梳理我国的经济规模不断扩大,公司的经营环境越来越复杂,也面临更多的机会和挑战,至2018年底,沪深两市有3700多家上市公司,市值总额占国内GDP总值60%以上,经济增速稳定保持在5%以上,但同时也新增了85家由于财务危机而面临巨大损失或者陷入破产困境的上市公司,其中信息服务业公司破产达到20家,因其个体规模庞大,对信息服务行业的健康发展也产生了非常不利的影响。因此信息服务也财务危机的研究既有利于利益相关者降低投融资风险,也有利于提高信息服务业的竞争力,促进与数字经济与实体经济的融合。在前辈们研究成果的基础上,以2015-2018年我国沪深两市A股市场上因“财务状况异常”而被特别处理的信息服务业上市公司（即被ST的公司）为研究对象。首先以危机预警理论、企业生命周期理论和委托代理理论为基础,阐述了信息服务企业应从成立期至成熟期都要进行危机管理活动;其次采用规范研究与实证研究相结合的方法,筛选了包括40家ST公司和80家非ST公司的样本,运用spss19.0对样本展开了充分的统计描述和参数检验,有效缓解了预测变量共线性问题,确定了显着影响信息服务业财务状况的预测变量,即21个财务比率指标和5个非财务指标;然后提出了残差-卷积神经网络的财务危机预测模型,以卷积神经网络为基础,引入残差网络中的快速连接技术,以全局平均池化层代替全连接层,引用不同功能的relu函数变体激活卷积层神经元,提高了模型的训练速率、特征学习能力以及降低了模型的拟合程度;最后对包含45家公司的测试样本运用了不同模型进行预测效果,检验了基于卷积神经网络预测模型的学习能力和分类能力。从模型的预测精度和指标变量两个维度进行了三次实验,分别得到了以下结论:第一次验证了将卷积神经网络应用在财务危机领域具有可行性和前瞻性,卷积神经网络是继神经网络研究财务危机问题的创造性引入,实验结果预测准确率最高达到了91.11%;第二是公司治理指标对财务危机的预测具有明显的作用,在残差-卷积神经网络模型的基础上,对比分析以诉讼次数、违规次数、以及审计意见为主体的公司治理指标对模型预测结果的影响;第三是统计方法的预测效果明显落后于卷积网络方法,运用RES-CNN模型、Z-score模型、logistic回归模型对相同样本进行实验分别取得的准确率为91%、68%和75%,表明了卷积神经网方法相对于统计计量方法的优势,而且对输入数据没有分布假设条件,不需要很大的数据量,可以直接学习数据特征,可以广泛的应用在各领域。
胡亚平[10]（2019）在《我国成长期企业财务危机预警研究 ——以我国制造业上市公司为例》文中研究说明不同发展阶段的企业,其财务特征有着很大的差别,相应的,财务危机的发生原因、表现形式以及危害范围也有着很大的差异性,需要企业采取针对性的应对策略。因此,企业生命周期的视角在一定程度上开辟了企业财务危机预警的新思路和新视野。成长期是企业发展的重要阶段,处于成长期阶段的企业不仅是推动国民经济发展的主要力量,在吸纳就业人口、激活市场环境、增加财政收入中均发挥着无可取代的作用。业务扩张与企业规模增加是成长期阶段企业最为主要的特点,这在推动企业发展的同时,也使得企业不同程度地出现了资源紧张的现象,因此,相比于生命周期其他阶段的企业而言,成长期企业财务风险发生的几率更高。研究从成长期企业的财务指标数据出发,构建了成长期企业财务危机的语境模型,并就如何防范成长期企业财务风险提出了相应的控制措施。本文结合立足众多国内外学者研究,在梳理分析财务危机、危机预警等研究的基础上,将研究分析视角延展到企业生命周期等相关理论。与此同时,借助定量分析等研究方法,深入探析和初步界定了成长期阶段的企业。在成长期企业财务危机发生原因的深究过程中,结合企业发展实际,构建财务危机预警指标体系,其中以反映财务状况的财务指标为主,结合以反映公司管理行为的公司治理指标,并借助对比分析的方法,选择出了具有成长期企业特殊性的财务危机预警指标。然后,对样本企业的财务指标进行主成分分析,得出财务指标主成分,建立了三种模型,分别为纯财务指标的Logistic模型、包含公司治理指标的Logistic模型、包含公司治理指标及成长期企业标志性财务指标的Logistics模型。对比研究的结果显示,包含公司治理指标及成长期企业标志性财务指标的Logistic模型具有更加的财务危机预警效果。在文章的最后,针对财务危机的相关问题和问题发生的原因,提出一系列切实可行的建议措施,并展望未来研究方向。
二、介绍一种财务失败预警模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、介绍一种财务失败预警模型（论文提纲范文）
（1）企业财务危机预警中功效系数法的改进及应用探讨 ——以武汉凡谷为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于财务危机及其成因的研究 |
| 1.2.2 关于财务危机预警模型的研究 |
| 1.2.3 关于功效系数法在财务危机预警中的研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究方法与研究思路 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 论文框架 |
| 2 企业财务危机预警与功效系数法理论概述 |
| 2.1 企业财务危机及其预警的内涵 |
| 2.1.1 企业财务危机的概念界定 |
| 2.1.2 企业财务危机预警的内涵 |
| 2.2 功效系数法的基本原理及其特点 |
| 2.2.1 功效系数法的基本原理 |
| 2.2.2 功效系数法的优点 |
| 2.3 功效系数法的应用程序 |
| 2.3.1 预警指标体系的建立 |
| 2.3.2 各指标标准值的确定 |
| 2.3.3 单项评分值的确定 |
| 2.3.4 综合评分值的确定及警限区间的划分 |
| 2.4 企业财务危机预警理论基础 |
| 2.4.1 企业危机管理理论 |
| 2.4.2 企业逆境管理理论 |
| 2.4.3 企业诊断理论 |
| 2.4.4 危机生命周期理论 |
| 3 传统功效系数法在财务危机预警分析应用的局限及改进 |
| 3.1 传统功效系数法在财务危机预警分析应用存在的局限 |
| 3.1.1 预警指标局限于静态报表 |
| 3.1.2 预警指标的权重未考虑行业因素 |
| 3.1.3 单项评分值的计算缺乏灵活性 |
| 3.1.4 警限区间的划分过于平均 |
| 3.2 功效系数法的应用改进 |
| 3.2.1 引入现金流量指标 |
| 3.2.2 使用层次分析法确定指标的权重 |
| 3.2.3 单项评分值的计算 |
| 3.2.4 警限区间的划分 |
| 4 改进的功效系数法在武汉凡谷财务危机预警中的应用 |
| 4.1 武汉凡谷电子技术股份有限公司背景介绍 |
| 4.1.1 公司基本情况 |
| 4.1.2 公司所处行业分析 |
| 4.2 武汉凡谷电子技术股份有限公司财务状况分析 |
| 4.2.1 资产负债表分析 |
| 4.2.2 利润表分析 |
| 4.2.3 现金流量表分析 |
| 4.3 改进后的预警体系的构建 |
| 4.3.1 预警指标选取的原则 |
| 4.3.2 预警指标的分析 |
| 4.3.3 预警指标的相关性分析 |
| 4.3.4 层次分析法设计预警指标权重 |
| 4.4 基于改进方法对“武汉凡谷”进行财务危机预警分析 |
| 4.4.1 单项功效系数的计算 |
| 4.4.2 单项评分值的计算 |
| 4.4.3 指标类评分值与综合评分值的计算 |
| 4.4.4 “武汉凡谷”警情分析预报 |
| 4.4.5 “武汉凡谷”财务危机警源分析与相关对策 |
| 5 改进方法应用的有效性评价及前景分析 |
| 5.1 改进方法应用的有效性评价 |
| 5.2 改进方法应用的前景分析 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）汇源果汁财务危机案例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 关于财务危机概念的研究 |
| 1.2.2 关于财务危机成因的研究 |
| 1.2.3 关于财务危机预警的研究 |
| 1.3 研究方法和内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 财务危机相关理论 |
| 2.2 资本结构理论 |
| 2.3 公司治理理论 |
| 第三章 案例介绍 |
| 3.1 汇源果汁公司概况 |
| 3.1.1 基本情况 |
| 3.1.2 业务概况 |
| 3.1.3 行业特征 |
| 3.2 汇源果汁扩张历程 |
| 3.3 汇源果汁财务危机进程 |
| 3.3.1 财务危机潜伏期 |
| 3.3.2 财务危机发作期 |
| 3.3.3 财务危机恶化期 |
| 3.3.4 财务危机爆发期 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 案例分析 |
| 4.1 财务危机判定分析 |
| 4.1.1 Z-score模型分析 |
| 4.1.2 F分数模型分析 |
| 4.1.3 Z-score模型和F分数模型综合分析 |
| 4.2 财务危机成因分析 |
| 4.2.1 融资渠道单一,债务融资占比过大 |
| 4.2.2 主营业务增长乏力,创新能力不足 |
| 4.2.3 盲目多元扩张,忽视销售 |
| 4.2.4 内部控制不规范,家族化严重 |
| 4.3 财务危机引发后果及汇源的应对措施 |
| 4.3.1 信用评级下降 |
| 4.3.2 百亿市值蒸发 |
| 4.3.3 出售资产 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 案例启示 |
| 5.1 对汇源果汁的启示 |
| 5.1.1 优化融资结构 |
| 5.1.2 回归主业,发展核心竞争力 |
| 5.1.3 重建销售体系,扩宽销售渠道 |
| 5.1.4 去家族化,完善治理结构 |
| 5.2 对其他企业的启示 |
| 5.2.1 合理实施扩张战略,避免盲目扩张 |
| 5.2.2 建立健全财务危机预警机制 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（3）基于过采样随机森林的工业上市企业财务危机预警模型理论与实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容和方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术路线图 |
| 1.3 创新点 |
| 第2章 文献综述与模型方法 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 财务危机定义研究综述 |
| 2.1.2 财务预警模型研究综述 |
| 2.2 模型方法 |
| 2.2.1 随机森林 |
| 2.2.2 非平衡数据及解决方案 |
| 2.2.3 过采样随机森林理论结果 |
| 第3章 我国工业公司发展状况及财务风险 |
| 3.1 我国工业发展历程及现状 |
| 3.1.1 我国工业发展历程 |
| 3.1.2 我国工业发展现状及问题 |
| 3.2 工业企业财务风险 |
| 3.2.1 财务风险概念 |
| 3.2.2 财务风险表现方式及特点 |
| 3.3 工业企业财务分析 |
| 3.3.1 财务分析对工业企业的重要意义 |
| 3.3.2 财务分析需要关注的重点 |
| 第4章 工业上市公司财务危机预警实证研究 |
| 4.1 样本选择 |
| 4.2 变量选择 |
| 4.2.1 财务指标 |
| 4.2.2 非财务指标 |
| 4.3 过采样随机森林的实证研究 |
| 4.3.1 纯财务指标 |
| 4.3.2 加入非财务指标 |
| 4.3.3 小结 |
| 4.4 与其他模型的对比研究 |
| 4.4.1 支持向量机 |
| 4.4.2 判别分析 |
| 4.4.3 惩罚Logistic |
| 第5章 总结与政策性建议 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 政策性建议 |
| 5.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）基于GBDT和Logistic组合模型的东北三省上市公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 财务风险预警研究现状 |
| 1.3.2 财务风险预警组合模型研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 财务风险预警的相关理论 |
| 2.1 财务风险预警系统 |
| 2.1.1 财务风险和财务危机界定 |
| 2.1.2 财务风险表现 |
| 2.1.3 财务风险原因分析 |
| 2.1.4 财务风险预警功能 |
| 2.2 财务风险预警相关理论 |
| 2.2.1 风险管理理论 |
| 2.2.2 企业生命周期理论 |
| 2.3 财务风险预警方法 |
| 2.3.1 Logistic回归模型 |
| 2.3.2 GBDT模型 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 基于GBDT和 Logistic回归的财务风险预警模型的构建 |
| 3.1 模型构建方法 |
| 3.1.1 财务风险预警方法的原则 |
| 3.1.2 财务风险预警方法的选择 |
| 3.2 财务风险预警指标的选取与处理 |
| 3.2.1 指标的选取原则 |
| 3.2.2 财务预警指标的初选 |
| 3.2.3 财务风险指标选择模型 |
| 3.3 GBDT与 Logistic回归结合模型的构建 |
| 3.3.1 GBDT构造新的组合特征 |
| 3.3.2 Logistic回归预测模型 |
| 3.3.3 GBDT与 Logistic组合模型的建立过程 |
| 3.3.4 预测评价模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 东北三省上市公司财务风险预警实证研究 |
| 4.1 东北三省上市公司概况 |
| 4.2 研究样本选择及数据来源 |
| 4.3 基于东北三省上市公司财务风险预警实证分析 |
| 4.3.1 财务指标的选取 |
| 4.3.2 基于Logistic回归的财务风险预警实证分析 |
| 4.3.3 基于GBDT和 Logistic的财务风险预警实证分析 |
| 4.3.4 不同预测模型实验结果对比 |
| 4.4 对比地区上市公司财务风险预警实证分析 |
| 4.5 模型结果分析与建议 |
| 4.5.1 东北三省上市公司财务风险预警模型结果分析 |
| 4.5.2 对比地区上市公司财务风险预警模型结果横向分析 |
| 4.5.3 东北三省上市公司财务风险管理建议 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于BP神经网络的信息技术业上市公司财务危机预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 财务危机概念 |
| 1.3.2 财务危机预警模型 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 第2章 财务危机理论概述 |
| 2.1 财务危机界定 |
| 2.2 财务危机成因 |
| 2.2.1 外部原因 |
| 2.2.2 内部原因 |
| 2.3 财务危机预警必要性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 信息技术业行业概述 |
| 3.1 信息技术业界定 |
| 3.2 信息技术业行业特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 信息技术业上市公司财务危机预警指标体系的构建 |
| 4.1 样本的选择 |
| 4.1.1 样本选择原则 |
| 4.1.2 具体样本选择 |
| 4.2 指标的初选 |
| 4.3 正态性检验 |
| 4.4 非参数检验 |
| 4.5 因子分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 信息技术业上市公司财务危机预警模型构建 |
| 5.1 BP神经网络的基本概念 |
| 5.2 BP神经网络的设计 |
| 5.2.1 BP神经网络训练一般过程 |
| 5.2.2 BP神经网络参数设计 |
| 5.3 BP神经网络的训练和测试 |
| 5.3.1 BP神经网络训练 |
| 5.3.2 BP神经网络测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附录 |
（6）银亿股份资本运作财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 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 国内外文献综述 |
| 1.2.1 资本运作文献综述 |
| 1.2.2 财务风险预警文献综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念界定及理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 资本运作 |
| 2.1.2 财务风险 |
| 2.1.3 财务风险预警 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 资源剩余理论 |
| 2.2.2 市场势力理论 |
| 2.2.3 内部控制理论 |
| 2.2.4 企业预警管理理论 |
| 第3章 银亿股份资本运作案例简介 |
| 3.1 公司介绍 |
| 3.2 公司资本运作过程 |
| 3.2.1 借壳上市 |
| 3.2.2 大额并购 |
| 3.2.3 股权质押 |
| 第4章 银亿股份资本运作动因及后果 |
| 4.1 银亿股份资本运作动因 |
| 4.1.1 获取融资平台 |
| 4.1.2 实现战略转型 |
| 4.1.3 满足融资需求 |
| 4.2 银亿股份资本运作后果 |
| 4.2.1 大股东占绝对控股地位 |
| 4.2.2 巨额商誉 |
| 4.2.3 债务结构短期化 |
| 4.2.4 大股东被动减持 |
| 第5章 银亿股份资本运作财务风险及其预警 |
| 5.1 银亿股份资本运作中的财务风险及其识别 |
| 5.1.1 现金流量总体分析 |
| 5.1.2 经营活动财务风险识别 |
| 5.1.3 投资活动财务风险识别 |
| 5.1.4 筹资活动财务风险识别 |
| 5.2 银亿股份财务风险预警模型检验 |
| 5.2.1 财务预警模型选择 |
| 5.2.2 窗口期的选择 |
| 5.2.3 数据来源 |
| 5.2.4 数据处理及评价 |
| 第6章 研究结论和案例启示 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 案例启示 |
| 6.2.1 正确实施多元化战略 |
| 6.2.2 提升偿债能力和盈利能力协助资本运作 |
| 6.2.3 审慎进行股权质押 |
| 6.2.4 完善企业内部控制制度 |
| 6.2.5 建立健全财务预警机制 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（7）基于特征成像和卷积神经网络的上市公司财务预警模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容和结构框架 |
| 第2章 企业财务预警理论基础 |
| 2.1 企业财务危机理论 |
| 2.2 企业财务危机预警理论 |
| 2.3 企业财务预警模型 |
| 第3章 研究样本的选取与指标体系构建 |
| 3.1 研究样本选取 |
| 3.2 指标体系构建 |
| 3.3 传统模型输入指标筛选 |
| 3.4 基于CNNs的模型输入指标变量预处理 |
| 第4章 实证研究 |
| 4.1 传统财务预警模型实证 |
| 4.2 基于卷积神经网络的财务预警模型实证 |
| 4.3 不同财务预警模型实证结果分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（8）新能源汽车业上市公司财务危机预警方法的合理选择（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义及目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外学者的研究现状 |
| 1.2.2 国内学者的研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究启示 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线及创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 财务危机的界定 |
| 2.1.1 财务风险的内涵 |
| 2.1.2 国内外学者对财务危机的界定 |
| 2.1.3 本文对财务危机的界定 |
| 2.2 财务危机预警的概念及相关理论基础 |
| 2.2.1 财务危机预警的概念 |
| 2.2.2 相关理论基础 |
| 2.3 新能源汽车业上市公司的发展现状及财务风险特征 |
| 2.3.1 新能源汽车业上市公司的发展现状 |
| 2.3.2 新能源汽车业上市公司的财务风险特征 |
| 2.3.3 本节小结 |
| 第三章 研究样本与指标变量的选取 |
| 3.1 样本选取与数据来源 |
| 3.1.1 研究样本公司的选取 |
| 3.1.2 研究样本数据的选取 |
| 3.1.3 本节小结 |
| 3.2 指标变量的选取 |
| 3.2.1 指标变量的选取原则 |
| 3.2.2 指标变量的初选 |
| 3.2.3 指标变量的确定 |
| 3.2.4 本节小结 |
| 第四章 新能源汽车业上市公司财务危机预警方法的实证分析 |
| 4.1 F分数模型预警方法的实证分析 |
| 4.1.1 F模型概述 |
| 4.1.2 F模型预警方法的实证分析 |
| 4.1.3 本节小结 |
| 4.2 Logistic模型预警方法的实证分析 |
| 4.2.1 Logistic模型概述 |
| 4.2.2 因子分析 |
| 4.2.3 Logistic模型下新能源汽车业上市公司财务危机预警方法的实证分析 |
| 4.2.4 本节小结 |
| 4.3 F模型和Logistic模型两种预警方法的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 新能源汽车业上市公司财务危机预警方法选择的对策和建议 |
| 5.1 企业方面 |
| 5.1.1 财务危机预警方法选择的相关建议 |
| 5.1.2 根据选择的预警方法防范财务危机的相关建议 |
| 5.1.3 关于新能源汽车上市公司人才政策的相关建议 |
| 5.2 科研院校方面 |
| 5.2.1 创新财务危机预警方法研究 |
| 5.2.2 加强产学研合作 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 本文的局限性和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于RES-CNN的信息服务业ST公司财务危机预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1.现实背景 |
| 1.1.2.理论背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.2.1.理论意义 |
| 1.2.2.现实意义 |
| 1.3 国内外财务危机预测研究文献综述 |
| 1.3.1.国外研究进展 |
| 1.3.2.国内研究进展 |
| 1.3.3.文献述评 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1.研究内容 |
| 1.4.2.研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 1.6 研究创新 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 信息服务业财务危机的界定 |
| 2.2 财务危机预测理论基础 |
| 2.2.1.危机预警理论 |
| 2.2.2.企业生命周期理论 |
| 2.2.3.委托代理理论 |
| 2.3 财务危机预测模型 |
| 2.3.1.财务危机预测的功能 |
| 2.3.2.基于统计分析的财务危机预测模型 |
| 2.3.3.基于人工智能技术的财务危机预测方法 |
| 2.4 卷积神经网络的理论基础 |
| 2.4.1.卷积神经网络的基本结构 |
| 2.4.2.卷积的权重分配 |
| 第三章 信息服务业ST公司财务危机分析 |
| 3.1 信息服务业及ST公司的现状 |
| 3.1.1.信息服务业发展现状 |
| 3.1.2.信息服务业ST公司的现状 |
| 3.2 信息服务业ST公司财务风险特征 |
| 3.3 信息服务业ST公司财务危机的成因 |
| 3.3.1.外部原因 |
| 3.3.2.内部原因 |
| 第四章 实验样本数据及定量财务指标 |
| 4.1 信息服务业财务危机预测指标的初步选取 |
| 4.1.1.指标选取原则 |
| 4.1.2.预测指标初步选取 |
| 4.2 信息服务业研究样本的确定 |
| 4.2.1.研究样本的选取与确定 |
| 4.2.2.样本数据来源与获取 |
| 4.3 财务指标数据预处理 |
| 4.3.1.描述性统计 |
| 4.3.2.样本数据的非参数检验 |
| 4.3.3.财务指标的相关性分析 |
| 4.3.4.财务预测指标的确定 |
| 第五章 基于RES-CNN的 ST公司财务危机分类预测 |
| 5.1 卷积神经网络的选择和应用 |
| 5.2 卷积神经网络的改进 |
| 5.2.1.Res Net降级 |
| 5.2.2.非线性函数修正 |
| 5.3 Res-Cnn网络结构 |
| 5.3.1.网络结构设计 |
| 5.3.2.非线性激活函数 |
| 5.3.3.网络参数配置 |
| 5.4 基于RES-CNN模型的训练和预测 |
| 5.4.1.RES-CNN模型的训练 |
| 5.4.2.RES-CNN模型分类预测 |
| 5.5 实证比较与分析 |
| 5.5.1.基于PCA的Z分数模型分类预测 |
| 5.5.2.Logistic回归模型分类预测 |
| 5.5.3.结果分析 |
| 第六章 信息服务业ST公司财务危机的研究结论和建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议 |
| 6.2.1.提高股权集中度 |
| 6.2.2.控制资产负债率 |
| 6.2.3.监督研发项目 |
| 6.2.4.塑造企业形象 |
| 6.2.5.组建永久性危机管理团队 |
| 6.3 研究局限性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）我国成长期企业财务危机预警研究 ——以我国制造业上市公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 1.3.1 研究思路和内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文可能的创新之处 |
| 2 相关概念及理论 |
| 2.1 财务危机概念界定 |
| 2.1.1 财务危机的界定 |
| 2.1.2 与财务危机的相关的概念 |
| 2.1.3 我国上市公司财务危机的界定 |
| 2.1.4 财务危机预警 |
| 2.2 企业生命周期 |
| 2.2.1 企业生命周期划分标准 |
| 2.2.2 企业生命周期的划分阶段 |
| 2.3 成长期企业的界定及特点 |
| 2.3.1 成长期企业的界定 |
| 2.3.2 成长期企业的经营特点 |
| 2.3.3 成长期企业的财务特征 |
| 2.4 成长期企业发生财务危机的原因分析 |
| 2.4.1 财务风险的成因 |
| 2.4.2 成长期企业特有的财务风险 |
| 2.5 财务危机预警方法概述 |
| 2.5.1 传统方法 |
| 2.5.2 现代智能方法 |
| 2.5.3 多种财务危机预警模型的比较分析 |
| 2.5.4 Logistic逻辑回归模型独特的优越性 |
| 3 样本和预警指标的选取 |
| 3.1 研究样本的选取 |
| 3.2 数据的选取 |
| 3.3 预警指标设计基本原则 |
| 3.4 预警指标选取 |
| 3.4.1 偿债能力指标 |
| 3.4.2 盈利能力指标 |
| 3.4.3 营运能力指标 |
| 3.4.4 成长能力指标 |
| 3.4.5 公司治理指标 |
| 3.5 成长期企业标志性财务危机预警指标 |
| 4 我国成长期企业财务危机预警模型构建与检验 |
| 4.1 样本数据的预处理 |
| 4.1.1 利用Z分数标准化剔除异常值 |
| 4.1.2 主成分分析 |
| 4.1.3 提取主成分 |
| 4.2 纯财务指标的Logistic模型 |
| 4.2.1 模型表达式 |
| 4.2.2 实证结果分析 |
| 4.3 加入公司治理指标的Logistic模型 |
| 4.3.1 模型表达式 |
| 4.3.2 实证结果分析 |
| 4.4 加入成长期企业标志性指标的Logistic模型 |
| 4.4.1 模型表达式 |
| 4.4.2 实证结果分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.3 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
四、介绍一种财务失败预警模型（论文参考文献）
- [1]企业财务危机预警中功效系数法的改进及应用探讨 ——以武汉凡谷为例[D]. 胡心搏. 江西财经大学, 2021(10)
- [2]汇源果汁财务危机案例研究[D]. 丁思淼. 河北地质大学, 2020(05)
- [3]基于过采样随机森林的工业上市企业财务危机预警模型理论与实证研究[D]. 李嘉东. 山东大学, 2020(12)
- [4]基于GBDT和Logistic组合模型的东北三省上市公司财务风险预警研究[D]. 于伟铭. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [5]基于BP神经网络的信息技术业上市公司财务危机预警研究[D]. 陈婕. 河北工程大学, 2020(08)
- [6]银亿股份资本运作财务风险预警研究[D]. 王兰. 天津财经大学, 2020(07)
- [7]基于特征成像和卷积神经网络的上市公司财务预警模型研究[D]. 魏海. 吉林大学, 2020(08)
- [8]新能源汽车业上市公司财务危机预警方法的合理选择[D]. 马闪霞. 上海工程技术大学, 2020(05)
- [9]基于RES-CNN的信息服务业ST公司财务危机预测研究[D]. 黄丽霞. 上海工程技术大学, 2020(05)
- [10]我国成长期企业财务危机预警研究 ——以我国制造业上市公司为例[D]. 胡亚平. 中国财政科学研究院, 2019(02)