包郵企業財務困境預警:方法與應用

作者：鮑新中//劉澄//趙可

出版社：經濟管理出版社出版時間：2015-03-01

開本： 16開 頁數： 242

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄

企業財務困境預警:方法與應用版權信息

ISBN：9787509635360
條形碼：9787509635360 ; 978-7-5096-3536-0
裝幀：一般膠版紙
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
管理
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財務管理

企業財務困境預警:方法與應用本書特色

作者鮑新中、劉澄、趙可近年來在公司財務困境預警問題上開展了系列研究，《企業財務困境預警--方法與應用》的內容是圍繞財務困境預警問題進行的多項碎片化研究成果的整合。因此，在個別章節中可能會有少許重復，如預警指標體系的選擇、企業樣本的選擇等，但是為了保持章節內容的完整性，只針對局部內容進行了部分調整，并沒有對每個研究內容的整體進行改寫。

企業財務困境預警:方法與應用內容簡介

《企業財務困境預警：方法與應用》的內容是圍繞財務困境預警問題進行的多項碎片化研究成果的整合。因此，在個別章節中可能會有少許重復，如預警指標體系的選擇、企業樣本的選擇等，但是為了保持章節內容的完整性，只針對局部內容進行了部分調整，并沒有對每個研究內容的整體進行改寫。

企業財務困境預警:方法與應用目錄

緒論
**章企業財務困境預警技術的發展
**節關于財務困境的界定
    一、國外對財務困境的界定
    二、國內對財務困境的界定
第二節財務困境預警技術的發展歷程
    一、傳統的財務預警技術
    二、基于人工智能技術的財務預警技術
    三、傳統方法的改進及前沿技術
第三節本章小結
第二章財務困境預警指標的選擇
**節常用的財務困境預警指標
    一、財務指標
    二、非財務指標
第二節財務預警指標選擇的常用方法
第三節基于聚類一灰色關聯分析的財務預警指標選擇思路設計
    一、灰色關聯分析
    二、聚類分析理論
    三、基于聚類一灰色關聯分析的指標綜合約簡方法設計
第四節實證分析
    一、財務指標體系的初步構建與樣本選取
    二、基于離差平方和思想的聚類分析
    三、基于灰色關聯分析的指標篩選
第五節本章小結
第三章基于偏*小二乘l0gistic方法的財務困境預警
**節偏*小二乘l0gistic模型介紹
    一、logistic回歸模型及其特征
    二、偏*小二乘l0gistic回歸模型及其特征
    第二節指標體系及樣本的選擇
    一、預警指標體系
    二、樣本選擇
第三節實證分析
    一、logistic回歸模型實證分析過程
    二、偏*小二乘logistic回歸模型實證分析過程
第四節本章小結
第四章基于粗糙集與神經網絡的財務困境預警
    **節粗糙集與神經網絡基本原理
    一、粗糙集理論
    二、神經網絡基本原理
    三、粗糙集理論與神經網絡的結合應用
    第二節指標體系及樣本選擇
    一、樣本數據的選擇
    二、指標體系的建立
    三、研究方法的組合設計
    第三節實證分析
    一、數據預處理
    二、層次聚類分析
    三、粗糙集屬性約簡
    四、神經網絡訓練
第四節本章小結
第五章基于決策樹理論的財務困境預警
    **節決策樹模型原理
    一、chaid決策樹模型
    二、基于變精度加權平均粗糙度建立決策樹模型
    第二節指標體系及樣本選擇
    一、數據選取
    二、原始指標體系構建
    三、變精度加權平均粗糙度預警技術路線
    第三節實證分析
    一、數據標準化
    二、指標約簡
    三、公司財務狀況等級劃分
    四、基于chaid模型的實證分析
    五、基于變精度加權平均粗糙度決策樹的實證分析
    第四節本章小結“
第六章基于粒子群k均值算法的財務困境預警
    **節算法原理
    一、粒子群算法
    二、基于ps0的k均值算法
    第二節指標體系及樣本選擇
    一、樣本公司選取
    二、財務指標選取
    第三節實證分析
    一、數據預處理
    二、分類預警-
    三、綜合評價及檢驗
第四節本章小結
第七章基于面板離散選擇模型的財務困境預警
**節面板離散選擇模型原理
第二節指標體系及樣本選擇
    一、樣本公司選擇
    二、指標的初選
    三、確定指標體系
第三節實證分析
    一、基于制造業的實證分析
    二、基于其他門類行業的實證分析
    三、基于制造業次類行業的實證分析
第四節本章小結
第八章基于kalman濾波的財務困境動態預警
    **節狀態空間模型和kalman濾波原理
    一、狀態空間模型
    二、kalman濾波
    三、kalman濾波的國內外相關研究
    四、財務狀況預警狀態空間模型的建立
第二節指標體系及樣本選擇
    一、樣本數據的選擇
    二、特征指標選取
    三、動態數據的描述性統計及檢驗
第三節實證分析
    一、全局主成分分析動態財務數據
    二、預警閾值的確定
    三、基于kalman濾波財務預警模型的運用
    四、模型檢驗結果分析
第四節本章小結
第九章基于ewma控制圖模型的財務困境動態預警
    **節 ewma控制圖模型相關理論
    一、向量自回歸移動平均模型
    二、ewma控制圖模型基本原理
第二節指標體系及樣本選取
    一、研究思路設計
    二、樣本數據的選取
    三、指標體系的建立
第三節實證分析
    一、數據預處理
    二、指標數據的差異性檢驗
    三、粗糙集屬性約簡
    四、模型的建立
    五、模型的檢驗
第四節本章小結
第十章考慮集團化經營特征的企業財務困境預警
**節集團化經營企業及其財務風險特征
    一、集團化經營企業的界定
    二、集團化經營企業的財務風險特征分析
    三、考慮集團化經營特征的企業財務預警指標體系
第二節研究方法與建模
    一、信用事件計量模型
    二、logistic回歸模型
    三、基于kmv—logistic模型的財務預警模型
第三節實證研究
    一、樣本描述
    二、數據預處理
    三、實證分析
第四節本章小結
參考文獻

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