內容簡介
期貨交易一本通目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景及問題的提出
1．1．1 研究背景
1．1．2 問題的提出
1．2 研究的目的和意義
1．3 國內外研究現狀及分析
1．3．1 財務危機概念界定的研究現狀
1．3．2 財務危機預警模型的研究現狀
1．3．3 財務危機預警指標體系的研究現狀
1．3．4 財務危機預警實證研究的現狀
1．3．5 國內外研究現狀評述
1．4 本書的內容、方法和技術路線
1．4．1 研究內容
1．4．2 主要研究方法
1．4．3 技術路線
第2章 財務危機動態預警的理論基礎
2．1 財務危機的內涵
2．1．1 財務危機和財務危機預警的界定
2．1．2 財務危機的特徵
2．1．3 財務危機的原因分析
2．2 動態預警的理論基礎
2．2．1 預警理論
2．2．2 企業生命周期理論
2．2．3 質量過程控制理論
2．3 引發財務危機的影響因素分析
2．3．1 財務狀況惡化對財務危機的影響
2．3．2 經營質量降低對財務危機的影響
2．3．3 公司治理結構對財務危機的影響
2．4 動態預警指標體系的確定及定義
2．5 本章小結
第3章 財務危機預警動態數據分析與檢驗
3．1 樣本公司的選擇
3．1．1 樣本公司選擇的依據
3．1．2 樣本的選擇
3．1．3 樣本公司選擇結果
3．2 動態系統數據的統計描述和檢驗
3．2．1 動態系統數據的描述性統計和噪聲預處理
3．2．2 時間序列數據的參數檢驗和非參數檢驗
3．2．3 變數間相關性分析
3．2．4 動態系統數據空間維度的確定
3．3 公司治理截面數據的統計描述和檢驗
3．4 動態系統數據的標準正態化處理
3．5 全局主成分分析動態系統數據
3．5．1 全局主成分法
3．5．2 分析結果
3．6 本章小結
第4章 基於Kalman濾波構建企業財務危機預警模型
4．1 動態系統的狀態空間描述
4．1．1 時間序列分析
4．1．2 狀態空間模型
4．2 Kalman濾波算法
4．2．1 Kalman濾波
4．2．2 擴展Ka|man濾波
4．3 Kalman濾波在財務危機預警中的適用性分析
4．3．1 套用Kalman濾波的研究現狀
4．3．2 Kalman濾波在財務危機預警中的適用性
4．4 財務危機預警狀況空間模型的建立．
4．5 極大似然估計在模型參數辨識中的套用
4．5．1 極大似然估計
4．5．2 參數辨識
4．6 本章小結
第5章 動態模型有效性的分析與檢驗
5．1 分警度的財務危機閾值的確定
5．1．1 不同警度的判定標準
5．1．2 不同警度劃分的結果
5．1．3 預警閾值的確定
5．2 Kalman濾波模型結果的動態分析
5．2．1 檢測樣本的財務狀態結果
5．2．2 檢測樣本的財務預測結果
5．2．3 模型結果的動態分析與討論
5．3 總體判別正確率分析
5．3．1 預測精度的分析
5．3．2 模型分類識別能力的檢驗
5．4 本章小結
第6章 公司治理視角下的BP神經網路財務危機預警模型
6．1 公司治理研究視角的完善
6．1．1 公司治理指標的引入
6．1．2 新近上市公司的特點
6．1．3 神經網路的優勢
6．2 BP神經網路的基本概念
6．2．1 神經元模型
6．2．2 BP神經網路及其結構
6．3 BP神經網路的設計和創建
6．3．1 BP神經網路的設計
6．3．2 BP神經網路的創建
6．4 BP神經網路的訓練和仿真結果
6．4．1 BP神經網路的訓練
6．4．2 BP神經網路的仿真及結果分析
6．5 兩種財務危機動態預警模型的對比分析
6．6 本章小結
第7章 結論與展望
7．1 結論
7．2 進一步研究的方向
附錄
附錄1 樣本公司信息
附錄2 備選財務指標和經營指標的描述性統計
附錄3 備選財務指標的非參數檢驗
附錄4 備選財務指標的Person檢驗
附錄5 備選治理指標的描述性統計
附錄6 備選治理指標的非參數檢驗
附錄7 備選財務指標的全局主成分分析
附錄8 Matlab主程式內容
參考文獻
後記
