图书介绍
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- 陈工孟编著 著
- 出版社： 上海：上海财经大学出版社
- ISBN：7810986333
- 出版时间：2006
- 标注页数：250页
- 文件大小：11MB
- 文件页数：260页
- 主题词：企业管理：财务管理－研究－中国
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图书目录
前言1
引言1
一、企业财务困境的定义1
二、现代企业财务困境预测的理论基础2
第一篇 现代企业财务困境预测模型综述11
第一章 传统模型分析方法11
一、单变量分析11
二、多元判别分析14
三、LOGIT回归模型19
一、递归分割算法22
第二章 非参数模型分析方法22
二、神经网络模型25
三、非参数多标准决策支持判别方法34
第三章 其他相关的模型分析方法48
一、线性概率模型48
二、PROBIT模型49
三、生存分析50
四、专家系统51
五、线性目标规划55
六、CUSUM模型56
七、事件历史分析法58
一、参数统计方法之间的比较60
第四章 现代企业财务困境预测模型比较60
二、非参数统计方法与参数统计方法的比较61
第二篇 现代企业财务困境预测实证方法应用65
第五章 MDA与BP方法在财务困境预测中的应用65
一、研究样本的设计65
二、实证研究中指标的选取69
三、判别方法的选择与实证研究结果79
第三篇 现代企业财务困境预测经典研究文献概论83
第六章 财务比率、判别式分析及公司破产的预测——Z模型的应用83
一、传统比率分析83
二、多元判别分析84
三、模型介绍及样本选择86
四、实证结果92
五、Z模型的应用98
六、结论101
第七章 识别公司破产风险的新模型——ZETA模型的应用103
一、引言和本章的目的103
二、建立新模型的原因103
三、主要发现104
四、样本和数据特性及统计方法104
五、实证结果107
七、附录120
六、实证结论120
第八章 财务比率和破产的概率预测——LOGIT模型的应用127
一、引言127
二、对方法和数据收集的一些评论129
三、收集财务报表的数据131
四、破产的概率模型133
五、比率和基本的结果134
六、预测能力的评估139
七、结论145
一、引言147
第九章 财务分类的递归分割法：以财务困境为例——RPA模型的应用147
二、递归分割算法149
三、递归分割算法与判别分析的对比152
四、样本特性和变量选择155
五、建模和分类结果155
六、RPA和DA评分系统的对比162
七、总结165
八、附录165
第十章 利用神经网络工具识别财务困境——神经网络模型的应用169
一、神经网络方法论概述170
二、研究设计175
三、预测结果179
四、总结性评论182
五、附录183
第十一章 财务比率分析用于小公司失败预测的实证研究——变量选择189
一、近期的比率研究189
二、研究设计191
三、研究结论196
四、总结199
第四篇 财务困境预测在中国的应用与发展205
第十二章 中国企业财务困境预测研究回顾205
一、研究对象的界定205
二、研究样本的设计206
三、初始自变量的选择207
四、统计方法的运用208
五、模型实证结果回顾209
六、研究的局限性和展望210
第十三章 中国企业财务困境预测研究与实证结果212
一、研究模型与方法概述212
二、上市企业财务困境预测研究与结论分析214
三、非上市企业财务困境预测研究与结论分析231
四、附录239
中英文专用词汇对照249