图书介绍
企业财务困境预警 方法与应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 鲍新中，刘澄，赵可著 著
- 出版社： 北京：经济管理出版社
- ISBN：9787509635360
- 出版时间：2015
- 标注页数：242页
- 文件大小：35MB
- 文件页数：254页
- 主题词：企业管理－财务管理－研究
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企业财务困境预警 方法与应用PDF格式电子书版下载
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图书目录
绪论1
第一章 企业财务困境预警技术的发展5
第一节 关于财务困境的界定5
一、国外对财务困境的界定5
二、国内对财务困境的界定6
第二节 财务困境预警技术的发展历程8
一、传统的财务预警技术10
二、基于人工智能技术的财务预警技术14
三、传统方法的改进及前沿技术17
第三节 本章小结23
第二章 财务困境预警指标的选择25
第一节 常用的财务困境预警指标25
一、财务指标25
二、非财务指标26
第二节 财务预警指标选择的常用方法28
第三节 基于聚类—灰色关联分析的财务预警指标选择思路设计32
一、灰色关联分析32
二、聚类分析理论34
三、基于聚类—灰色关联分析的指标综合约简方法设计35
第四节 实证分析36
一、财务指标体系的初步构建与样本选取36
二、基于离差平方和思想的聚类分析37
三、基于灰色关联分析的指标筛选39
第五节 本章小结43
第三章 基于偏最小二乘Logistic方法的财务困境预警45
第一节 偏最小二乘Logistic模型介绍45
一、Logistic回归模型及其特征45
二、偏最小二乘Logistic回归模型及其特征47
第二节 指标体系及样本的选择48
一、预警指标体系48
二、样本选择49
第三节 实证分析50
一、Logistic回归模型实证分析过程50
二、偏最小二乘Logistic回归模型实证分析过程54
第四节 本章小结56
第四章 基于粗糙集与神经网络的财务困境预警57
第一节 粗糙集与神经网络基本原理57
一、粗糙集理论57
二、神经网络基本原理60
三、粗糙集理论与神经网络的结合应用64
第二节 指标体系及样本选择66
一、样本数据的选择66
二、指标体系的建立67
三、研究方法的组合设计69
第三节 实证分析70
一、数据预处理70
二、层次聚类分析72
三、粗糙集属性约简75
四、神经网络训练77
第四节 本章小结82
第五章 基于决策树理论的财务困境预警85
第一节 决策树模型原理85
一、CHAID决策树模型85
二、基于变精度加权平均粗糙度建立决策树模型87
第二节 指标体系及样本选择88
一、数据选取88
二、原始指标体系构建89
三、变精度加权平均粗糙度预警技术路线91
第三节 实证分析92
一、数据标准化92
二、指标约简93
三、公司财务状况等级划分97
四、基于CHAID模型的实证分析98
五、基于变精度加权平均粗糙度决策树的实证分析100
第四节 本章小结103
第六章 基于粒子群K均值算法的财务困境预警105
第一节 算法原理105
一、粒子群算法105
二、基于PS0的K均值算法106
第二节 指标体系及样本选择107
一、样本公司选取107
二、财务指标选取108
第三节 实证分析109
一、数据预处理109
二、分类预警110
三、综合评价及检验113
第四节 本章小结115
第七章 基于面板离散选择模型的财务困境预警117
第一节 面板离散选择模型原理117
第二节 指标体系及样本选择119
一、样本公司选择119
二、指标的初选124
三、确定指标体系128
第三节 实证分析134
一、基于制造业的实证分析134
二、基于其他门类行业的实证分析141
三、基于制造业次类行业的实证分析145
第四节 本章小结149
第八章 基于Kalman滤波的财务困境动态预警153
第一节 状态空间模型和Kalman滤波原理153
一、状态空间模型153
二、Kalman滤波155
三、Kalman滤波的国内外相关研究156
四、财务状况预警状态空间模型的建立158
第二节 指标体系及样本选择160
一、样本数据的选择160
二、特征指标选取164
三、动态数据的描述性统计及检验164
第三节 实证分析168
一、全局主成分分析动态财务数据168
二、预警阈值的确定174
三、基于Kalman滤波财务预警模型的运用175
四、模型检验结果分析179
第四节 本章小结180
第九章 基于EWMA控制图模型的财务困境动态预警183
第一节 EWMA控制图模型相关理论183
一、向量自回归移动平均模型183
二、EWMA控制图模型基本原理185
第二节 指标体系及样本选取189
一、研究思路设计189
二、样本数据的选取191
三、指标体系的建立193
第三节 实证分析195
一、数据预处理195
二、指标数据的差异性检验197
三、粗糙集属性约简199
四、模型的建立200
五、模型的检验206
第四节 本章小结208
第十章 考虑集团化经营特征的企业财务困境预警209
第一节 集团化经营企业及其财务风险特征209
一、集团化经营企业的界定209
二、集团化经营企业的财务风险特征分析210
三、考虑集团化经营特征的企业财务预警指标体系212
第二节 研究方法与建模216
一、信用事件计量模型216
二、Logistic回归模型218
三、基于KMV-Logistic模型的财务预警模型219
第三节 实证研究221
一、样本描述221
二、数据预处理223
三、实证分析227
第四节 本章小结232
参考文献233