出版社:西安電子科大 ISBN:9787560628240 商品編碼:1076956126 開本:16 出版時間:2012-06-01 代碼:18 作者:盧永艷
" 基本信息 - 商品名稱:上市公司財務困境分析與預測
- 作者:盧永艷
- 代碼:18
- 出版社:西安電子科大
- ISBN號:9787560628240
其他參考信息 - 出版時間:2012-06-01
- 印刷時間:2012-06-01
- 版次:1
- 印次:1
- 開本:16開
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編輯推薦語 盧永艷編著的《上市公司財務困境分析與預測》以我國制造業上市公司為研究對像,采用規範研究與實證研究相結合的方法,總結了我國財務困境公司的分布特征,論證了行業因素對財務困境風險的具體影響,構建了財務困境預警的指標體繫,並分別在財務狀況二分類和多分類的基礎上構建了財務困境預測模型,檢驗了模型的預測效果,形成了一套較為合理的財務困境預測體繫。 內容提要 盧永艷編著的《上市公司財務困境分析與預測》 以我國上市公司為研究對像,采用規範研究與實證研 究相結合的方法,繫統 地闡述了財務困境預測的理論依據,分析了企業財務 困境形成的原因,歸納了財務困 境預測的方法,總結了我國財務困境公司的分布特征 ,論證了行業因素對財務困境風 險的具體影響,構建了財務困境預測的指標體繫,並 分別在財務狀況二分類和多分類 的基礎上構建了財務困境預測模型,檢驗了各自的預 測效果,形成了一套較為合理的 財務困境預測體繫。 《上市公司財務困境分析與預測》結構嚴謹、語 言精練、條理清晰、理論聯繫實際,所有的實證研究 都是基於 上市公司公布的數據展開的,具有一定的客觀性和可 參考性。本書可作為財務管理、 管理科學和數量經濟等專業的學習參考書,同時對於 財務危機預警領域的科研人員也 具有一定的參考價值。 目錄 **章 導論 1.1 研究的背景及意義 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意義 1.2 文獻綜述 1.2.1 財務困境概念的界定 1.2-2 財務困境預測指標的選取 1.2.3 財務困境預測模型 1.2.4 財務困境預測樣本的選取 1.2.5 國內外研究現狀述評 1.3 研究內容 1.4 研究方法 第2章 財務困境預測的理論基礎 2.1 財務困境的界定 2.1.1 財務困境的理論界定 2.1.2 財務困境的實證界定 2.2 企業財務困境形成的原因 2.2.1 外部因素 2.2.2 內部因素 2.3 企業財務預警的理論依據 2.3.1 企業財務預警的基礎理論 2.3.2 企業財務預警的相關理論 2.3.3 企業財務預警的創新理論 2.4 財務困境預測方法 2.4.1 財務困境預測的定性研究方法 2.4.2 財務困境預測的定量研究方法 第3章 財務困境公司的分布特征 3.1 財務困境公司的行業分布特征 3.1.1 中國上市公司的行業分類標準 3.1.2 財務困境公司的行業分布現狀 3.1.3 上市公司的行業風險預警 3.2 財務困境公司的資產規模分布特征 3.2.1 財務困境公司的資產規模分布現狀 3.2.2 上市公司的資產規模風險預警 3.3 財務困境公司的時間分布特征 3.3.1 財務困境公司被特別處理的時間分布特征 3.3.2 財務困境公司的生存時間分布特征 3.4 本章小結 第4章 財務困境風險的行業差異性研究 4.1 財務指標行業差異性的理論分析 4.1.1 企業償債能力指標的行業差異 4.1.2 企業盈利能力指標的行業差異 4.1.3 行業標準值的建立 4.2 財務指標行業差異性的實證檢驗 4.2.1 文獻回顧 4.2.2 樣本選取和數據來源 4.2.3 財務指標的選取 4.2.4 研究方法 4.2.5 實證結果及分析 4.3 財務困境風險行業差異性的實證研究 4.3.1 文獻回顧 4.3.2 研究設計 4.3.3 實證分析 4.4 本章小結 第5章 基於PaRel Logit模型的財務狀況二分類預測 5.1 樣本選取和數據來源 5.1.1 樣本選取的原則 5.1.2 樣本選取和數據來源 5.2 指標體繫的構建 5.2.1 指標選取的原則 5.2.2 指標體繫的構建 5.3 數據預處理 5.3.1 均值差異檢驗 5.3.2 因子分析 5.4 模型的選擇 5.5 模型的估計與預測 5.5.1 模型估計 5.5.2 模型解釋 5.5.3 模型預測效果檢驗 5.6 本章小結 第6章 基於SVM模型的財務狀況多分類預測 6.1 數據和樣本的選取 6.1.1 分類標準 6.1.2 樣本選取和數據來源 6.2 初始指標的選取 6.3 均值差異檢驗 6.4 模型的選擇 6.4.1 選擇支持向量機模型的原因 6.4.2 支持向量機模型簡介 6.5 變量篩選 6.5.1 基於平均影響值MIV的SVM變量篩選方法 6.5.2 變量篩選的matlab實現 6.6 模型建立 6.6.1 SVM多分類器的實現原理 6.6.2 SVM多分類模型的建立 6.7 本章小結 第7章 研究結論及建議 7.1 研究結論 7.2 對策與建議 7.3 創新點及進一步研究的展望 7.3.1 本書的創新點 7.3.2 研究的局限性 7.3.3 進一步研究的展望 附錄 參考文獻
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