一、公司财务危机与预警研究（论文文献综述）
李诗轩,陈烨,石文萱,杨达森[1]（2021）在《基于知识推理的上市公司财务危机预警研究》文中指出上市公司财务危机预警对企业风险管理和保障资本市场稳定发展具有重要意义。基于领域知识构建上市公司财务危机预警本体,从定量和定性的知识资源中抽取出上市公司财务危机预警规则知识,实现上市公司财务危机预警本体知识库的半自动构建,进而利用推理引擎进行知识推理,实现上市公司财务危机预警,并对预测结果进行分析。实验结果表明:结合定量和定性指标的知识推理财务危机预警模型能够实现最优的财务危机预警,并且该模型能够显性揭示影响企业发生财务危机的因素,从而辅助相关利益主体进行决策。
鲁颖[2]（2021）在《现金流视角下G传媒公司财务风险预警研究》文中进行了进一步梳理在行业竞争日渐激烈、政策监管压力增加、资本退潮的多重冲击下,传媒行业经济发展一直不稳定,企业发展也因此受到了影响,财务风险可能已经悄悄地潜藏在企业生产经营发展的某一个环节中。现金流作为企业生产经营的基础,尤其对于轻资产较多的传媒行业来说,在企业长久发展中的地位可谓是重中之重,因此在现金流视角下准确的识别和应对财务风险对企业来说是有必要的。本文以传媒行业G公司为研究对象,以企业现金流为研究视角,从筹资活动、投资活动、经营活动三个方面整理了G传媒公司近五年的财务状况和现金流状况,分析得出G传媒公司存在的财务风险,同时从预警制度、预警岗位、预警流程、预警方法以及预警效果五个方面整理应分析了G传媒公司目前财务风险预警的现状,发现G传媒公司财务风险预警中存在的不足。基于这些问题,文章以现金流为视角,一方面从投资、筹资、经营三个方面为G传媒公司建立财务风险预警体系,根据指标选取原则,初步选择代表G传媒公司偿债能力、营运能力、盈利质量、获现能力、成长能力以及财务弹性的15个财务指标,经过多步骤的筛选和处理后最终由10个指标构成现金流视角下G传媒公司财务风险预警体系,另一方面采用熵值法和功效系数法对该预警体系进行设计及应用,首先以G传媒公司2010—2019年的数据为样本,采用熵值法通过无量纲化处理、归一处理等步骤来确定每个指标的权重,接着选取行业内15个样本公司用来计算指标行业标准值,再根据相关文件及行业情况划分财务风险警限区间,最后用功效系数法分别计算出G传媒公司2015—2019年每年的功效得分,匹配G传媒公司财务状况所处的警限区间,由此可以直观地了解到G传媒公司财务风险的程度。结合财务分析结果以及预警结果,本文最终为G传媒公司如何防范财务风险提出应对措施,如提高投资收益水平、优化资本结构等,同时为G传媒公司财务风险预警体系地实施提出保障措施,如增强财务风险预警意识、完善财务风险预警制度及预警岗位等。传统的财务风险预警体系是企业根据一般性财务指标建立的,虽然可以识别企业财务风险,但因为指标的单一性,预警结果终究不够全面和准确,而在传统预警体系的基础上加入现金流指标,采用多变量来监测企业财务动态,不仅可以及时的关注企业现金流状况和财务状况,也能够更多方面的在财务风险初期对企业做出示警,提醒企业及时应对。本文的研究价值在于通过对G传媒公司财务指标以及现金流指标的运用计算,为G传媒公司建立一套合理、科学、准确的财务风险预警体系,预防财务风险的发生。
郭昊骖[3]（2021）在《Z矿业公司财务风险预警研究》文中研究指明煤炭作为我国的主要能源,不断扩张的产业规模已经证明了其在我国工业发展历程中的重要地位。但近年来,煤炭行业的发展受到诸多桎梏,供需关系失衡、成本激增等问题一直困扰着煤炭类企业。在经历2020年疫情的影响后,行业的发展更是举步维艰。依托于政策变更和下游企业良性发展的煤炭行业当前正面临着转型和突破,也更需要自身实现稳中求进。煤炭企业的建设周期长,投资需求高,极易出现财务风险,因而如何减少和及时应对财务风险成为了煤炭企业稳定发展的关键。Z矿业公司属于煤炭类国企,运营十余载,较具有研究代表性。因此,本文以Z矿业公司为研究对象,对其财务风险预警工作现状进行了深入调研,以期构建出适用于Z矿业公司的财务风险预警模型。本文在国内外学者对财务风险及财务风险预警相关研究的基础上,阐述了当前该领域研究的发展与成果,并结合Z矿业公司的实际情况,最终选择熵值法和功效系数法作为预警模型构建的基本方法。作为一家煤炭企业,行业特性决定了Z矿业公司极可能存在风险隐患。因此,首先通过分析其经营状况、内部管理和行业背景,对企业财务运营管理现状形成初步了解。其次,选取企业近5年的财务数据,通过横纵向的分析和比对,识别企业当前面临的财务风险。再次,以相关财务数据为基础,从盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力4个维度的18项基本财务指标出发,运用熵值法和相关性分析的方法对上述指标进行筛选。对于筛选出的财务指标以熵值法再次进行赋权,构建出Z矿业公司的财务风险预警指标体系。同时通过改进后的功效系数法对数据进行系统评分,得出近5年来的预警评分值。最后,根据预警评分结果,立足于Z矿业公司的国企背景,从加强“两金”治理到优化成本核算,从提升企业发展能力到完善预警制度,有针对性地提出了Z矿业公司财务风险防范的主要措施和建议,有助于实现企业未来的良性发展,同时也希望该项研究在一定程度上能够为同类型企业提供借鉴和帮助。
张豆豆[4]（2021）在《虎牙直播公司财务风险预警体系研究》文中研究表明随着互联网技术和新媒体模式的跨越式升级,直播逐渐转变成一种新型的网络社交形态,其实时性、真实性和互动性极大地满足了人们的娱乐需求。近几年直播行业呈现出快速地发展势头,引得各方势力都想从中获取利益,竞争俨然十分激烈,随时可能面临着遭遇行业洗牌的危机。由于其发展起步较晚,又属于轻资产行业,融资存在一定的难度,加之运营成本很高和市场竞争风险高等基本特征,导致直播公司在发展过程中面临着各方面的挑战和风险。因此,建立一套完整有效的财务风险预警系统是企业财务战略实施过程中的重要内容,可以帮助企业及时发现财务风险,减小财务危机发生的可能性,避免企业陷入财务困境。围绕财务风险预警这一主题,本文将以虎牙直播公司为研究对象,根据其行业特点制定有针对性的财务风险预警体系,以便能较为准确地判断出公司目前的财务状况并及时规避风险。本文从以下几方面研究:（1）构建财务风险预警指标体系。本文从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力和线上运营能力五个方面设计了指标体系。（2）运用熵值法和相关性分析来筛选初始指标和指标权重的计算,并运用模糊评价法得出各年的评价分值。（3）制定防范风险的措施。通过虎牙直播公司2019年年报数据在模型中的运用,判断出2019年财务风险为轻度,且预警综合得分较低,接近中度风险。在对预警结果进行全面分析之后,为虎牙直播公司合理控制财务风险提出若干可行措施,以期帮助虎牙直播公司实现持续稳定的发展。
竺珂丹[5]（2021）在《基于功效系数法的KM公司财务风险预警研究》文中研究表明当下,宏观经济环境的不确定性因素持续增加,国内外经济环境日益复杂。财务风险作为企业经营防范重点存在于各个环节,若不被及时识别、评价和控制,会增加经营失败的可能,使企业遭受财务危机。然而,财务风险具有客观性,彻底消除其负面影响并不实际。因此,运用分析模型对财务风险进行预警评价是防范、化解财务风险的首要步骤,对规避财务风险意义重大。当前的预警模型在不同行业、同一行业的不同企业具有较低的针对性,原来的预警系统与指标体系不再普适。本文汇总梳理财务风险预警相关理论,对比评估多种预警方法,选择功效系数法对医药企业KM公司做财务风险预警;其次,分析公司内外部环境风险与财务状况,初步判断公司财务指标异常,财务风险有恶化趋势。接着,基于系统构建的必要性,为KM公司设计财务风险预警系统,并做验证与测算。综合研究结果可知:KM公司在被实行退市风险警示特别处理前后的风险警度波动巨大,逐年增量至巨警水平,存在重大财务风险。据此,以横向与纵向角度对输出结果进行成因分析,从优化业务结构、完善应收账款和存货管理、加强成本控制、夯实内部管理方面提出风险应对策略。希望KM公司通过本文设置的这一反馈体系,在微观角度提升风险抵御能力,提高管理水平,保持稳健经营。
刘兴宏[6]（2021）在《H公司财务风险预警研究》文中提出我国是耐火材料产量及出口量大国,但从2016年开始实行“十三五”规划供给侧结构改革政策以来,在去产能、去库存以及环境治理等强压下,玻璃、水泥、钢铁等下游行业出现了限制生产、缩减生产的现象。另外随着2020年全球新冠状病毒疫情的爆发,下游行业出口业务受到影响,以上情况客观上减少了对耐火材料的需求,导致产能结构性过剩的情况发生。H耐火材料公司（以下简称H公司）作为一家生产销售钢铁用耐火材料的中型企业,近年来也面临着如资产负债率过高,存货周转率下降等诸多引起财务风险水平上升的问题,但企业目前财务风险预警方法存在严重缺陷,为了实施监控并且量化公司存在的财务风险,防范财务风险于未然,H公司需要引用适当的财务风险预警方法量化风险程度,因此,本文针对H公司进行财务风险预警研究,以防控财务风险。本文首先对国内外财务风险预警方面的文献归纳和整理,了解国内外研究差距得到研究框架,然后介绍了相关概念及理论基础。通过对H公司财务现状分析,识别财务风险情况,但由于该公司财务风险预警方面存在缺陷,无法衡量财务风险程度,因此引用基于功效系数法的财务风险预警方法对风险进行量化。首先使用熵值法并结合相关系数分析法进行指标的赋权和筛选,得到H公司的财务风险预警指标体系,运用功效系数法计算出公司各年份财务风险水平的得分,对H公司的财务风险等级形成了一个定量的评价,其中得到2020年财务风险表现为轻警水平,然后结合各类指标的评价结果,对H公司近2015-2020年财务风险情况进行了综合分析,找出风险成因,提出适用于H公司的风险防控措施。本文利用功效系数法为H公司财务风险预警提供了一种操作性较高的方法,希望本研究能满足公司风险管理的需求,有助于提高公司风险规避能力,也希望对H公司的利益相关者有着一定的帮助和参考价值。
闫厚镇[7]（2021）在《基于神经网络模型的通信设备制造行业财务风险预警研究 ——以D公司为例》文中研究说明2019年,在党的十九大精神指引下,我国开启了全面建设社会主义现代化国家的新征程。在国家宏观经济政策的引领下,我国的通信设备制造业也取得了迅速发展,涌现了中兴、华为等一批顶尖的通信设备制造公司。同时随着全球经济一体化脚步的加快,企业面临的竞争也日趋激烈,通信设备制造业同样面临着巨大的风险,在发展过程中暴露了行业内财务风险预警体系不健全,财务风险管理水平落后等问题,成为制约该类企业进一步发展的重要因素。因此亟需构建针对通信设备制造业的财务风险预警模型。本文以通信设备制造业为研究对象,采用文献研究法、定量分析法和案例分析法对该行业的财务风险进行分析,构建出适合该行业的预警指标体系,基于数学建模的思维建立了适合该行业的财务风险预警模型,以期能够完善通信设备制造业的财务风险预警研究。本文首先在阅读大量相关文献的基础上,梳理了财务风险预警的定义、机制、警情划分及预警模型这几个方面的研究。其次介绍了财务风险预警的定义、特征、功能及流程和财务风险预警经典模型,详细阐述了财务风险预警模型构建流程,阐明了财务风险预警相关理论基础。接下来分析了通信设备制造业的行业特征以及该行业面临的财务风险特征。再次构建了基于BP神经网络模型的通信设备制造行业财务风险预警模型。第一步选取通信设备制造行业的86家上市公司22个维度的财务和非财务指标数据作为研究样本;第二步通过K-means聚类算法确定企业面临的三种财务风险程度;第三步采用随机下采样和SMOTE上采样的方法针对不平衡样本进行处理;第四步建立神经网络预警模型。然后使用构建好的神经网络模型预测D公司财务风险程度,发现D公司当前面临的财务风险程度较高。继而针对性地对每一类风险提出了不同的解决措施:针对偿债风险,需要拓宽筹资渠道和优化资本结构;针对盈利风险,需要加快产品转型升级,提升盈利水平;针对营运风险,需要加强应收账款管理和提升存货管理水平;针对创新风险,需加大研发投入;针对诉讼风险,需强化内部管理。最后是本文的结论与建议部分。本文得出如下结论:一是本文构建的神经网络预警模型能够有效提前一年对通信设备制造行业进行财务风险预警,本文构建的19-8-3网络结构的神经网络模型,在训练集上的准确率高达95%,在测试集上的准确率有87.5%,说明模型具有较好的预测效果。二是模型参数的选择影响预警准确率,使用不同的隐藏层节点数、优化算法、损失函数和激活函数会导致预警准确率存在一定的区别。三是平衡样本数据有利于神经网络模型学习到更多特征,进而提高预警模型的准确率。为了让模型更好地得到应用,本文针对性地提出如下三个应用建议:一是要扩展样本数据量及预警指标维度,比如可以将非上市公司的样本数据以及更多的非财务指标纳入到预警体系;二是要细化财务风险程度分级,比如可以将聚类结果进一步细分为健康、良好、一般、轻警和重警五个类别;三是要顺应时代发展,不断更新神经网络预警模型,比如可以将循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型作为预警模型,以提升预警模型的应用效果。
张霞[8]（2021）在《基于功效系数法的鹏博士财务风险预警研究》文中进行了进一步梳理随着经济全球化的不断深入和市场经济体制的不断完善,企业在迎来更多机会的同时也面临着更多的风险和挑战。企业要想保持稳定高效的发展,就必须重视企业存在的风险,其中财务风险尤为重要,财务风险高可能导致企业资金链断裂使企业退市甚至破产。因此,企业进行财务风险预警是十分有必要的。鹏博士是一家互联网公司,受到国家提倡的“提速降费”政策的影响,公司主营业务收益不佳,财务风险较大,需要对财务风险进行预警,降低财务风险给企业带来的损害,以期提高鹏博士公司应对财务风险的能力,为互联网企业进行财务风险预警提供参考。基于熵权法和功效系数法两种方法,对鹏博士公司存在的财务风险进行预警研究。通过对鹏博士公司的财务风险进行案例分析,运用熵权法和相关系数法确定鹏博士公司的财务风险预警指标,再次运用熵权法对财务风险预警指标进行赋权,参考2020年国资委发布的《企业绩效评价标准值》文件确定互联网行业的各类财务风险预警指标的五档标准值,结合国家商务部研究院信用评级与认证中心发布的上市公司财务安全评级方法,确定财务风险的五个警度,最后运用改进的功效系数法对鹏博士公司的财务风险进行预警。研究结果表明,鹏博士公司2015-2020年的财务风险警度分别为无警、无警、轻警、中警、重警、重警。通过对盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力四个方面结合鹏博士公司的实际财务状况进行分析,发现鹏博士公司发生财务风险的主要原因是财务风险预警不到位、主营业务收益不佳、总资产周转缓慢、偿债能力薄弱几个方面,最后根据原因提出相应应对措施:建立财务风险预警部门、拓展公司经营业务、加快数据中心运营模式转型、优化资本结构,希望通过对鹏博士公司的财务风险进行预警,使得公司在激烈的竞争市场环境下及时地发现存在的财务风险并进行有效地应对,保持公司稳定高效的发展。
袁文昱[9]（2021）在《支持向量机在上市公司财务危机预警中的应用 ——基于高新技术企业的实证研究》文中认为高新技术产业的发展是当今世界经济、科技竞争的战略制高点,其重要性不言而喻。但与此同时,高新技术企业也面临诸多制约因素,进一步加剧了企业财务危机的发生。财务危机会影响企业的正常经营活动,而企业陷入财务危机的原因极其复杂,影响因素众多。因此,建立一个系统高效的财务预警模型对高新技术企业的相关利益主体有着重要意义。支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法。从结构风险最小化准则的角度保证了模型具有全局最优、最大泛化能力、推广能力强等优点,能够很好地解决高新技术企业财务危机预警问题。本文将高新技术企业被“ST”作为其陷入财务危机的标志,用支持向量机建立了高新技术企业财务危机预警模型,其研究的主要工作包括:首先明确了财务危机和财务预警的概念,清晰界定财务危机企业,通过建立财务危机与预警之间的关系,并综合“十三五”期间以来我国高新技术企业发展现状,从不同方面寻找影响高新技术企业财务风险的因素。其次,本文选取了沪深A股2010-2019年因财务状况异常而被特殊处理的高新技术企业142家,依照1:3的配对原则选取配对样本。然后根据指标选取原则从反映企业财务状况的六个方面初步选取60个财务预警指标,运用正态性检验及显着性检验对预警指标进行筛选,得到财务危机公司和财务健康公司之间具有明显区分度的指标。最后,通过筛选出的变量建立支持向量机财务危机预警模型,运用网格搜索法进行参数寻优,对训练样本和测试样本数据的财务状况进行预测,最终得到样本数据的预测精度为91%。通过对上述理论的分析以及建立支持向量机模型,本文得到以下结论:（1）财务危机是多因素综合作用的结果,通过加入技术创新能力和治理能力两大非财务指标,更加全面的剖析了上市公司产生财务危机的原因;（2）本文通过对预警指标进行正态性检验和显着性检验,最终筛选出24个指标,可以有效保证预警模型指标选取的客观性;（3）支持向量机模型预警精度高,测试样本的预测准确度为91%,可以准确识别出财务危机企业和财务健康企业,以便企业经营管理者迅速反映,做出正确决策。
陈高健[10]（2020）在《基于BP神经网络模型的农业上市公司财务危机预警研究》文中认为近年来,在我国农业上市公司不断发展的同时,也暴露出了一系列的问题,如多元化经营失误、主营业务衰退、“背农”经营现象严重、公司股权结构不合理、治理结构不完善等。这些问题已经导致我国农业上市公司整体经营绩效下滑、经营风险加大,并严重影响到农业上市公司市场竞争力和可持续发展的能力,财务危机风险急剧加大。同时,农业行业具有与其他行业区别很明显的生产特点和经营状况,农业企业由于其行业特性,更容易受到自然因素的影响,所以在投资、融资和营运等方面也比其他行业更容易发生财务危机。因此,构建一个适合我国农业上市公司的财务危机预警模型,使企业在财务危机到来之前预先察觉,并及时采取措施,减少财务危机的发生,对稳固农业行业在我国的重要地位具有十分重要的现实意义。对此,本研究基于2015-2019年我国42家农业上市公司的财务报表数据,在分析农业上市企业经营情况的基础上,从企业盈利能力、偿债能力、经营发展能力、营运能力、现金流能力因素五个维度的财务因素和非财务因素构建适用于我国农业上市公司的财务危机预警指标体系,最后创建了BP神经网络预警模型对农业上市公司财务危机进行实证研究。具体研究过程与结论如下:（1）基于我国农业上市公司财务指标,发现无论是在资产总额、板块价值等指标方面都与所有上市公司的平均水平有一定差距,并且在盈利能力、偿债能力、发展能力、营业能力和现金流能力各个财务维度上都比较薄弱,暴露出了一定的财务危机风险,这显然和我国农业大国的背景不匹配。（2）针对农业上市公司财务危机现状进行了研究,目前我国有4家农业上市公司被特别处理,占到所有被特别处理上市公司数量的2.86%,而农业上市公司数量仅占全部上市公司数量的1.1%,相比其他上市公司存在更大的财务风险。对农业上市公司财务危机成因进行了总结,包括:农业行业的弱质性、多元化的“背农”经营、经营管理混乱、过度依赖政策补贴等。（3）创建农业上市企业的财务危机预警指标体系,根据预警指标的选取原则,初步确定了24个财务指标和3个非财务指标,再通过对指标进行正态检验与显着性分析,最终确定了17个财务指标和2个非财务指标。最后利用主成分分析法,将17个财务指标降综合盈利能力、偿债能力、发展能力、营业能力和现金流能力五个主成分因子,使财务危机预警指标体系适用于预警模型。（4）创建了农业上市企业财务危机的BP神经网络预测模型与Logistic预测模型,预测结果显示,BP神经网络模型对财务危机企业训练预测准确率达到了75%,在检验中预测准确率达到了100%,而Logistic模型对财务危机企业的预测准确率仅为50%,表明本文构建的农业上市企业BP神经网络预测模型具有良好的预测能力。最后,两个模型均显示农业上市公司的运营能力和现金流能力对企业财务危机的发生具有重要的影响,这对我们预测并防范企业财务危机的发生,减少财务危机发生带来的危害提供了帮助。
二、公司财务危机与预警研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、公司财务危机与预警研究（论文提纲范文）
（1）基于知识推理的上市公司财务危机预警研究（论文提纲范文）
| 1 文献综述 |
| 1.1 财务危机预警指标 |
| 1.2 财务危机预警模型 |
| 2 研究模型 |
| 2.1 知识获取层 |
| 2.2 知识处理层 |
| 2.3 知识应用层 |
| 3 上市公司财务危机预警信息资源的获取 |
| 3.1 财务指标 |
| 3.2 公司管理指标 |
| 3.3 文本指标 |
| 4 上市公司财务危机预警的知识处理 |
| 4.1 上市公司财务危机预警本体构建 |
| 4.2 上市公司财务危机预警规则生成 |
| 5 上市公司财务危机预警的知识应用 |
| 5.1 上市公司财务危机预警知识推理 |
| 5.2 知识推理结果分析 |
| 6 结论 |
（2）现金流视角下G传媒公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国外文献综述 |
| 1.3.2 国内文献综述 |
| 1.3.3 国内外文献述评 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 相关基本理论 |
| 2.1 概念的界定 |
| 2.1.1 现金流量 |
| 2.1.2 财务风险 |
| 2.1.3 现金流与财务风险 |
| 2.1.4 财务风险预警 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 经济周期理论 |
| 2.2.2 风险管理理论 |
| 2.2.3 财务预警理论 |
| 2.2.4 资本结构理论 |
| 第三章 现金流视角下G传媒公司财务现状及风险预警现状分析 |
| 3.1 G传媒公司基本情况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 业务情况 |
| 3.1.3 经营特点 |
| 3.2 G传媒公司财务状况分析 |
| 3.2.1 投资活动现状分析 |
| 3.2.2 筹资活动现状分析 |
| 3.2.3 经营活动现状分析 |
| 3.3 G传媒公司财务风险分析 |
| 3.3.1 与投资相关的财务风险 |
| 3.3.2 与筹资相关的财务风险 |
| 3.3.3 与经营相关的财务风险 |
| 3.4 G传媒公司财务风险预警现状 |
| 3.4.1 预警制度 |
| 3.4.2 预警岗位 |
| 3.4.3 预警流程 |
| 3.4.4 预警方法 |
| 3.4.5 预警效果分析 |
| 3.5 G传媒公司财务风险预警存在的问题 |
| 3.5.1 缺乏财务风险预警意识 |
| 3.5.2 财务风险预警制度与预警岗位不健全 |
| 3.5.3 财务风险预警流程和预警方法落后 |
| 3.5.4 现金流指标使用不足 |
| 3.6 建立现金流视角下财务风险预警体系的必要性 |
| 第四章 现金流视角下G传媒公司财务风险预警体系的构建与应用 |
| 4.1 G传媒公司财务风险预警体系指标初选 |
| 4.1.1 指标选取原则 |
| 4.1.2 初选指标确定 |
| 4.2 G传媒公司财务风险预警体系初选指标处理及权重计算 |
| 4.2.1 初选指标处理 |
| 4.2.2 初选指标权重计算 |
| 4.3 G传媒公司财务风险预警体系构建 |
| 4.3.1 初选指标筛选 |
| 4.3.2 财务风险预警体系的建立 |
| 4.4 G传媒公司财务风险预警体系指标权重的确定 |
| 4.5 G传媒公司财务风险预警体系指标行业标准值的确定 |
| 4.5.1 行业样本数据的确定 |
| 4.5.2 行业标准值的确定 |
| 4.6 G传媒公司财务风险预警体系警限区间的确定 |
| 4.7 G传媒公司财务风险预警体系的应用 |
| 4.7.1 预警过程及结果 |
| 4.7.2 预警结果分析 |
| 第五章 G传媒公司财务风险的防范措施及风险预警的保障措施 |
| 5.1 财务风险的防范措施 |
| 5.1.1 提高投资收益水平 |
| 5.1.2 优化资本结构并拓宽筹资渠道 |
| 5.1.3 合理运用营运资金 |
| 5.2 财务风险预警的保障措施 |
| 5.2.1 增强财务风险预警意识 |
| 5.2.2 完善财务风险预警制度与预警岗位 |
| 5.2.3 采用科学的财务风险预警流程和预警方法 |
| 5.2.4 深化现金流管理意识 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）Z矿业公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第二章 财务风险预警相关基础理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 财务风险定义 |
| 2.1.2 财务风险预警定义 |
| 2.2 财务风险相关理论 |
| 2.2.1 投资组合理论 |
| 2.2.2 MM理论 |
| 2.2.3 财务杠杆理论 |
| 2.3 财务风险预警相关理论 |
| 2.3.1 财务风险预警方法 |
| 2.3.2 财务风险预警的功能 |
| 2.4 熵值法与功效系数法的原理 |
| 2.4.1 熵值法的原理 |
| 2.4.2 功效系数法的原理 |
| 2.4.3 熵值法与功效系数法的应用条件分析 |
| 第三章 Z矿业公司财务风险及财务预警现状分析 |
| 3.1 Z矿业公司概况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 组织架构 |
| 3.1.3 行业概况 |
| 3.2 Z矿业公司财务风险分析 |
| 3.3 Z矿业公司财务风险预警工作现状 |
| 3.4 Z矿业公司财务风险预警中存在的问题 |
| 3.4.1 财务风险预警制度不健全 |
| 3.4.2 财务风险预警职责设置不明晰 |
| 3.4.3 财务风险预警指标设置不够完善 |
| 第四章 Z矿业公司财务风险预警模型的构建 |
| 4.1 Z矿业公司财务风险预警指标的初次选取 |
| 4.2 Z矿业公司财务风险预警指标的筛选 |
| 4.2.1 财务风险预警指标的标准化处理及赋权 |
| 4.2.2 采用相关性分析进行指标筛选 |
| 4.3 Z矿业公司财务风险预警指标的赋权 |
| 4.4 功效系数法下Z矿业公司财务风险预警模型的构建 |
| 4.4.1 预警标准值与评分公式的确定 |
| 4.4.2 Z矿业公司财务风险预警等级的划分 |
| 第五章 Z矿业公司财务风险预警实施效果分析 |
| 5.1 Z矿业公司财务风险预警结果 |
| 5.2 Z矿业公司财务风险预警结果分析 |
| 5.2.1 盈利能力分析 |
| 5.2.2 偿债能力分析 |
| 5.2.3 营运能力分析 |
| 5.2.4 发展能力分析 |
| 第六章 Z矿业公司防范财务风险的对策建议 |
| 6.1 加强企业“两金”综合化管理 |
| 6.2 强化企业发展能力 |
| 6.2.1 加速产业转型提升竞争能力 |
| 6.2.2 打造优势产品拓宽销售市场 |
| 6.3 加强各环节成本费用的管控 |
| 6.3.1 深化成本体系管理做好企业成本预算 |
| 6.3.2 加强管理费用的综合管理 |
| 6.4 完善Z矿业公司财务风险预警制度建设 |
| 6.4.1 设置财务风险预警专岗 |
| 6.4.2 强化人员培训增强风险意识 |
| 6.4.3 实现财务风险预警应对常态化 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及取得的学术成果 |
（4）虎牙直播公司财务风险预警体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 财务风险概述 |
| 2.1.1 财务风险的界定 |
| 2.1.2 财务风险的分类及特征 |
| 2.1.3 财务风险的成因 |
| 2.2 财务风险预警概述 |
| 2.2.1 财务风险预警概念 |
| 2.2.2 财务风险预警功能 |
| 2.2.3 构建财务预警体系的意义 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 现代资本结构理论 |
| 2.3.2 模糊数学的隶属度理论 |
| 第三章 虎牙直播公司经营环境及财务风险分析 |
| 3.1 虎牙公司概况及经营特点 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 公司组织结构 |
| 3.1.3 公司经营特点 |
| 3.2 虎牙直播公司宏观环境分析 |
| 3.2.1 政策及监管方面 |
| 3.2.2 市场竞争方面 |
| 3.2.3 技术变革影响 |
| 3.3 虎牙直播公司财务风险分析 |
| 3.3.1 偿债能力 |
| 3.3.2 盈利能力 |
| 3.3.3 营运能力 |
| 3.3.4 成长能力 |
| 3.4 建立财务风险预警体系的必要性 |
| 第四章 虎牙直播公司财务风险预警体系的构建 |
| 4.1 财务风险预警体系的构建目标和原则 |
| 4.1.1 财务风险预警体系的构建目标 |
| 4.1.2 财务风险预警体系构建原则 |
| 4.2 财务风险预警模型的选择 |
| 4.3 财务风险预警指标体系的构建 |
| 4.3.1 财务风险预警指标初始设计 |
| 4.3.2 财务风险预警指标权重衡量 |
| 4.3.3 相关性分析及指标筛选 |
| 4.3.4 最终预警指标及其权重确定 |
| 4.4 基于模糊评价法的财务风险预警模型 |
| 4.4.1 模糊评价法的原理 |
| 4.4.2 确定因数集 |
| 4.4.3 确定评语集 |
| 4.4.4 构造隶属度矩阵 |
| 4.4.5 计算模糊综合评价结果 |
| 4.5 预警警限的确定 |
| 4.6 预警结果反馈 |
| 第五章 虎牙直播公司财务风险预警体系的应用及风险防范措施 |
| 5.1 财务风险预警体系的应用 |
| 5.1.1 财务风险预警体系的应用流程 |
| 5.1.2 财务风险预警结果计算 |
| 5.1.3 财务风险预警结果分析 |
| 5.2 财务风险防范措施 |
| 5.2.1 强化风险意识并运用预警模型 |
| 5.2.2 开拓新付费内容发展多元盈利模式 |
| 5.2.3 积极拓宽融资渠道合理运用股权融资方式 |
| 5.2.4 加强平台运营成本控制 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（5）基于功效系数法的KM公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外研究 |
| 二、国内研究 |
| 三、研究述评 |
| 第三节 研究内容与框架 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究框架 |
| 第四节 研究方法 |
| 第二章 相关理论与方法 |
| 第一节 财务风险及其识别 |
| 一、财务风险的定义 |
| 二、财务风险的识别 |
| 第二节 财务风险预警理论 |
| 一、财务风险预警的定义 |
| 二、财务风险预警的功能 |
| 三、财务风险预警方法的评价 |
| 第三节 功效系数法理论 |
| 一、功效系数法的原理 |
| 二、功效系数法的步骤 |
| 三、功效系数法在财务风险预警中的应用 |
| 第三章 KM公司经营环境及财务风险分析 |
| 第一节 KM公司概况 |
| 第二节 KM公司经营环境风险分析 |
| 一、外部环境 |
| 二、内部环境 |
| 第三节 KM公司财务现状分析 |
| 一、偿债能力分析 |
| 二、盈利能力分析 |
| 三、营运能力分析 |
| 四、发展能力分析 |
| 第四章 KM公司财务风险预警系统的构建 |
| 第一节 KM公司建立财务风险预警系统的必要性 |
| 第二节 财务风险预警系统的构建原则 |
| 第三节 财务风险预警模型的构建 |
| 一、功效系数法的优化 |
| 二、指标的选取 |
| 三、指标权重的确定 |
| 四、评价标准值的确定 |
| 五、财务风险警度的确定 |
| 六、有效性验证 |
| 第五章 KM公司财务风险预警系统的应用及应对措施 |
| 第一节 KM公司财务风险预警系统的应用 |
| 一、KM公司近三年财务风险预警结果 |
| 二、KM公司近三年财务风险预警结果分析 |
| 第二节 KM公司财务风险应对措施 |
| 一、设立财务风险预警监管机构 |
| 二、优化业务结构 |
| 三、加强对应收账款与存货的管理 |
| 四、加强各环节成本控制 |
| 五、夯实内部管理 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）H公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究内容和研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 财务风险 |
| 2.1.2 财务风险预警 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 风险管理理论 |
| 2.2.2 内部控制理论 |
| 3 H公司财务风险及预警现状分析 |
| 3.1 H公司及行业概况 |
| 3.1.1 行业概况 |
| 3.1.2 公司概况 |
| 3.2 H公司财务现状 |
| 3.2.1 偿债状况 |
| 3.2.2 营运状况 |
| 3.2.3 盈利状况 |
| 3.2.4 发展状况 |
| 3.3 H公司财务风险类型 |
| 3.3.1 偿债风险 |
| 3.3.2 营运风险 |
| 3.3.3 盈利风险 |
| 3.3.4 发展风险 |
| 3.4 H公司财务风险预警现状 |
| 3.4.1 财务风险预警制度 |
| 3.4.2 财务风险预警岗位 |
| 3.4.3 财务风险预警方法 |
| 3.5 H公司财务风险预警存在的问题 |
| 3.5.1 缺乏财务风险预警意识 |
| 3.5.2 财务风险预警方法不科学 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 H公司财务风险预警与结果分析 |
| 4.1 H公司财务风险预警方法确定 |
| 4.1.1 功效系数法与其他方法的对比 |
| 4.1.2 功效系数法的适用性 |
| 4.2 H公司财务风险预警指标选取 |
| 4.2.1 财务风险预警指标选取原则 |
| 4.2.2 财务风险预警指标初步选定 |
| 4.2.3 财务风险预警初选指标的处理与筛选 |
| 4.2.4 财务风险预警指标权重再计算 |
| 4.3 H公司财务风险预警评分与等级 |
| 4.3.1 财务风险预警得分计算 |
| 4.3.2 财务风险预警等级 |
| 4.4 财务风险预警结果分析 |
| 4.4.1 偿债风险分析 |
| 4.4.2 营运风险分析 |
| 4.4.3 盈利风险分析 |
| 4.4.4 发展风险分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 H公司财务风险成因分析 |
| 5.1 偿债风险成因分析 |
| 5.1.1 现金流不充足 |
| 5.1.2 负债结构不合理 |
| 5.2 营运风险成因分析 |
| 5.2.1 应收账款质量差 |
| 5.2.2 存货周转速度下降 |
| 5.3 盈利风险成因分析 |
| 5.3.1 原材料价格上涨 |
| 5.3.2 国内市场竞争激烈 |
| 5.4 发展风险成因分析 |
| 5.4.1 研发投入不足 |
| 5.4.2 研发能力待提升 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 H公司财务风险防范措施 |
| 6.1 偿债风险上升的防范措施 |
| 6.1.1 拓宽公司筹资渠道 |
| 6.1.2 合理配置贷款额度和负债规模 |
| 6.2 营运风险上升的防范措施 |
| 6.2.1 加强应收账款管理 |
| 6.2.2 强化存货管理 |
| 6.3 盈利风险上升的防范措施 |
| 6.3.1 控制成本费用 |
| 6.3.2 拓宽产品销售市场 |
| 6.4 发展风险上升的防控措施 |
| 6.4.1 加大研发投入 |
| 6.4.2 提升研发能力 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 研究结论 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）基于神经网络模型的通信设备制造行业财务风险预警研究 ——以D公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于财务风险预警的研究 |
| 1.2.2 关于财务风险预警模型的研究 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文基本框架 |
| 2 企业财务风险预警理论概述 |
| 2.1 财务风险预警的定义、特征、功能及流程 |
| 2.1.1 财务风险预警的定义 |
| 2.1.2 财务风险预警的特征 |
| 2.1.3 财务风险预警的功能 |
| 2.1.4 财务风险预警的流程 |
| 2.2 财务风险预警经典模型 |
| 2.2.1 多元线性判定模型 |
| 2.2.2 Logistic回归模型 |
| 2.2.3 神经网络模型 |
| 2.3 财务风险预警模型构建流程 |
| 2.4 财务风险预警的理论基础 |
| 2.4.1 风险管理理论 |
| 2.4.2 危机生命周期理论 |
| 2.4.3 财务诊断理论 |
| 3 中国通信设备制造行业财务风险概述 |
| 3.1 行业发展历程 |
| 3.1.1 新中国成立后的缓慢发展阶段 |
| 3.1.2 改革开放初期的学习阶段 |
| 3.1.3 加入WTO后的快速扩张阶段 |
| 3.2 行业特征分析 |
| 3.2.1 技术和资金密集,创新风险系数较高 |
| 3.2.2 研发成本高,生产制造成本相对低 |
| 3.3 财务风险特征分析 |
| 3.3.1 资金需求量大,筹资风险较高 |
| 3.3.2 研发投入不确定性较高,投资风险大 |
| 3.3.3 项目回收期较长,资金回收风险高 |
| 4 基于神经网络模型的通信设备制造业财务风险预警模型构建 |
| 4.1 样本选取与数据来源 |
| 4.2 基于行业财务风险特征的预警指标选取 |
| 4.2.1 指标选取原则 |
| 4.2.2 财务指标选取 |
| 4.2.3 非财务指标选取 |
| 4.3 基于K-means聚类方法的财务风险程度评估 |
| 4.3.1 聚类数目确定 |
| 4.3.2 聚类有效性检验 |
| 4.3.3 聚类结果分析 |
| 4.4 非平衡样本数据处理 |
| 4.5 基于神经网络模型的财务风险预警模型构建 |
| 4.5.1 BP神经网络模型的设计 |
| 4.5.2 预警模型训练 |
| 4.5.3 预警结果及分析 |
| 5 基于神经网络模型的D公司财务风险预警分析 |
| 5.1 D公司现状 |
| 5.2 D公司财务预警基础指标选择及财务风险程度评价 |
| 5.2.1 预警指标选择 |
| 5.2.2 D公司财务风险程度评价 |
| 5.3 D公司预警模型应用及结果分析 |
| 5.3.1 预警模型应用 |
| 5.3.2 预警结果分析 |
| 5.4 D公司财务风险防控对策 |
| 5.4.1 拓展筹资渠道,优化资本结构 |
| 5.4.2 加快产品转型升级,提升盈利水平 |
| 5.4.3 加强应收账款管理,提升回款能力 |
| 5.4.4 关注存货跌价风险,提升存货管理水平 |
| 5.4.5 加大研发投入,增强核心发展能力 |
| 5.4.6 强化内部管理,有效应对诉讼风险 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.1.1 神经网络模型可有效提前一年进行财务风险预警 |
| 6.1.2 模型参数的选择影响预警准确率 |
| 6.1.3 平衡样本数据有利于神经网络模型学习到更多特征 |
| 6.2 应用建议 |
| 6.2.1 扩展样本数据量及预警指标维度 |
| 6.2.2 细化公司财务风险程度分级 |
| 6.2.3 预警模型需要持续更新 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）基于功效系数法的鹏博士财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外研究综述 |
| 1.3.2 国内研究综述 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 财务风险 |
| 2.1.2 财务风险预警 |
| 2.1.3 熵权法 |
| 2.1.4 功效系数法 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 风险管理理论 |
| 2.2.2 资本结构理论 |
| 2.2.3 内部控制理论 |
| 3 鹏博士公司简介及财务现状分析 |
| 3.1 鹏博士公司概况 |
| 3.2 鹏博士公司财务状况分析 |
| 3.2.1 盈利能力分析 |
| 3.2.2 营运能力分析 |
| 3.2.3 偿债能力分析 |
| 3.2.4 发展能力分析 |
| 3.2.5 现金流量分析 |
| 3.3 鹏博士公司进行财务风险预警的必要性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于功效系数法的鹏博士公司财务风险预警设计 |
| 4.1 基于功效系数法财务风险预警指标的确定 |
| 4.1.1 财务风险预警指标选取原则 |
| 4.1.2 财务风险预警指标初选 |
| 4.1.3 财务风险预警指标处理 |
| 4.1.4 财务风险预警指标筛选 |
| 4.2 基于功效系数法指标权重的确定 |
| 4.3 基于功效系数法指标评价标准的确定 |
| 4.4 功效系数法的改进及预警区间的确定 |
| 4.4.1 功效系数法的改进 |
| 4.4.2 预警区间的确定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于功效系数法的鹏博士财务风险预警及结果分析 |
| 5.1 基于功效系数法的鹏博士公司近六年财务指标预警 |
| 5.2 鹏博士公司财务风险预警系统运行结果分析 |
| 5.2.1 盈利能力财务风险分析 |
| 5.2.2 营运能力财务风险分析 |
| 5.2.3 偿债能力财务风险分析 |
| 5.2.4 发展能力财务风险分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 鹏博士公司财务风险应对措施 |
| 6.1 建立财务风险预警部门 |
| 6.2 拓展公司的经营业务 |
| 6.3 加快数据中心运营模式转型 |
| 6.4 优化资本结构 |
| 7 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）支持向量机在上市公司财务危机预警中的应用 ——基于高新技术企业的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 财务危机成因综述 |
| 1.2.2 财务危机预警指标 |
| 1.2.3 财务危机预警模型 |
| 1.2.4 支持向量机应用研究现状 |
| 1.2.5 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.4 论文的创新点和不足之处 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第二章 相关概念及界定 |
| 2.1 财务危机概念及理论 |
| 2.1.1 财务危机概念界定 |
| 2.1.2 财务危机的理论解释 |
| 2.2 财务危机预警 |
| 2.2.1 财务危机预警概念 |
| 2.2.2 财务危机预警程序 |
| 2.3 机器学习概述 |
| 2.3.1 机器学习介绍 |
| 2.3.2 支持向量机基础理论 |
| 2.3.3 支持向量机的应用优势 |
| 第三章 高新技术企业财务状况分析 |
| 3.1 高新技术企业的定义 |
| 3.2 高新技术企业发展现状 |
| 3.3 高新技术企业财务风险的表现形式 |
| 3.3.1 高新技术企业财务风险的外在表现形式 |
| 3.3.2 高新技术企业财务风险的内在表现形式 |
| 第四章 财务危机预警的样本选择与数据检验 |
| 4.1 研究样本的来源与确定 |
| 4.1.1 样本期的选择 |
| 4.1.2 样本公司的确定 |
| 4.2 研究样本的描述性统计 |
| 4.2.1 行业分布特征描述 |
| 4.2.2 样本的资产规模描述 |
| 4.3 预警指标选择 |
| 4.3.1 指标的选择原则 |
| 4.3.2 指标的初步选取 |
| 4.4 初选指标的筛选 |
| 4.4.1 正态性检验 |
| 4.4.2 显着性检验 |
| 第五章 基于支持向量机的财务危机预警模型构建 |
| 5.1 模型构建总体思路 |
| 5.2 模型建立与优化过程 |
| 5.3 模型的训练与测试 |
| 5.3.1 数据预处理 |
| 5.3.2 核函数的选择 |
| 5.3.3 参数寻优 |
| 5.3.4 模型评估 |
| 5.3.5 模型结果分析 |
| 第六章 研究总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于BP神经网络模型的农业上市公司财务危机预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.1.1 数据收集方法 |
| 1.3.1.2 分析方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究特色与难点 |
| 1.4.1 研究特色 |
| 1.4.2 研究难点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 财务危机的相关研究 |
| 2.1.1 财务危机的概念 |
| 2.1.2 财务危机的特征及表现形式 |
| 2.1.3 财务危机的成因 |
| 2.2 企业财务危机预警的研究 |
| 2.2.1 财务危机预警的相关理论 |
| 2.2.2 财务危机预警模型的研究 |
| 2.2.3 财务危机预警指标的研究 |
| 2.3 农业上市公司财务危机预警相关研究 |
| 2.4 综合评述 |
| 3 农业上市公司财务现状 |
| 3.1 农业上市公司的基本情况 |
| 3.1.1 农业上市公司的界定 |
| 3.1.2 农业上市公司的数量 |
| 3.1.3 农业上市公司的行业及地区分布 |
| 3.1.4 农业上市公司的经营规模 |
| 3.2 农业上市公司的基本财务情况 |
| 3.2.1 盈利能力 |
| 3.2.2 偿债能力 |
| 3.2.3 经营发展能力 |
| 3.2.4 营运能力 |
| 3.2.5 现金流能力 |
| 3.3 农业上市公司财务危机现状与成因 |
| 3.3.1 农业上市公司财务危机现状 |
| 3.3.2 农业上市公司财务危机成因 |
| 4 农业上市公司财务危机预警指标体系与模型构建 |
| 4.1 研究样本选取 |
| 4.2 财务危机预警模型指标体系的构建 |
| 4.2.1 指标选取原则 |
| 4.2.2 预警指标的筛选 |
| 4.3 农业业上市公司财务危机预警模型构建 |
| 4.3.1 Logistic预警模型 |
| 4.3.2 BP神经网络预测模型 |
| 5 农业上市公司财务预警模型实证分析 |
| 5.1 样本数据的主成分因子提取 |
| 5.1.1 因子分析提取的可行性检验 |
| 5.1.2 主因子的确定 |
| 5.1.3 因子得分计算 |
| 5.2 基于Logistic模型和BP神经网络模型预测结果 |
| 5.2.1 Logistic模型预测结果分析 |
| 5.2.2 BP神经网络模型预测结果分析 |
| 5.3 预测结果的对比 |
| 6 研究结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、公司财务危机与预警研究（论文参考文献）
- [1]基于知识推理的上市公司财务危机预警研究[J]. 李诗轩,陈烨,石文萱,杨达森. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2021(04)
- [2]现金流视角下G传媒公司财务风险预警研究[D]. 鲁颖. 西安石油大学, 2021(12)
- [3]Z矿业公司财务风险预警研究[D]. 郭昊骖. 西安石油大学, 2021(12)
- [4]虎牙直播公司财务风险预警体系研究[D]. 张豆豆. 西安石油大学, 2021(09)
- [5]基于功效系数法的KM公司财务风险预警研究[D]. 竺珂丹. 云南师范大学, 2021(08)
- [6]H公司财务风险预警研究[D]. 刘兴宏. 黑龙江八一农垦大学, 2021(12)
- [7]基于神经网络模型的通信设备制造行业财务风险预警研究 ——以D公司为例[D]. 闫厚镇. 江西财经大学, 2021(10)
- [8]基于功效系数法的鹏博士财务风险预警研究[D]. 张霞. 黑龙江八一农垦大学, 2021(12)
- [9]支持向量机在上市公司财务危机预警中的应用 ——基于高新技术企业的实证研究[D]. 袁文昱. 山西财经大学, 2021(09)
- [10]基于BP神经网络模型的农业上市公司财务危机预警研究[D]. 陈高健. 浙江农林大学, 2020(07)
标签：财务风险论文; 财务预警论文; 风险预警系统论文; 企业发展能力指标论文; 企业经营论文;