企业财务危机预警的智能决策方法

第一章 绪论

第一节 课题背景及研究目的和意义

一 课题背景

二 研究目的和意义

第二节 国内外研究现状综述

一 企业预警基本理论的研究现状

二 财务危机概念界定的研究现状

三 财务危机预警方法的研究现状

四 财务危机预警指标体系的研究现状

五 财务危机预警实证研究的现状

六 当前研究中存在的问题

第三节 主要内容和结构

第四节 研究方法及技术路线

一 研究方法

二 技术路线

第二章 企业财务危机预警理论

第一节 财务危机和财务危机预警的含义

一 财务危机的基本含义

二 财务危机的类型

三 财务危机预警的基本含义

第二节 企业财务危机周期及性质

一 企业财务危机周期

二 企业财务危机的性质

第三节 财务危机的警源分析

一 财务危机的外生警源

二 财务危机的内生警源

第四节 多层次财务危机预警体系

一 多层次财务危机预警体系框架

二 单项财务指标的实时监控

三 基于机器学习的财务危机预警

四 基于专家经验的财务危机预警

第五节 本章小结

第三章 实验用样本数据及定量财务指标体系

第一节 样本公司的选择

一 财务危机样本公司的选择标准

二 财务正常样本公司的配对标准

三 样本公司选择结果

第二节 备选财务指标的选择

一 备选财务指标的选择原则

二 备选财务指标的内容

第三节 样本数据及统计描述和检验

一 样本数据收集及预处理

二 描述性统计和正态性检验

第四节 定量财务指标体系

一 备选财务指标的均值比较

二 定量财务指标体系的内容

三 定量财务指标体系的共线性检验

第五节 本章小结

第四章 人工智能单分类器财务危机预警方法

第一节 单分类器财务危机预测的空间几何意义

第二节 遗传算法动态优化决策树的财务危机预测

一 设计思想及流程算法

二 决策树理论

……

第五章 基于多分类器组合的财务危机预警方法

第六章 基于群决策的财务危机预警方法

结论

附录

参考文献

财务危机是企业危机最综合、最显著的表现。随着我国证券市场机制和企业破产制度的完善，财务危机不但使企业遭受巨大损失，而且直接影响企业的生存和发展。如何提高企业财务危机预警效果，已成为企业的重要研究问题。
　　然而，已有的财务危机预警研究主要围绕传统的单分类器财务危机预测方法展开，缺乏系统性。不但人工智能单分类器财务危机预测方法有待进一步扩充，而且忽视了以多分类器组合进行财务危机预测可能带来的好处，以及专家经验知识和非财务信息对财务危机预警的重要作用。在该研究背景下，当前正飞速发展的计算机科学、人工智能、数据挖掘和群决策理论，为从新的视角开展企业财务危机预警研究提供了思路。
　　《企业财务危机预警的智能决策方法》以财务管理理论和企业预警理论为基础，跟踪人工智能、数据挖掘以及群决策领域的前沿理论、方法和技术，采用定量和定性相结合、规范和实证相结合、机器学习和专家经验相结合的跨学科综合研究方法，对企业财务危机预警的智能决策方法体系展开系统的研究。
　　《企业财务危机预警的智能决策方法》从剖析企业财务危机问题的现象和本质人手，提出了包含财务指标实时监控、财务危机机器学习预警和财务危机专家经验预警三个方面的多层次财务危机预警体系框架，并抓住基于定量财务数据的机器学习预警和基于定性财务及非财务信息的专家经验预警两条主线来进行深入研究。