企业财务困境分析与预测方法研究

第1章　绪论　1.1　研究背景及研究意义　　1.1.1　研究背景　　1.1.2　研究意义　1.2　研究方法和内容　　1.2.1　研究方法　　1.2.2　研究内容　1.3　主要创新点第2章　企业财务困境分析与预测相关理论及研究综述　2.1　支持向量机相关理论　　2.1.1　机器学习与统计学习理论　　2.1.2　支持向量机原理　　2.1.3　支持向量机应用研究现状　2.2　遗传算法相关理论　　2.2.1　遗传算法原理及其历史演进　　2.2.2　遗传算法的研究内容　　2.2.3　遗传算法应用研究现状　2.3　企业财务困境分析与预测方法研究综述　　2.3.1　企业财务困境内涵的界定　　2.3.2　企业财务困境定量分析与预测方法　　2.3.3　企业财务困境定性分析与预测方法第3章　企业财务困境特征及影响因素分析　3.1　企业财务困境及其特征分析　　3.1.1　企业财务困境概念的界定　　3.1.2　企业财务困境特征　　3.1.3　企业财务困境特征分析　　3.1.4　企业财务困境形成的时序特征　3.2　企业财务困境影响因素分析　　3.2.1　企业财务困境总体影响因素　　3.2.2　影响企业财务困境的内部因素　　3.2.3　影响企业财务困境的外部因素　3.3　企业财务困境分析与预测框架　　3.3.1　企业财务困境分析与预测过程框架　　3.3.2　企业财务困境分析与预测方法框架第4章企业财务困境分析与预测指标体系的构建　4.1　企业财务困境分析与预测的总体指标体系　　4.1.1　构建总体预测指标体系的原则　　4.1.2　总体预测指标体系的构建　4.2　财务困境短期分析与预测指标体系　　4.2.1　指标数据的正态分布检验　　4.2.2　指标数据的显著性差异检验　　4.2.3　指标数据的多重共线性检验　4.3　财务困境中长期分析与预测指标体系　　4.3.1　指标数据的正态分布检验　　4.3.2　指标数据的显著性差异检验　　4.3.3　指标数据的多重共线性检验　　4.3.4　短期与中长期分析和预测指标体系的比较第5章　基于支持向量机的企业财务困境预测方法　5.1　togit回归模型　　5.1.1　Logit回归模型的形式　　5.1.2　Logit回归模型的估计　　……第6章　基于遗传算法和支持向量机的财务困境预测方法第7章　企业财务困境分析与预测实证研究第8章　研究与展望附录参考文献后记

　　财务困境分析与预测是财务管理和投资管理领域的一个重要研究方向，企业是否会陷入财务困境，这不仅关系到企业本身战略的制定与调整，而且还关系到投资者和债权人的利益。本书研究的目的，就是希望能够提出一种适合我国上市公司的、无企业规模限制、无行业局限、无股权结构限制，可以广泛应用的财务困境分析与预测方法。从而，向监管部门和广大投资者揭示，有哪些公司可能会陷入财务困境，使他们引起警觉，使监管部门维护市场稳定，为市场提供科学的决策信息。【作者简介】　　赵冠华，男，1962年12月出生，汉族，江苏徐州人，中共党员，研究生学历，管理学博士。现为山东财经大学会计学院副教授、研究生导师。原山东财政学院首批会计学科研团队成员、山东省首批会计学教学团队成员。山东省应用统计学会理事、济南市数量经济与技术经济学会理事。　　1988年7月毕业于中国地质大学(武汉)信息与计算科学专业，获学士学位；1995年7月研究生毕业于中国地质大学(北京)计算数学专业，获硕士学位；2009年12月毕业于天津大学管理科学与工程专业，获管理学博士学位。1995年研究生毕业后到原山东财政学院会计学院任教至今。长期从事会计信息化、企业财务风险预警等方面的教学和科研工作。先后在《运筹与管理》、《计算机应用》、《计算机工程与设计》、《中国管理信息化》、《财会月刊》、国外El源刊AdvancedMateriaIs ReSearch和Communications in Computer andInformationScience以及国际著名学术会议上发表论文30多篇。主持完成省级课题4项，参与省级课题2项、国家自然科学基金课题1项。曾先后获得山东财政学院优秀科研成果一等奖2项、山东省省级实验教学成果奖三等奖3项、山东省省级教学成果奖二等奖1项、山东软科学优秀成果奖三等奖1项。