一、上市公司财务危机预警指标设计（论文文献综述）
燕妮[1]（2021）在《医药行业上市公司财务危机预警研究》文中进行了进一步梳理
胡心搏[2]（2021）在《企业财务危机预警中功效系数法的改进及应用探讨 ——以武汉凡谷为例》文中提出在市场结构日益复杂的今天,企业所处的经济环境存在重大不确定性,随时都可能陷入财务危机。一旦陷入财务危机,企业各方均会遭受重大损失,所以无论是企业自身还是其利益相关者都需随时关注企业的财务状况,对财务危机进行合理预警分析。目前主流的财务危机预警方法集中在运用实证分析建立模型方面,操作较为复杂,并不适用于企业的日常经营。与主流方法相比,功效系数法不仅操作简单易行,还能综合反映企业的财务状况,更能提高预警的准确性,因而被广泛应用于财务危机预警分析中。但其也存在指标权重未考虑行业特征等不足,基于此,本文将针对功效系数法的不足对其进行改进,并将改进后的方法应用于财务危机预警中,提高其在财务危机预警应用中的科学性与有效性。本文选取通信设备制造业中的“武汉凡谷”作为案例公司。通信设备制造业具有投入大、回收难的特征,属于高风险行业,因而对其进行财务危机预警研究具有重要意义。本文结合通信设备制造业的特征,运用改进后的功效系数法对案例公司进行预警分析。首先,理论部分通过对国内外企业财务危机预警相关文献的梳理,界定企业财务危机的概念,并对财务危机预警的内涵与理论基础进行阐述,再对功效系数法的基本原理、特点及应用程序进行介绍。其次,针对传统功效系数法的不足提出建议并对其进行改进,引入现金流量指标,运用层次分析法为指标赋权,优化单项评分值的计算方法,对警限区间进行重新划分。再次,结合案例公司所处行业的特征,构建出适合通信设备制造业的财务危机预警模型,将其应用于武汉凡谷财务危机预警,进而给出相应对策。通过研究结果可知,武汉凡谷自2014年起连续四年财务状况直线下降,于2017年跌至谷底,陷入财务危机,但其在2018年财务形势略有好转。最后,通过对比改进前后的功效系数法在财务危机预警应用的评价结果,验证了改进方法的有效性。改进后的功效系数法在指标的选择与赋权两方面作出了相关调整,对财务危机的辨识能力得到了明显提升。同时,层次分析法的引入让功效系数法在运用时能将行业特征纳入考量范围。此外,根据国资委每年颁布的《企业绩效评价标准值》,功效系数法重新确定了计算标准值的方法,从原有的二档细化为了五档,能更真实地反映重要指标对综合评分的贡献。基于改进后的功效系数法构建预警模型,一方面,提高了企业财务危机预警的准确性;另一方面,可以让企业及时采取应对措施以降低财务危机带来的损失。
杨韫涵[3]（2021）在《基于机器学习组合优化的科技创新型上市公司的财务危机预警研究》文中研究指明科技创新行业作为近几年比较热门的行业,是近年来市场经济的一个新兴增长点,其对国民经济的推动作用不可小觑。与此同时,科技创新行业的行业特征也使它比传统行业面临更大的财务风险。因此,建立对科技创新型上市公司的财务危机预警体系和模型对该行业的稳定繁荣和健康发展有着重要意义。本文选取科技创新型上市公司作为研究对象,使用五种不同的机器学习算法对科技创新型上市公司进行财务危机的预测,旨在寻找分类效果更好的模型作为科技创新型上市公司的财务预警模型。本文首先介绍了此课题的研究背景和意义,国内外财务危机预警理论和财务危机预警模型的研究现状。在结合上市公司发生财务危机的根本原因和科技创新型上市公司研发支出巨大以及研发创新成果转化率不确定性高等行业特点,改进了原有的财务危机预警指标体系,提出了一套7个一级指标41个二级指标的财务危机预警指标体系,为后续模型研究提供指标体系支持。接着分别阐述并对比了本文所涉及到的五种分类模型——逻辑回归、支持向量机、随机森林、XGBoost和BP神经网络的特点和应用场景的区别。为了保证本研究的有效性和实用性,在模型研究前后分别引入t-SNE降维可视化来保证样本数据的可分性、单特征AUC模型保证指标的简洁有效性等。本文在阐明样本选取的原因、标准和时间段的基础上,选择了 748家科技创新型上市公司作为模型研究的样本,其中187家被判定在2020年出现了财务危机。本文选取了准确率,精确率,召回率,F1得分,AUC这五个指标评估各个模型的分类效果。在模型训练前,引入t-SNE算法将高维样本点映射到三维空间中,用三维图来展示样本数据的可分性。本文通过比较各模型五个分类效果评估指标和拟合网格图综合分析得出结论:XGBoost和BP神经网络在科技创新型上市公司财务预警方面表现较为出色。接以这两个模型为基线,分别对其利用单特征AUC模型进行特征筛选。特征筛选结果均表明:7大类41个特征中只有6类13个指标是有效的,其余均为冗余指标。最终经后续的优化提升表明经过特征优化的BP神经网络模型效果最佳,可以进行广泛推广。此外,还引入了新样本企业,利用优化后的BP神经网络算法预测其未来财务危机发生情况。本文根据实证研究得出了相关结论,结合科技创新型上市公司发展现状及行业常态现象,对股票市场投资者和科技创新型企业管理层提供一些建议。希望可以为投资者后续投资有实质性的帮助,为该科技创新性行业的平稳、高质量、可持续发展提供参考。
袁文昱[4]（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》文中研究指明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[5]（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。
黄梦玮[6]（2020）在《通信行业财务危机预警研究 ——以大唐电信为例》文中进行了进一步梳理作为国民经济建设主要基础行业之一,通信行业从基础弱、技术差到如今5G技术的领跑者,通信行业不管是从基础设施建设还是业务服务的提供,都在不断适应新时代新形势下的新挑战。随着大数据的广泛运用,云计算的方兴未艾,对企业管理也提出了更高的要求。在2008年金融危机后,财务管理分析不再过分注重结果,而是向前延伸,财务预警研究成为研究热点。本文以大唐电信股份有限公司为例,作为出现2次被处以退市风险警示的通信企业,对其进行研究有一定的价值,为保证研究结果准确,选用2003年-2018年16年内121家通信板块的上市企业财务信息及是否有被处于退市风险警示的情况,通过使用发现套索回归（LASSO）解决数据集中时,变量之间高维度和多重共线性的问题,同时借助PSO-SVM模型提升预测精准度,建立财务预警模型。实验发现,对于通信行业中的企业而言,销售净利润率、存货周转率、主营业务收入增长率的变化与企业当年财务健康状况关系密切。研究结果证明,构建的财务危机预警模型的预测准确率达97%。使用该模型预测大唐电信16年的财务数据,预警正确率达88%,证明该模型在研究大唐电信财务危机预警是可行有效的。由此,结合对财务危机预警模型和大唐电信财务数据进一步深入分析其2次财务危机的原因和解决对策,尤其针对指标中的关键性指标销售净利润率、存货周转率以及主营业务收入增长率的变化展开深入分析,并对大唐电信未来发展提出意见与建议,为通信行业企业深入分析财务危机原因提供可能的参考。
任思佳[7]（2021）在《J农业上市公司财务危机预警研究》文中研究说明农业上市公司作为我国农业产业资本化重要的融资方式和途径,是促进农业现代化的关键。随着我国经济发展进入新常态,推动农业农村现代化的任务更加突出,伴随着资本市场改革不断深化,相比其他产业上市公司而言,农业上市企业生产经营中,除了投入产出经济再生产外,由于生物资产运营的特殊性,受自然和客观因素影响明显,不可控因素较多,经营过程中面临的财务风险更为复杂。农业上市公司追求经营效益最大化与风险最低化,财务质量状况不仅没有得到提升甚至发生亏损,近年来,农业上市公司财务危机频发,需要管理者加以重视并防范。因此建立一套完善的、可操作性的财务危机预警体系,并制定相应有效的防范措施来防范化解财务危机至关重要。本文依托财务危机预警与防范相关理论,对财务危机、财务危机预警等概念及相关的理论进行了梳理,确定了本文采取的财务危机企业的对象。选取了有代表性的农林业上市公司J作为研究对象,以农业行业上市企业为样本,选出具有代表性针对性的财务指标。这一步是构建模型的基础。选取与J公司在其细分行业资产规模相当的类比企业。对样本组初步选择的指标进行显着性检验,筛选指标,并构成体系。其次,利用因子分析法,利用相同变量的共同性质,对样本组指标体系的主成分进行提取,得出各指标在各个主成分因子的贡献率,即各自所占权重大小,最终明确因子F的计算公式,并得到最终因子得分结果。最后,利用二元logistic回归方法,对上一步骤得到的最终因子作为协变量,企业是否发生财务危机作为因变量,回归得到最终预测模型,并利用测试组数据验证模型的有效程度。本文数据来源网站主要是国泰安、新浪财经、和讯网等。数据分析及建模软件主要是SPSS25。最终运用J公司2017年财务指标并结合实证模型进行验证,计算结果表明J公司2019年发生财务危机概率很大,由此判断出2019年会陷入财务危机的结论。研究结果表明,农业上市公司的盈利能力、偿债能力及现金流情况会特别影响到公司财务状况,严重时会导致企业陷入财务困境。具体涉及到的财务指标有:每股收益、资产负债率、现金流动负债比、现金债务总额比、销售现金比率、营运资金占资产比率、销售净利率等。本文的研究创新主要表现在以下两点:将多种研究方法结合使用。包括文献研究、模型构建等方法综合运用到农业上市公司财务预警的实证分析中。选取了一套具有针对性的财务指标,并将第一大股东持股比例、人才储备率作为非财务指标,将其共同用来进行财务危机预警的分析识别,增强了财务危机预警模型的全面化和精确性。本文所建模型拟合度较好,对于样本数据是否发生危机的预测准确度达到70.4%。最后针对J公司的实证结果及财务状况提出了相关对策,如拓宽融资渠道,改良债务结构,关注现金流量,调整产业机构,降低成本费用,提高盈利水平,健全预警机制,完善内部控制,完善预警方法,强化人员培训等。希望为农业上市公司财务危机的防范提出参考。
张园园[8]（2020）在《基于PCA-SVM模型的创业板上市公司财务危机预警研究》文中研究指明创业板市场是2009年政府为鼓励科技创新专为暂时无法上市的高科技型中小企业提供融资途径和成长空间而建立的证券交易市场。虽然我国创业板市场具有高成长、高盈利的特点,但是由于其起步较晚、发展尚不成熟、规章制度尚不完善,因而也一直面临着高风险性的问题。2020年6月,深圳证券交易所第五次修订了《深圳证券交易所创业板股票上市规则》,该规则对创业板上市公司强制退市的条件提出了更为严格的要求,这使得一些存在财务异常的公司面临着暂停上市甚至退市的风险。因此,为保证我国创业板上市公司的稳健发展,建立一个有效的创业板上市公司财务危机预警系统已迫在眉睫。本文首先基于创业板上市公司的自身特点及相关学者对创业板上市公司财务危机的界定,同时结合2020年6月深圳证券交易所对其退市制度的最新规定,为创业板上市公司财务危机制定了一个新的评判标准。其次基于这个新标准,从2017-2019年间创业板市场中选取了166个财务危机样本和与之配对的166个财务正常样本。然后从盈利能力、经营能力、发展能力、偿债能力和现金流量等五个方面选取了34个财务指标,通过对这34个指标进行显着性检验和主成分分析选取了10个综合指标,最终构建了基于主成分分析和支持向量机的财务危机预警模型,并将其与单一支持向量机模型进行对比。研究结果发现:（1）主成分分析和支持向量机组合模型在创业板上市公司财务危机预警中有更好的预测效果;（2）本文制定的创业板上市公司财务危机评判标准能对创业板上市公司财务危机进行有效的预测,因此该评判标准具有一定的合理性。最后根据研究结果,从提高企业资金利用率、提高企业资金周转率、增强企业偿债能力、提高企业盈利能力、提高企业员工风险防范意识、加强企业信息披露监管力度、建立有效的财务危机预警系统和加强企业诚信经营理念等方面,对防范创业板上市公司财务危机提出了针对性建议。
程青[9]（2020）在《基于主成分-Logistic模型的医药行业财务预警研究 ——以太极集团为例》文中研究说明作为拥有高资本、高科技投入的医药行业,当前我国此类上市公司发展的整体态势良好,但面对来自国际企业的强势竞争,并伴随着新医改政策密集出台,我国医药行业上市公司提高自身生产经营和财务管理方面的能力迫在眉睫。本文立足于对医药行业上市公司财务风险的预警研究,以期对我国医药行业上市公司财务危机预警提供一定参考。本文首先为太极集团设计了整个医药行业上市公司的财务风险预警指标体系,针对医药行业的特殊行业性质,从盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力和现金流等财务角度和股权集中度、独立董事占董事人数的比等非财务角度,初步选取了56项财务风险预警指标,然后对各财务指标运用F检验,依据重要性程度对指标进行筛选,并最终根据重要程度选用了34项财务风险预警指标;随后,将筛选出来的34项指标进行主成分分析,确定了五个因子;最后运用Logistic逻辑回归构建了用于财务危机预警的主成分-Logistic模型,采用误判成本法确定本模型中的预警阈值点。模型及预警阈值点确定后,本文采取30组未参与建模的医药行业相关指标数据对建立的模型进行检验,通过检验,在主成分分析法下建立的该模型整体准确率约为84%。经分析认为,用主成分法构建Logistic模型,对我国医药行业的财务风险预警研究有一定的参考意义。最后,本文将太极集团的历年的财务数据进行具体运用和分析,利用前文构建的财务预警模型进行预测与分析,得出该公司在2020年将会出现一定程度财务危机的结论。并通过该公司指标数据分析该企业陷入财务危机的具体原因,提出了相对应的防范措施。
赵泽[10]（2020）在《大数据背景下的M新能源公司财务危机预警研究》文中研究指明如今时代瞬息万变,社会环境和信息技术迅猛发展,随之汹涌而来的企业财务风险无处不在。因此,企业做出财务危机预警至关重要。目前新能源行业正在迅速发展并逐渐成为了当今国民生活中不可或缺的重要行业。但是,一旦因为管理或者防范不当,就很有可能会出现严重的财务问题。因此,通过研究新能源行业的敏感性指标,从而进行财务危机预警研究是迫在眉睫的。与此同时,以大数据为手段,从而更好的做出新能源行业的财务危机预警也是一项新的突破和尝试。本文试图依据财务风险控制以及危机预警的相关知识,借鉴优秀学者的方法和理念,运用SPSS软件建立Logistic模型,并选取60家新能源上市公司作为研究对象,研究其财务指标并构建新能源上市公司的财务危机预警模型。在此基础之上,加以大数据的背景,使用Python软件对上市公司的数据进行网络爬虫抓取和情感文本分析,从而得到企业的非财务指标。通过这种方式,将财务危机模型的精度进一步确定,并选取一部分样本对该模型进行检验。最后,将该模型应用于M新能源公司,结合文献分析法、定量分析法和案例分析法等方法分析M新能源公司各项财务指标以及非财务指标,找出其存在的问题并进行优化,从而降低该公司发生财务危机的可能性。除此之外,以此作为新能源行业的一个案例,对于整个行业提供助力。
二、上市公司财务危机预警指标设计（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、上市公司财务危机预警指标设计（论文提纲范文）
（2）企业财务危机预警中功效系数法的改进及应用探讨 ——以武汉凡谷为例（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 文献综述 |
| 1.2.1 关于财务危机及其成因的研究 |
| 1.2.2 关于财务危机预警模型的研究 |
| 1.2.3 关于功效系数法在财务危机预警中的研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究方法与研究思路 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 论文框架 |
| 2 企业财务危机预警与功效系数法理论概述 |
| 2.1 企业财务危机及其预警的内涵 |
| 2.1.1 企业财务危机的概念界定 |
| 2.1.2 企业财务危机预警的内涵 |
| 2.2 功效系数法的基本原理及其特点 |
| 2.2.1 功效系数法的基本原理 |
| 2.2.2 功效系数法的优点 |
| 2.3 功效系数法的应用程序 |
| 2.3.1 预警指标体系的建立 |
| 2.3.2 各指标标准值的确定 |
| 2.3.3 单项评分值的确定 |
| 2.3.4 综合评分值的确定及警限区间的划分 |
| 2.4 企业财务危机预警理论基础 |
| 2.4.1 企业危机管理理论 |
| 2.4.2 企业逆境管理理论 |
| 2.4.3 企业诊断理论 |
| 2.4.4 危机生命周期理论 |
| 3 传统功效系数法在财务危机预警分析应用的局限及改进 |
| 3.1 传统功效系数法在财务危机预警分析应用存在的局限 |
| 3.1.1 预警指标局限于静态报表 |
| 3.1.2 预警指标的权重未考虑行业因素 |
| 3.1.3 单项评分值的计算缺乏灵活性 |
| 3.1.4 警限区间的划分过于平均 |
| 3.2 功效系数法的应用改进 |
| 3.2.1 引入现金流量指标 |
| 3.2.2 使用层次分析法确定指标的权重 |
| 3.2.3 单项评分值的计算 |
| 3.2.4 警限区间的划分 |
| 4 改进的功效系数法在武汉凡谷财务危机预警中的应用 |
| 4.1 武汉凡谷电子技术股份有限公司背景介绍 |
| 4.1.1 公司基本情况 |
| 4.1.2 公司所处行业分析 |
| 4.2 武汉凡谷电子技术股份有限公司财务状况分析 |
| 4.2.1 资产负债表分析 |
| 4.2.2 利润表分析 |
| 4.2.3 现金流量表分析 |
| 4.3 改进后的预警体系的构建 |
| 4.3.1 预警指标选取的原则 |
| 4.3.2 预警指标的分析 |
| 4.3.3 预警指标的相关性分析 |
| 4.3.4 层次分析法设计预警指标权重 |
| 4.4 基于改进方法对“武汉凡谷”进行财务危机预警分析 |
| 4.4.1 单项功效系数的计算 |
| 4.4.2 单项评分值的计算 |
| 4.4.3 指标类评分值与综合评分值的计算 |
| 4.4.4 “武汉凡谷”警情分析预报 |
| 4.4.5 “武汉凡谷”财务危机警源分析与相关对策 |
| 5 改进方法应用的有效性评价及前景分析 |
| 5.1 改进方法应用的有效性评价 |
| 5.2 改进方法应用的前景分析 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）基于机器学习组合优化的科技创新型上市公司的财务危机预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 论文的研究背景和意义 |
| 一、论文的研究背景 |
| 二、论文的研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、企业财务危机预警理论国外研究现状 |
| 二、企业财务危机预警理论国内研究现状 |
| 三、企业财务危机预警模型研究现状 |
| 四、文献评述 |
| 第三节 本文的主要内容和研究特色 |
| 一、本文的主要内容 |
| 二、本文的研究特色 |
| 第二章 公司财务危机预警基本理论和指标体系的构建 |
| 第一节 公司财务危机理论 |
| 一、公司财务危机的基本含义 |
| 二、公司财务危机的特点及影响因素 |
| 三、公司财务危机理论小结 |
| 第二节 公司财务危机预警理论 |
| 一、公司财务危机预警理论 |
| 二、公司财务危机预警的作用 |
| 第三节 科技创新型上市公司财务危机预警指标体系的构建 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 机器学习相关理论及优化模型介绍 |
| 第一节 基本分类算法理论概述 |
| 一、逻辑回归模型理论 |
| 二、支持向量机模型理论 |
| 第二节 集成分类算法基本概述 |
| 一、随机森林算法理论 |
| 二、XGBoost算法理论 |
| 第三节 BP神经网络基本概述 |
| 一、BP神经元简介 |
| 二、BP神经网络模型理论 |
| 第四节 t-SNE数据降维可视化算法 |
| 一、SNE降维算法原理 |
| 二、t-SNE降维算法原理 |
| 第五节 变量数据优化算法模型 |
| 一、单特征AUC模型 |
| 二、数据均衡化-SMOTE算法 |
| 第六节 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习组合优化的实证研究 |
| 第一节 研究样本的选取 |
| 一、样本选取的理由 |
| 二、样本的选取标准 |
| 三、样本的选取时间确立 |
| 四、研究样本的选取 |
| 第二节 模型质量的评价标准 |
| 第三节 数据预处理 |
| 一、数据空值的处理 |
| 二、数据标准化处理 |
| 三、t-SNE数据降维可视化 |
| 第四节 机器学习模型的训练结果 |
| 第五节 引入特征工程进行指标筛选 |
| 第六节 引入数据均衡化和异常值处理分析 |
| 第七节 基于13个特征指标的BP神经网络财务危机预警预测 |
| 一、预测的意义和采取的方法 |
| 二、预测样本的选取 |
| 三、预测的结果及分析 |
| 第八节 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 第一节 总结 |
| 第二节 对策建议 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 模型研究中使用的上市公司研究样本名单 |
| 附录2 模型预测中使用的上市公司预测样本名单 |
| 致谢 |
（4）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 |
（5）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 |
（6）通信行业财务危机预警研究 ——以大唐电信为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 财务危机预警的定义及相关模型概述 |
| 2.1 财务危机的表现 |
| 2.2 财务危机预警的定义 |
| 2.3 财务危机预警模型理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大唐电信财务现状分析 |
| 3.1 通信行业背景分析 |
| 3.2 大唐电信企业介绍 |
| 3.3 大唐电信财务分析 |
| 3.3.1 偿债能力分析 |
| 3.3.2 运营能力分析 |
| 3.3.3 盈利能力分析 |
| 3.3.4 成长能力分析 |
| 第四章 大唐电信财务危机预警分析 |
| 4.1 大唐电信财务危机预警模型构建 |
| 4.1.1 样本选取 |
| 4.1.2 选取变量 |
| 4.1.3 模型的建立 |
| 4.2 大唐电信财务危机预警结果 |
| 第五章 大唐电信财务危机的原因及防范对策 |
| 5.1 大唐电信财务危机的原因 |
| 5.1.1 盈利能力持续下降 |
| 5.1.2 存货管理存在不足 |
| 5.1.3 业务发展负增长 |
| 5.2 大唐电信财务危机的防范对策 |
| 5.2.1 加强产品核心竞争力 |
| 5.2.2 完善存货动态管理体系 |
| 5.2.3 拓展市场强化优势 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
（7）J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 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.4.3 国内外研究述评 |
| 1.5 研究内容、研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 2 概念界定和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 财务危机 |
| 2.1.2 财务危机预警 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 全面风险管理理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 内部控制理论 |
| 3 J公司概况 |
| 3.1 公司简介 |
| 3.1.1 公司概况 |
| 3.1.2 财务危机 |
| 3.2 公司财务分析 |
| 3.2.1 偿债能力分析 |
| 3.2.2 盈利能力分析 |
| 3.2.3 营运能力分析 |
| 3.2.4 发展能力分析 |
| 3.2.5 现金流量分析 |
| 4 J公司财务危机预警模型构造 |
| 4.1 基本思路 |
| 4.2 样本数据的配比及来源 |
| 4.3 研究样本选取 |
| 4.4 J公司财务危机预警指标体系构建 |
| 4.4.1 指标选取原则 |
| 4.4.2 指标构建过程 |
| 4.4.3 指标权重确定 |
| 4.5 构建logistic回归预警模型 |
| 4.5.1 logistic模型介绍 |
| 4.5.2 logistic回归在财务危机预警中的应用 |
| 4.5.3 logistic回归预警模型构建过程 |
| 4.5.4 logistic回归预警模型结果分析 |
| 5 研究结论及对策建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.2.1 拓宽融资渠道,改良债务结构 |
| 5.2.2 关注现金流量,调整产业结构 |
| 5.2.3 降低成本费用,提高盈利水平 |
| 5.2.4 健全预警机制,完善内部控制 |
| 5.2.5 完善预警方法,强化人员培训 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（8）基于PCA-SVM模型的创业板上市公司财务危机预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 财务危机内涵研究现状 |
| 1.2.2 财务危机预警指标体系研究现状 |
| 1.2.3 财务危机预警模型研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 财务危机预警相关理论 |
| 2.1 财务危机预警的定义 |
| 2.2 财务危机预警基础理论 |
| 2.3 财务危机预警的功能 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 创业板上市公司财务危机现状分析 |
| 3.1 创业板上市公司发展现状 |
| 3.2 创业板上市公司财务危机评判标准 |
| 3.3 创业板上市公司财务危机成因分析 |
| 3.4 创业板上市公司财务危机预警必要性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 创业板上市公司财务危机预警指标选取与处理 |
| 4.1 数据来源及指标选取 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 指标选取 |
| 4.2 指标处理 |
| 4.2.1 显着性检验 |
| 4.2.2 多重共线性检验 |
| 4.2.3 主成分分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 创业板上市公司财务危机预警模型的构建 |
| 5.1 支持向量机相关理论 |
| 5.1.1 支持向量机分类算法的基本原理 |
| 5.1.2 常用的核函数 |
| 5.1.3 支持向量机的优势 |
| 5.2 模型建立 |
| 5.2.1 核函数的选择 |
| 5.2.2 数据集的划分 |
| 5.2.3 参数的选择 |
| 5.2.4 实验结果对比与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 对策与建议 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 作者简介 |
（9）基于主成分-Logistic模型的医药行业财务预警研究 ——以太极集团为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 国外文献研究 |
| 1.2.2 国内文献研究 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究方法与内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 1.5 技术路线图 |
| 第2章 财务预警相关理论 |
| 2.1 财务预警的概述 |
| 2.1.1 财务预警的含义 |
| 2.1.2 财务预警的功能 |
| 2.2 财务预警相关理论 |
| 2.2.1 企业预警管理理论 |
| 2.2.2 风险管理理论 |
| 2.2.3 冰山理论 |
| 2.3 财务预警方法的选择 |
| 2.3.1 常用预警模型的分析 |
| 2.3.2 主成分-Logistic预警模型的选择 |
| 第3章 太极集团财务危机预警的必要性分析 |
| 3.1 太极集团基本情况概述 |
| 3.2 太极集团的财务现状分析 |
| 3.2.1 资产构成基本情况 |
| 3.2.2 负债及权益基本情况 |
| 3.2.3 利润构成基本情况 |
| 3.3 构建财务预警模型的必要性 |
| 第4章 医药行业财务预警模型样本及指标的确定 |
| 4.1 预警模型样本选择及数据来源 |
| 4.1.1 财务预警模型的样本选取标准 |
| 4.1.2 财务预警模型样本的确定 |
| 4.2 财务预警指标的选取 |
| 4.2.1 财务预警指标选取原则 |
| 4.2.2 财务预警指标的筛选 |
| 4.3 财务预警指标的检验 |
| 4.3.1 数据指标的F检验 |
| 4.3.2 财务预警指标的确定 |
| 4.4 财务预警指标主成分的提取 |
| 4.4.1 主成分分析的基本原理 |
| 4.4.2 主成分的提取 |
| 第5章 医药行业财务预警模型的构建与检验 |
| 5.1 Logistics回归分析建立模型 |
| 5.1.1 二分类Logistics回归的原理 |
| 5.1.2 二分类Logistics模型的构建 |
| 5.2 财务预警模型最优阈值的确定 |
| 5.3 财务预警模型的检验 |
| 5.3.1 阈值点为0.41时模型的检验 |
| 5.3.2 阈值点为0.5时模型的检验 |
| 5.3.3 选择阈值点为0.41的优点 |
| 第6章 太极集团财务预警模型的应用分析 |
| 6.1 太极集团财务数据获取 |
| 6.2 太极集团财务预警指标计算 |
| 6.3 太极集团财务预测模型的运用 |
| 6.4 太极集团陷入危机的证据 |
| 6.5 太极集团财务风险防范措施 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（10）大数据背景下的M新能源公司财务危机预警研究（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 |
| 1.2.1 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 文献评述 |
| 1.4 研究内容、方法和创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 创新点 |
| 1.4.4 技术路线图 |
| 第二章 概念界定及相关理论 |
| 2.1 财务风险和财务危机的内涵 |
| 2.1.1 财务风险的含义及特征 |
| 2.1.2 财务危机的含义及特征 |
| 2.2 财务危机预警模型理论基础 |
| 2.2.1 财务危机预警模型的含义 |
| 2.2.2 财务危机预警模型理论 |
| 2.3 大数据的理论基础 |
| 2.3.1 大数据指标的概念 |
| 2.3.2 大数据指标的来源 |
| 2.4 大数据背景下的财务预警模型理论基础 |
| 第三章 M新能源公司财务风险和危机现状及问题分析 |
| 3.1 M新能源公司基本情况和行业状况 |
| 3.1.1 新能源企业行业状况 |
| 3.1.2 M新能源公司介绍 |
| 3.1.3 M新能源公司主要经济数据 |
| 3.2 M新能源公司财务风险现状 |
| 3.3 M新能源公司财务危机预警现状 |
| 第四章 新能源行业财务危机预警模型设计 |
| 4.1 研究方法与样本数据来源 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 样本选择 |
| 4.1.3 数据来源 |
| 4.2 新能源行业财务危机预警指标确定 |
| 4.2.1 预警指标选取原则 |
| 4.2.2 财务指标的确定 |
| 4.2.3 大数据指标的确定 |
| 4.3 建立财务危机预警模型 |
| 4.3.1 财务数据处理 |
| 4.3.2 建立LOGISTIC模型 |
| 4.4 引入大数据背景的新危机预警模型 |
| 4.4.1 大数据的处理结果 |
| 4.4.2 引入大数据指标的Logistic财务危机预警模型 |
| 4.4.3 两种预警模型对比和检验 |
| 4.5 M新能源公司危机预警 |
| 第五章 M新能源公司的财务危机防范措施 |
| 5.1 加强建设公司财务管理 |
| 5.2 加强公司内部控制 |
| 5.3 建立公司的风险防范部门 |
| 5.4 建立公司财务危机预警系统 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 研究结论与局限性 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 研究局限性 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所发表的论文 |
四、上市公司财务危机预警指标设计（论文参考文献）
- [1]医药行业上市公司财务危机预警研究[D]. 燕妮. 内蒙古工业大学, 2021
- [2]企业财务危机预警中功效系数法的改进及应用探讨 ——以武汉凡谷为例[D]. 胡心搏. 江西财经大学, 2021(10)
- [3]基于机器学习组合优化的科技创新型上市公司的财务危机预警研究[D]. 杨韫涵. 中央民族大学, 2021
- [4]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)
- [5]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)
- [6]通信行业财务危机预警研究 ——以大唐电信为例[D]. 黄梦玮. 南京邮电大学, 2020(04)
- [7]J农业上市公司财务危机预警研究[D]. 任思佳. 河北农业大学, 2021(05)
- [8]基于PCA-SVM模型的创业板上市公司财务危机预警研究[D]. 张园园. 河北工程大学, 2020(05)
- [9]基于主成分-Logistic模型的医药行业财务预警研究 ——以太极集团为例[D]. 程青. 华东交通大学, 2020(01)
- [10]大数据背景下的M新能源公司财务危机预警研究[D]. 赵泽. 西安石油大学, 2020(10)