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时间:2019-01-31
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1、浙江大学硕士学位论文基于BP神经网络的中国房地产上市公司财务危机预警研究图目录图1.1中国房地产上市公司财务危机预警模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..6图1.2技术路线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.8图1.3研究框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.9图2.1财务危机成因事故树分析图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..18图2.2财务危机综合评价指标体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..35图3.11998—2004年中国房地产行业投资完成额同比增长率示意图⋯⋯.43图3.21999、2003和2005年中国8个主要城市房地产行业投资完成额示意图..............
2、....................................................4:;图图3.7图3.8图4.1图4.2图4.3图4.4图4.5图4.6图4.7图4.8图4.9图4.10图5.164家退市公司退市时每股净资产示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45存量破产图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.461999-2006年样本警度分布示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..471999—2006年样本中财务危机公司占比示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯.47房地产项目开发流程及资金走向情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯49销售期限不匹配示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯54具有
3、R维输入的神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..73神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.75具有S个神经元的单层神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯76BP神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.78BP神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..78采用Trainlm方法训练1148步网络误差曲线图⋯⋯⋯⋯⋯⋯88采用Trainrp方法训练22401步网络误差曲线图⋯⋯⋯⋯⋯..89采用Trainscg方法训练14601步网络误差曲线图⋯⋯⋯⋯⋯.89采用Traingdx方法训练19201步网络误差曲线图⋯⋯⋯⋯⋯.90采用Trainbfg方法训练8
4、03步网络误差曲线图⋯⋯⋯⋯⋯..91中国房地产上市公司财务危机预警模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.94浙江大学硕士学位论文基于BP神经网络的中国房地产上市公司财务危机预警研究表目录表2.11998、1999年ST公司分析表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯13表2.2财务危机与财务风险的异同一览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..14续表2.2财务危机与财务风险的异同一览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯15表2.3公司倒闭原因一览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..17表2.4四阶段症状分析法之各阶段病症表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..19表2.5几个主要财务危机预警模型的比较表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l续表2.
5、5几个主要财务危机预警模型的比较表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.32表2.6表3.1表以往财务危机预警研究主要采用的指标一览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯.37样本公司一览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42样本公司警度划分标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯46样本构成情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..468家房地产上市公司2006年土地储备情况比较表⋯⋯⋯⋯⋯.50资产期限不匹配示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53针对房地产行业特点所选择的指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..55初选财务危机预警指标体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..56Kruskal-walisH检验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
6、..58针对房地产行业特选指标筛选结果一览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..59表3.10经过Kruskal-walisH检验的中国房地产上市公司财务危机预警指标1本系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..61表3.11偿债能力因子分析表(一)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.63表3.12偿债能力因子分析表(二)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.64表3.13偿债能力因子分析表(三)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.64表3.14盈利能力因子分析表(一)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.65表3.15盈利能力因子分析表(二)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.65表3.16盈利能力因子分析表(三)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
7、⋯⋯⋯⋯.66表3.17资产管理能力因子分析表(一)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯66表3.18资产管理能力因子分析表(二)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯67表3.19扩张能力因子分析表(一)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.68表3.20扩张能力因子分析表(二)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.68表1市场价值维度指标因子分析表(一)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..692市场价值维度指标因子分析表(二)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..693中国房地产上市公司财务危机预警指标体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯..70BP神经网络输入维度表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..79浙江大学硕士学位论文基于BP神经网络的中国房地产上市公司财务危机预
8、警研究表4表4.6表4.7表4.8表4.9表5.1BP神经网络输入设计一览表⋯⋯
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