長(zhǎng)久以來(lái),制造業(yè)就一直是推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè),是國(guó)家實(shí)力增強(qiáng)、技術(shù)升級(jí)的重要基礎(chǔ)。當(dāng)前中國(guó)正向著“工業(yè)4.0”時(shí)代邁進(jìn),中國(guó)制造業(yè)承受著巨大的轉(zhuǎn)型升級(jí)壓力,同時(shí),中國(guó)制造業(yè)出口又面臨著國(guó)際上“反傾銷”和“反補(bǔ)貼”的制裁。國(guó)內(nèi)制造業(yè)公司競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,從而導(dǎo)致越來(lái)越多的制造業(yè)公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。在這樣的背景下,建立制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型有著重要的意義。財(cái)務(wù)危機(jī)的實(shí)質(zhì)是公司內(nèi)部不斷傳導(dǎo)積累財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),最后形成大規(guī)模、高強(qiáng)度的爆發(fā)。研究制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警,不僅可以幫助公司的管理層監(jiān)控公司的財(cái)務(wù)狀況、獲知財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、進(jìn)而采取措施防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),而且對(duì)公司的投資人進(jìn)行投資決策,以及債權(quán)人進(jìn)行貸款決策和相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行監(jiān)管都能起到重要的作用。制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)活動(dòng)會(huì)受到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、內(nèi)部控制、資本管理等方面的影響,本文根據(jù)這些影響因素選取了19個(gè)指標(biāo),構(gòu)建了制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系。本文綜合了國(guó)內(nèi)外研究成果,構(gòu)建了基于主成分分析和支持向量機(jī)組合模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。本文研究了2016年和2017年被ST的27家制造業(yè)上市公司和規(guī)模相近的非ST公司樣本,通過(guò)對(duì)Logisti... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究的背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
    1.3 研究?jī)?nèi)容與方法
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究方法
第2章 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究
    2.1 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)概述
        2.1.1 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的定義
        2.1.2 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的特征
        2.1.3 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的成因
    2.2 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警概述
        2.2.1 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的定義
        2.2.2 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的作用
    2.3 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警理論基礎(chǔ)
        2.3.1 非均衡理論
        2.3.2 契約理論
        2.3.3 企業(yè)戰(zhàn)略學(xué)理論
    2.4 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模式及方法
        2.4.1 定性模式
        2.4.2 定量模式
    2.5 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的方法評(píng)析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 PCA-SVM財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究設(shè)計(jì)
    3.1 數(shù)理工具的選擇
        3.1.1 主成分分析
        3.1.2 支持向量機(jī)
    3.2 制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型指標(biāo)體系的構(gòu)建
        3.2.1 預(yù)警指標(biāo)的功能及選取原則
        3.2.2 指標(biāo)初步選取
    3.3 PCA-SVM財(cái)務(wù)預(yù)警模型的構(gòu)建
    3.4 本章小結(jié)
第4章 PCA-SVM財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證研究
    4.1 樣本的選擇、數(shù)據(jù)收集及指標(biāo)預(yù)處理
        4.1.1 樣本的選擇
        4.1.2 數(shù)據(jù)收集
        4.1.3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理及正態(tài)分布檢驗(yàn)
        4.1.4 Mann-Whitney U檢驗(yàn)
    4.2 模型實(shí)證檢驗(yàn)
        4.2.1 利用PCA提取主成分
        4.2.2 基于Logistic模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)
        4.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)
        4.2.4 基于單一SVM模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)
        4.2.5 基于PCA-SVM模型的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)
    4.3 實(shí)證結(jié)果對(duì)比分析
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3454889