煤炭資源一直以來都是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的重要保障,煤炭上市公司的健康發(fā)展對我國經(jīng)濟的平穩(wěn)快速發(fā)展和金融市場的穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。但煤炭上市公司隱藏著巨大的融資風險隱患。一方面,煤炭企業(yè)具有投資回收期長、資金使用量大、融資渠道單一和融資難度較大等特點;另一方面,國家提出煤炭供給側(cè)改革的相關(guān)政策,促進煤炭資源整合和煤炭企業(yè)兼并重組,但這也會耗費煤炭企業(yè)大量資金,煤炭上市公司會面臨資金不足和債務(wù)負擔加重的問題,進而產(chǎn)生融資風險。煤炭上市公司的融資風險較高不僅會導致公司債務(wù)逾期,使股東權(quán)益遭受損失,甚至會導致煤炭上市公司退市和破產(chǎn)。因此,需要對煤炭上市的融資風險進行有效防范和控制。此外,本文研究的現(xiàn)實意義表現(xiàn)在煤炭上市公司可以根據(jù)預警模型的研究時刻警惕自身所存在的融資風險;本文的理論意義表現(xiàn)在對融資風險預警技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。本文首先介紹了煤炭上市公司的融資風險預警的概念界定和相關(guān)理論,包括煤炭上市公司的界定,融資風險問題的具體表現(xiàn)類型,融資風險預警的相關(guān)概述及其理論基礎(chǔ)。然后,為了正確選取融資風險的相關(guān)預警指標,本文著重闡述了融資風險以及財務(wù)預警存在的問題,融資風險的問題分析使得融資風險預警模... 

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外文獻綜述
        1.2.1 煤炭企業(yè)融資風險狀況問題的研究
        1.2.2 煤炭企業(yè)融資風險措施問題的研究
        1.2.3 煤炭企業(yè)融資風險評價問題的研究
        1.2.4 融資風險預警技術(shù)的發(fā)展
    1.3 研究內(nèi)容與方法
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 主要工作和創(chuàng)新
    1.5 論文的基本結(jié)構(gòu)
第2章 煤炭上市公司融資風險預警的概述及其相關(guān)理論
    2.1 煤炭上市公司的概述
        2.1.1 煤炭上市公司的概念和劃分
        2.1.2 煤炭上市公司的特征
    2.2 融資風險的概念與類型
        2.2.1 融資風險的概念
        2.2.2 融資風險的主要表現(xiàn)類型
    2.3 融資風險預警定義及方法
        2.3.1 融資風險預警的定義
        2.3.2 融資風險預警的方法
    2.4 融資風險預警的相關(guān)理論基礎(chǔ)
        2.4.1 樸素與傳統(tǒng)資本結(jié)構(gòu)理論
        2.4.2 現(xiàn)代資本結(jié)構(gòu)理論
    2.5 小結(jié)
第3章 煤炭上市公司融資風險預警的現(xiàn)狀及問題分析
    3.1 煤炭上市公司融資風險的狀況分析
        3.1.1 煤炭上市公司存在資金不足的問題
        3.1.2 煤炭上市公司的債務(wù)負擔較大
        3.1.3 煤炭上市公司流動債的比例較高
    3.2 煤炭上市公司融資風險預警系統(tǒng)狀況分析
        3.2.1 指標的選取沒有進行動靜結(jié)合
        3.2.2 指標的選取沒有考慮行業(yè)特征
        3.2.3 預警系統(tǒng)片面使用資產(chǎn)負債率
        3.2.4 預警系統(tǒng)沒有發(fā)揮自由現(xiàn)金流量指標的作用
        3.2.5 預警系統(tǒng)功能不完善
    3.3 小結(jié)
第4章 煤炭上市公司融資風險預警的實證研究
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本概述
        4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想
        4.1.2 Matlab軟件及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具NNTooL介紹
        4.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及傳遞函數(shù)
        4.1.4 BP網(wǎng)絡(luò)模型的算法流程及其數(shù)學實現(xiàn)
    4.2 預警模型的指標選取
        4.2.1 指標選用的思路
        4.2.2 相關(guān)指標的選取
        4.2.3 相關(guān)指標的解釋
    4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
        4.3.1 模型樣本數(shù)據(jù)的選取和處理
        4.3.2 確定模型的輸入數(shù)據(jù)
        4.3.3 確定模型的目標數(shù)據(jù)
        4.3.4 模型融資風險預警警情區(qū)間劃分
        4.3.5 模型樣本訓練
        4.3.6 模型樣本測驗
        4.3.7 模型樣本預測
    4.4 小結(jié)
第5章 煤炭上市公司應對融資風險的預警對策
    5.1 公司內(nèi)部活動對融資風險的預警措施
        5.1.1 樹立融資風險意識
        5.1.2 建立有效預防融資風險的預警系統(tǒng)
        5.1.3 制定完整科學的融資工作計劃
        5.1.4 豐富煤炭上市公司的融資渠道和方式
        5.1.5 企業(yè)營造融資活動的誠信意識
    5.2 公司外部活動對融資風險的預警措施
        5.2.1 完善對煤炭上市公司融資的監(jiān)管制度
        5.2.2 為煤炭企業(yè)發(fā)展多層次的資本市場
        5.2.3 加強對融資風險管理和預警相關(guān)專業(yè)人員的培養(yǎng)
        5.2.4 建立健全煤炭企業(yè)的相關(guān)法律
    5.3 小結(jié)
結(jié)論與展望
    1.結(jié)論
    2.展望
參考文獻
致謝
攻讀博/碩士學位期間發(fā)表的論文和其它科研情況


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]金融風險管理與企業(yè)財務(wù)控制探討[J]. 嚴旭.  現(xiàn)代商業(yè). 2016(12)
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博士論文
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碩士論文
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[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國上市公司財務(wù)危機預警研究[D]. 王世蘭.西南財經(jīng)大學 2011
[6]高新技術(shù)上市公司融資風險預警模型研究[D]. 鄭銳.西安電子科技大學 2011
[7]我國金融風險預警機制研究[D]. 郭靜.鄭州大學 2009
[8]中小企業(yè)融資風險預警系統(tǒng)研究[D]. 張明華.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 2006
[9]我國上市公司資本結(jié)構(gòu)的理論與實證研究[D]. 陽敏.湖南大學 2005



本文編號：3651468