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企业财务困境预警--方法与应用

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  • 作者: 
  • 出版社:    经济管理出版社
  • ISBN:    9787509635360
  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787509635360
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

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      货号:
      23692792
      商品描述:
      导语摘要
      作者鲍新中、刘澄、赵可近年来在公司财务困境预警问题上开展了系列研究,《企业财务困境预警--方法与应用》的内容是围绕财务困境预警问题进行的多项碎片化研究成果的整合。因此,在个别章节中可能会有少许重复,如预警指标体系的选择、企业样本的选择等,但是为了保持章节内容的完整性,只针对局部内容进行了部分调整,并没有对每个研究内容的整体进行改写。


      目录
      绪论

      章 企业财务困境预警技术的发展

        节 关于财务困境的界定

          一、国外对财务困境的界定

          二、国内对财务困境的界定

        第二节 财务困境预警技术的发展历程

          一、传统的财务预警技术

          二、基于人工智能技术的财务预警技术

          三、传统方法的改进及前沿技术

        第三节 本章小结

      第二章 财务困境预警指标的选择

        节 常用的财务困境预警指标

          一、财务指标

          二、非财务指标

        第二节 财务预警指标选择的常用方法

        第三节 基于聚类一灰色关联分析的财务预警指标选择思路设计

          一、灰色关联分析

          二、聚类分析理论

          三、基于聚类一灰色关联分析的指标综合约简方法设计

        第四节 实证分析

          一、财务指标体系的初步构建与样本选取

          二、基于离差平方和思想的聚类分析

          三、基于灰色关联分析的指标筛选

        第五节 本章小结

      第三章 基于偏小二乘L0gistic方法的财务困境预警

        节 偏小二乘L0gistic模型介绍

          一、Logistic回归模型及其特征

          二、偏小二乘L0gistic回归模型及其特征

          第二节 指标体系及样本的选择

          一、预警指标体系

          二、样本选择

        第三节 实证分析

          一、Logistic回归模型实证分析过程

          二、偏小二乘Logistic回归模型实证分析过程

        第四节 本章小结

      第四章 基于粗糙集与神经网络的财务困境预警

          节 粗糙集与神经网络基本原理

          一、粗糙集理论

          二、神经网络基本原理

          三、粗糙集理论与神经网络的结合应用

          第二节 指标体系及样本选择

          一、样本数据的选择

          二、指标体系的建立

          三、研究方法的组合设计

          第三节 实证分析

          一、数据预处理

          二、层次聚类分析

          三、粗糙集属性约简

          四、神经网络训练

        第四节 本章小结

      第五章 基于决策树理论的财务困境预警

          节 决策树模型原理

          一、CHAID决策树模型

          二、基于变精度加权平均粗糙度建立决策树模型

          第二节 指标体系及样本选择

          一、数据选取

          二、原始指标体系构建

          三、变精度加权平均粗糙度预警技术路线

          第三节 实证分析

          一、数据标准化

          二、指标约简

          三、公司财务状况等级划分

          四、基于CHAID模型的实证分析

          五、基于变精度加权平均粗糙度决策树的实证分析

          第四节 本章小结“

      第六章 基于粒子群K均值算法的财务困境预警

          节 算法原理

          一、粒子群算法

          二、基于Ps0的K均值算法

          第二节 指标体系及样本选择

          一、样本公司选取

          二、财务指标选取

          第三节 实证分析

          一、数据预处理

          二、分类预警-

          三、综合评价及检验

        第四节 本章小结

      第七章 基于面板离散选择模型的财务困境预警

        节 面板离散选择模型原理

        第二节 指标体系及样本选择

          一、样本公司选择

          二、指标的初选

          三、确定指标体系

        第三节 实证分析

          一、基于制造业的实证分析

          二、基于其他门类行业的实证分析

          三、基于制造业次类行业的实证分析

        第四节 本章小结

      第八章 基于Kalman滤波的财务困境动态预警

          节 状态空间模型和Kalman滤波原理

          一、状态空间模型

          二、Kalman滤波

          三、Kalman滤波的国内外相关研究

          四、财务状况预警状态空间模型的建立

        第二节 指标体系及样本选择

          一、样本数据的选择

          二、特征指标选取

          三、动态数据的描述性统计及检验

        第三节 实证分析

          一、全局主成分分析动态财务数据

          二、预警阈值的确定

          三、基于Kalman滤波财务预警模型的运用

          四、模型检验结果分析

        第四节 本章小结

      第九章 基于EWMA控制图模型的财务困境动态预警

          节 EwMA控制图模型相关理论

          一、向量自回归移动平均模型

          二、EWMA控制图模型基本原理

        第二节 指标体系及样本选取

          一、研究思路设计

          二、样本数据的选取

          三、指标体系的建立

        第三节 实证分析

          一、数据预处理

          二、指标数据的差异性检验

          三、粗糙集属性约简

          四、模型的建立

          五、模型的检验

        第四节 本章小结

      第十章 考虑集团化经营特征的企业财务困境预警

        节 集团化经营企业及其财务风险特征

          一、集团化经营企业的界定

          二、集团化经营企业的财务风险特征分析

          三、考虑集团化经营特征的企业财务预警指标体系

        第二节 研究方法与建模

          一、信用事件计量模型

          二、Logistic回归模型

          三、基于KMV—Logistic模型的财务预警模型

        第三节 实证研究

          一、样本描述

          二、数据预处理

          三、实证分析

        第四节 本章小结

      参考文献

      内容摘要
      作者鲍新中、刘澄、赵可近年来在公司财务困境预警问题上开展了系列研究,《企业财务困境预警--方法与应用》的内容是围绕财务困境预警问题进行的多项碎片化研究成果的整合。因此,在个别章节中可能会有少许重复,如预警指标体系的选择、企业样本的选择等,但是为了保持章节内容的完整性,只针对局部内容进行了部分调整,并没有对每个研究内容的整体进行改写。


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