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『簡體書』我国上市公司财务危机预测模型研究 ： 基于统计和人工智能方法构建

書城自編碼： 1775840
分類：簡體書→大陸圖書→管理→一般管理學
作者： 李清
國際書號(ISBN)： 9787511212603
出版社： 光明日报出版社
出版日期： 2011-05-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 221/252000
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 114.5

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編輯推薦：
《高校社科文库》是教育部高等学校社会科学发展研究中心组织各高等学校和出版单位共同建立的学术著作出版平台，旨在为推动高校哲学社会科学的繁荣发展，为高校哲学社会科学工作者出版学术著作创造条件。《高校社科文库》将坚持“广泛动员、集中征集、严格评审、精心编校”的工作原则，致力于通过资助优秀学术专著出版、推动学术效果交流推广等形式，让更多的哲学社会科学优秀科研成果和优秀工作者走进交流空间，进入公众视野，发挥应有的影响力和辐射力，为繁荣哲学社会科学作出积极贡献。
內容簡介：
本书以我国沪深A股上市公司为研究对象，将被特别处理的ST公司视为财务危机公司，采用数据挖掘技术建立了基于统计方法和人工智能方法的财务危机预测模型，包括Fisher判别、线性Loglstic回归、非线性Loglstic回归、主成分Logistic回归、遗传算法、人工神经网络、基于案例推理、粗糙集等模型，并对各模型的预测准确率、优缺点进行了对比。另外书中还回顾了财务危机预测理论以及国外著名的破产预测模型，归纳总结了我国上市公司财务危机成因及防范措施，进行了基于ERP的财务危机预警子系统的系统分析和系统设计。
關於作者：
李清，男，1966年11月生，黑龙汀逊克县人。1984-1991年就读于吉林大学数学系，获学士和硕士学位；2002年在财政部科研所会计电算化方向进修学习；2005-2009年就读于吉林大学商学院，获数量经济学博士学位。现任吉林大学商学院会计系教授，主要从事会计数据挖掘、会计信息系统、管理信息系统研究。开发过会计进销存管理系统、北京十三陵抽水蓄能电站地下工程监测预报管理系统。在《经济管理》、《数理统计与管理》、《数量经济技术经济研究》、《吉林大学社会科学学报》、《财会通讯》、《中国会计电算化》等杂志上发表论文30余篇。独立编著教材《会计信息系统原理与实验教程》、并列主编教材《ERP实验教程》。
目錄：
前言
第一章　财务危机预测研究进展和理论分析
　第一节　财务危机定义
　第二节　国外财务危机预测研究进展
　第三节　国内财务危机预测研究进展
　第四节　财务危机预测的理论基础
第二章　我国上市公司财务危机成因及防范措施
　第一节　ST制度
　第二节　我国上市公司财务危机形成的直接原因，
　第三节　我国上市公司财务危机形成的根本原因之宏观因素
　第四节　我国上市公司财务危机形成的根本原因之微观因素
　第五节　我国上市公司财务危机发生的防范措施，
第三章　基于统计方法的财务危机预测模型
　第一节　样本和变量的选取，
　第二节　模型预测准确率的评估方法
　第三节　Fisher线性判别模型
　第四节　线性ogistic回归模型
　第五节　非线性ogistic回归模型
　第六节　主成分ogistic回归模型
　第七节　各统计模型预测结果对比分析
第四章　基于遗传算法的财务危机预测模型
　第一节　遗传算法原理
　第二节　基于规则积分的预测模型Score-sign
　第三节　基于规则积分的预测模型Score-Sigmoid
　第四节　基于适度指标的规则积分预测模型Score-sign-
　第五节　基于适度指标和Gauss函数的规则积分预测模型Score-sign
　第六节　遗传模拟逻辑斯蒂模型GA-ogistic
　第七节　遗传模拟线性判别函数模型GS
　第八节　IF-THEN判别模型
　第九节　遗传算法各模型预测结果对比分析
第五章　基于人工神经网络的财务危机预测模型
　第一节　BP神经网络原理
　第二节　BP神经网络学习流程
　第三节　BP神经网络预测模型
第六章　基于案例推理的财务危机预测模型
　第一节　基于案例推理的预测原理
　第二节　使用遗传算法确定权重的案例推理预测模型
　第三节　ogistic回归标准化系数绝对值作为权重的案例推理预测模型
　第四节　使用粗糙集属性重要度作为权重的案例推理预测模型
　第五节　其它权重的案例推理预测模型
　第六节　不同权重案例推理模型预测结果对比分析
第七章　基于粗糙集的财务危机预测模型
　第一节　粗糙集预测原理
　第二节　基于粗糙集的预测模型
第八章　各种预测模型特点对比分析
　第一节　各类预测模型准确率对比
　第二节　各种预测模型优缺点对比
结论
参考文献
附录

 

 

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