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第1章 导论1

1.1研究的背景及意义1

1.1.1研究背景1

1.1.2研究意义2

1.2文献综述4

1.2.1财务困境概念的界定4

1.2.2财务困境预测指标的选取9

1.2.3财务困境预测模型13

1.2.4财务困境预测样本的选取25

1.2.5国内外研究现状述评26

1.3研究内容28

1.4研究方法29

第2章 财务困境预测的理论基础31

2.1财务困境的界定31

2.1.1财务困境的理论界定31

2.1.2财务困境的实证界定31

2.2企业财务困境形成的原因32

2.2.1外部因素32

2.2.2内部因素34

2.3企业财务预警的理论依据36

2.3.1企业财务预警的基础理论36

2.3.2企业财务预警的相关理论39

2.3.3企业财务预警的创新理论40

2.4财务困境预测方法42

2.4.1财务困境预测的定性研究方法42

2.4.2财务困境预测的定量研究方法43

第3章 财务困境公司的分布特征50

3.1财务困境公司的行业分布特征50

3.1.1中国上市公司的行业分类标准50

3.1.2财务困境公司的行业分布现状51

3.1.3上市公司的行业风险预警53

3.2财务困境公司的资产规模分布特征54

3.2.1财务困境公司的资产规模分布现状54

3.2.2上市公司的资产规模风险预警55

3.3财务困境公司的时间分布特征57

3.3.1财务困境公司被特别处理的时间分布特征57

3.3.2财务困境公司的生存时间分布特征59

3.4本章小结61

第4章 财务困境风险的行业差异性研究63

4.1财务指标行业差异性的理论分析63

4.1.1企业偿债能力指标的行业差异63

4.1.2企业盈利能力指标的行业差异64

4.1.3行业标准值的建立64

4.2财务指标行业差异性的实证检验64

4.2.1文献回顾64

4.2.2样本选取和数据来源65

4.2.3财务指标的选取65

4.2.4研究方法66

4.2.5实证结果及分析67

4.3财务困境风险行业差异性的实证研究72

4.3.1文献回顾72

4.3.2研究设计73

4.3.3实证分析75

4.4本章小结79

第5章 基于Panel Logit模型的财务状况二分类预测80

5.1样本选取和数据来源81

5.1.1样本选取的原则81

5.1.2样本选取和数据来源82

5.2指标体系的构建83

5.2.1指标选取的原则83

5.2.2指标体系的构建84

5.3数据预处理91

5.3.1均值差异检验91

5.3.2因子分析92

5.4模型的选择96

5.5模型的估计与预测98

5.5.1模型估计98

5.5.2模型解释99

5.5.3模型预测效果检验100

5.6本章小结101

第6章 基于SVM模型的财务状况多分类预测103

6.1数据和样本的选取104

6.1.1分类标准104

6.1.2样本选取和数据来源105

6.2初始指标的选取105

6.3均值差异检验107

6.4模型的选择108

6.4.1选择支持向量机模型的原因108

6.4.2支持向量机模型简介109

6.5变量筛选112

6.5.1基于平均影响值MIV的SVM变量筛选方法113

6.5.2变量筛选的matlab实现114

6.6 模型建立117

6.6.1 SVM多分类器的实现原理117

6.6.2 SVM多分类模型的建立117

6.7本章小结119

第7章 研究结论及建议121

7.1研究结论121

7.2对策与建议123

7.3创新点及进一步研究的展望124

7.3.1本书的创新点124

7.3.2研究的局限性125

7.3.3进一步研究的展望126

附录128

参考文献135