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混合BP神经网络在财务风险动态预警中的应用研究
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1经济环境演变与财务风险凸显．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.2财务风险预警的紧迫性与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.1财务风险预警理论发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.2.2神经网络在风险预警中的实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.3混合模型研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.3.1核心研究目的界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.3.2主要研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.4.1采用的主要研究方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.4.2具体的技术实施路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.1财务风险理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1.1财务风险内涵与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.1.2财务风险形成机理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2预警系统理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2.1预警系统构成要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.2.2预警模型构建原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3神经网络理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.3.1神经元基本模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.3.2BP神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.4混合模型思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.4.1混合模型优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.4.2模型集成策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
混合BP神经网络预警模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1数据选取与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.1.1预警指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1.2样本数据来源与筛选．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.1.3数据清洗与标准化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.2模型框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.2.1混合模型总体结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.2前馈神经网络模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.2.3其他辅助模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.3前馈神经网络设计．．．．．．．．．．．．．．．
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