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基于Z-Score模型的有色金属行业上市公司财务预警研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-6页 | Abstract | 第6-10页 | 第1章 绪论 | 第10-20页 | ·研究背景 | 第10-11页 | ·研究目的及意义 | 第11-13页 | ·文献综述 | 第13-17页 | ·国外财务预警模型研究综述 | 第13-14页 | ·国内财务预警模型研究综述 | 第14-17页 | ·综述小结 | 第17页 | ·研究内容及方法 | 第17-19页 | ·研究内容 | 第17-18页 | ·研究方法 | 第18-19页 | ·研究创新点 | 第19-20页 | 第2章 财务预警基本理论研究 | 第20-28页 | ·财务预警的基本概念 | 第20-21页 | ·财务危机概念 | 第20页 | ·财务预警的概念 | 第20-21页 | ·财务预警理论基础 | 第21-22页 | ·财务预警模型概述 | 第22-25页 | ·财务预警模型定量分析 | 第22-23页 | ·财务预警模型定性分析 | 第23-25页 | ·财务预警模型比较 | 第25-28页 | ·定量分析模型比较 | 第25-26页 | ·定性分析模型比较 | 第26页 | ·Z 分数模型选择理由 | 第26-28页 | 第3章 有色金属行业概况 | 第28-34页 | ·有色金属行业界定及分类 | 第28页 | ·有色金属行业界定 | 第28页 | ·有色金属行业分类 | 第28页 | ·有色金属行业特征 | 第28-30页 | ·有色金属行业经济特征 | 第29-30页 | ·有色金属行业技术特征 | 第30页 | ·有色金属行业风险分析 | 第30-34页 | ·宏观风险 | 第30-31页 | ·资金流动性风险 | 第31-32页 | ·原材料资源风险 | 第32页 | ·环保与技术风险 | 第32页 | ·相关行业风险 | 第32-34页 | 第4章 有色金属行业上市公司 Z 模型构建 | 第34-53页 | ·Z-Score 模型简述 | 第34-35页 | ·研究样本选择 | 第35-38页 | ·行业样本选取 | 第35-37页 | ·样本数据来源 | 第37-38页 | ·财务指标变量的选取 | 第38-40页 | ·指标选取原则 | 第38-39页 | ·财务指标筛选 | 第39-40页 | ·财务预警 Z 值修正模型的函数构建 | 第40-50页 | ·样本数据描述性分析 | 第40-41页 | ·样本数据非参数检验分析 | 第41-47页 | ·样本数据逐步判别分析 | 第47-50页 | ·Z 分数模型判别临界值设定 | 第50-51页 | ·样本 Z 值计算 | 第50-51页 | ·判别临界值的拟定 | 第51页 | ·Z 分数判别函数个性化指标引入建议 | 第51-53页 | ·引入盈利能力指标—开采成本销售价格比 | 第52页 | ·引入营运能力指标—开采单位操作成本 | 第52页 | ·引入发展潜力指标——剩余可采量比 | 第52-53页 | 第5章 财务预警 Z-Score 模型检验 | 第53-57页 | ·初始样本误判回验 | 第53-54页 | ·行业内上市公司随机抽样检验 | 第54-57页 | 第6章 结论 | 第57-60页 | ·研究结论 | 第57-58页 | ·完善行业财务预警模型的建议 | 第58页 | ·定性分析与非财务指标的引入 | 第58页 | ·现金流量指标的引入 | 第58页 | ·个性化财务预警系统的建立 | 第58页 | ·研究局限 | 第58-60页 | 致谢 | 第60-61页 | 参考文献 | 第61-65页 | 附录 1:有色金属行业上市公司总体样本 | 第65-66页 | 附录 2:偿债能力指标变量原始数据 | 第66-68页 | 附录 3:盈利能力指标变量原始数据 | 第68-70页 | 附录 4:营运能力指标变量原始数据 | 第70-72页 | 附录 5:发展能力指标变量原始数据 | 第72-74页 | 附录 6:现金流量指标变量原始数据 | 第74-76页 | 附录 7:企业规模指标变量原始数据 | 第76-77页 |
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论文编号BS2134255,这篇论文共77页 会员购买按0.35元/页下载,共需支付26.95元。 直接购买按0.5元/页下载,共需要支付38.5元 。 |
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