一、相关、回归分析法在投资风险分析中的运用（论文文献综述）
李成宇[1]（2021）在《基于高斯过程回归模型的土石坝沉降预测研究》文中研究指明在水利事业飞速发展的今天,安全监测在水工建筑物从施工开始到竣工,以及运行期间都必不可少。只有在掌握了建筑物的变形情况以后,才能了解其真实的运行状态,确保水工建筑物的安全。因此对大型水工建筑物进行变形监测并且对其数据进行分析处理就尤为重要。通过国内外学者多年来的不断研究与不懈努力,有关大坝安全监测方向的理论模型以及计算方法取得了长足的进步与发展,为大坝安全运行提供了可靠的理论支持,但是客观来看,在某些方面依然存在不足,有待改进。高斯过程作为新兴的机器学习方法,提高了预测模型的可解释性,并且提供了对于预测模型的选取和学习框架的结构。近年来,高斯过程的理论不断进步发展并在众多领域中得到广泛应用。本文以土石坝沉降位移为研究对象并引入了高斯过程回归模型,主要研究内容如下:（1）介绍了多元回归分析法与人工神经网络法这两种较为传统的建模方法的计算原理以及操作流程,并结合工程实例,根据2005～2012年的水位、温度、时间等观测资料,对工程中某测点2005～2012年的沉降值进行拟合,并对2013～2014年的沉降变形进行预测。将预测结果与实际沉降量进行对比,发现多元线性回归模型与人工神经网络模型的预测精度不够理想。（2）针对传统模型预测精度不足的问题引入高斯过程回归,并详细介绍高斯过程回归的计算原理、高斯过程回归模型的建立过程。根据观测资料对实际工程2013～2014年的沉降变形进行预测,并将预测计算结果与多元线性回归模型及人工神经网络模型的预测结果进行对比,验证高斯过程回归模型预测的准确性。（3）为进一步提升模型精度,降低复杂环境中系统噪声和观测噪声对观测数据造成的不良影响,引入了小波理论并详细介绍了小波去噪的计算原理及操作流程。通过采用小波分析对实际工程的观测数据进行去噪处理,建立高斯过程回归模型进行拟合与预测,从而使得模型精度得到提升,证明了基于小波去噪的高斯过程回归模型在实际工程运用中具有可行性与实用性。高斯过程回归模型不仅在精度上优于传统模型,而且在进行较为精确的拟合与预测的同时,能够给出具有较高可解释性的置信度,有利于判断依靠预测结果的决策风险,为工程中大坝的安全运行提供科学依据。
鲁颖[2]（2021）在《现金流视角下G传媒公司财务风险预警研究》文中认为在行业竞争日渐激烈、政策监管压力增加、资本退潮的多重冲击下,传媒行业经济发展一直不稳定,企业发展也因此受到了影响,财务风险可能已经悄悄地潜藏在企业生产经营发展的某一个环节中。现金流作为企业生产经营的基础,尤其对于轻资产较多的传媒行业来说,在企业长久发展中的地位可谓是重中之重,因此在现金流视角下准确的识别和应对财务风险对企业来说是有必要的。本文以传媒行业G公司为研究对象,以企业现金流为研究视角,从筹资活动、投资活动、经营活动三个方面整理了G传媒公司近五年的财务状况和现金流状况,分析得出G传媒公司存在的财务风险,同时从预警制度、预警岗位、预警流程、预警方法以及预警效果五个方面整理应分析了G传媒公司目前财务风险预警的现状,发现G传媒公司财务风险预警中存在的不足。基于这些问题,文章以现金流为视角,一方面从投资、筹资、经营三个方面为G传媒公司建立财务风险预警体系,根据指标选取原则,初步选择代表G传媒公司偿债能力、营运能力、盈利质量、获现能力、成长能力以及财务弹性的15个财务指标,经过多步骤的筛选和处理后最终由10个指标构成现金流视角下G传媒公司财务风险预警体系,另一方面采用熵值法和功效系数法对该预警体系进行设计及应用,首先以G传媒公司2010—2019年的数据为样本,采用熵值法通过无量纲化处理、归一处理等步骤来确定每个指标的权重,接着选取行业内15个样本公司用来计算指标行业标准值,再根据相关文件及行业情况划分财务风险警限区间,最后用功效系数法分别计算出G传媒公司2015—2019年每年的功效得分,匹配G传媒公司财务状况所处的警限区间,由此可以直观地了解到G传媒公司财务风险的程度。结合财务分析结果以及预警结果,本文最终为G传媒公司如何防范财务风险提出应对措施,如提高投资收益水平、优化资本结构等,同时为G传媒公司财务风险预警体系地实施提出保障措施,如增强财务风险预警意识、完善财务风险预警制度及预警岗位等。传统的财务风险预警体系是企业根据一般性财务指标建立的,虽然可以识别企业财务风险,但因为指标的单一性,预警结果终究不够全面和准确,而在传统预警体系的基础上加入现金流指标,采用多变量来监测企业财务动态,不仅可以及时的关注企业现金流状况和财务状况,也能够更多方面的在财务风险初期对企业做出示警,提醒企业及时应对。本文的研究价值在于通过对G传媒公司财务指标以及现金流指标的运用计算,为G传媒公司建立一套合理、科学、准确的财务风险预警体系,预防财务风险的发生。
胡琦[3]（2021）在《基于租户数据分析的A银行公租贷项目贷后管理研究》文中提出为解决公租房运营管理中的专业人员不足、服务水平不高,管理不规范等日益凸显的问题,公租房市场化运营已拉开帷幕。B区政府为进一步盘活公租房资产,提升政府公租房供给品质,发挥公租房具有经营性的特性,为符合享受公租房政策的低收入家庭提供高品质住房及物业服务,将B区60余万方公租房租金收益权从公租房管理所转让给市场化公司----D物业公司运营,而D物业公司为向B区公租房管理所支付租金收益权转让价款特向B区A银行进行项目融资,由此公租贷这个贷款品种产生。随着B区公租贷项目贷款的投放,对该项目的贷后管理工作就显得尤为重要了。本文通过将B地区公租贷项目贷后管理的对象从贷款企业本身延伸到公租房租户身上,分析得到租户缴纳租金违约率是影响贷款项目的重要因素。再通过Logistic回归分析法分析影响租户缴纳租金违约率的租户性别、年龄、入住人数、教育程度、就业单位类型、家庭收入和家庭必要支出占比等因素,得到租户的入住人数、教育程度、就业单位类型情况这三个因素对租户缴纳租金违约风险具有显着影响,而租户的性别、年龄、家庭收入和家庭必要支出占比则对租户缴纳租金违约风险无显着影响。并基于分析结果,对项目贷后管理提出:租户受理前逐步优化对不同层级租户的风险评估,建立起比较完善的内部信息管理系统,将大数据技术引入到对申请人的评估之中;租户申请时,按照全面风险管理制度要求落实,利用互联网监测技术对租户风险因素进行实时监控,对不同层级租户实行差异化的风险管控;租户租住后,改善内部流程使其适合租户租住后的风险监测,建立起技术完备、数据充实、信息全面的租户数据库等措施建议,以保障银行贷后管理达到较好预期。本文将以往的贷后管理从企业本身延申到了企业所涉及的租户上,让贷后管理措施更提前一步,并探讨运用数据建模的形式分析租户各因素对租金缴纳违约概率的影响情况,对今后银行类似项目贷后管理提供积极参考意义。
董议远[4]（2021）在《主成分回归法在信息技术企业价值评估中的应用 ——以科大讯飞为例》文中指出相较于西方发达国家,我国信息技术行业的起步较晚,但是在改革开放以及世界经济一体化的影响之下,信息化产业格局正朝着多元化的方向发展。从现阶段发展的情况来看,我国信息技术行业正逐渐朝着智能化、绿色化的方向前进,陆续涌现出各种各样的新技术,这些技术创新为世界信息产业格局的重新构建提供了动力。在这种大环境下,信息技术企业增多、行业间并购行为频发、投资者都纷纷看好该类企业的发展,因此对信息技术企业价值评估十分重要。由于信息技术行业具有一定的特殊性,并且属于新兴行业,相较于传统行业来说,在人才、资金、管理等方面有着更高的要求,具有高风险、高回报、无形资产比重大、研发投入多等特性,无法通过传统的评估方法准确地展现其价值。基于此,以资产评估准则所要求的科学、客观、真实为主要依据,采用符合其特征的评估方法,才能确保评估结果的准确性,为并购重组计划以及投资决策的制定提供参考,促进企业价值的有效提升。本文首先从信息技术企业的特点入手,探寻影响信息技术企业价值的各种因素,深入总结信息技术企业价值评估的研究文献。其次,综合对比信息技术企业常用的评估方法,阐述各自适用性,最终选择了主成分回归法来进行分析,以探索适用于信息技术企业的新的价值评估方法。研究对象选取信息技术行业中的龙头企业——科大讯飞,根据信息技术企业价值评估独有的特殊性,构建出符合信息技术企业的综合指标评估体系,运用SPSS软件处理数据并构建得到回归方程,计算出企业价值,最终验证评估结果的误差率以说明主成分回归法的评估效果。本文的研究结论是:运用主成分回归法计算出科大讯飞2019年12月31日的企业价值为720.01888亿元,与非公开发行的股票价格对比验证,误差率仅为2.17%。因此,本文认为主成分回归法在科大讯飞企业价值评估中有一定的适用性,为整个信息技术行业的价值评估提供参考,也拓宽了主成分回归法的应用,具有重大研究意义。
李雅敬[5]（2021）在《旅游上市公司投资效率、财务绩效及其相关性研究》文中进行了进一步梳理旅游业作为服务业的重要组成部分,在第三产业中占据着重要的位置。其中旅游上市公司一直被业内当做是旅游业的代表,因为其在行业内不仅具有较大规模,而且在企业管理方面更加规范标准。经济高质量发展进程中,有效投资对推动行业发展起到至关重要的作用,稳定的财务绩效水平更不可忽视。一直以来旅游上市公司的投资效率与财务绩效在旅游行业发展和学术研究中都备受关注。现有研究不断对旅游上市公司投资效率和财务绩效的影响因素做分析,如股权结构、内部控制质量、现金股利、自由现金流对投资效率的影响;如资本结构、董事薪酬、投资者保护、成长机会等对财务绩效影响,另外投资效率部分还涉及到投资不足和投资过度的研究。在此之间,已有多数行业研究开展了投资效率与财务绩效的关系研究,但旅游上市公司投资效率与财务绩效关系的研究并未深入。因此,本研究立足于对以下问题的解释:旅游上市公司的投资现状如何,是否存在投资偏差,财务绩效的状况如何,旅游上市公司的投资效率与财务绩效之间关系如何存在。本文首次以DEA-Malmquist指数分析为基础对旅游上市公司的整体投资效率做测算之后,采用Richardson投资期望模型对个体企业投资行为进行分析,有效弥补了现有研究中整体绩效分析和个体绩效分析的割裂。首先整体层面基于DEA-Malmquist指数模型,指标选取时紧密结合旅游业劳动密集性和季节性的特点,在已有的其他产业上市公司投资效率测算的投入指标中加入应付职工薪酬作为劳动投入。因此本文的投入指标分为资本投入指标固定资产增加水平、长期投资增加水平、营运资本增加水平,及劳动投入指标应付职工薪酬水平;产出指标为总资产增长率、净资产收益率、投资回报率。指数测算结果的平均值显示,我国旅游上市公司的投资效率、全要素生产率有偏差,其中投资效率与全要素生产率相对有效的仅四家企业分别是景区类的桂林旅游、云南旅游;旅行社类的中国中免;住宿类的大东海A。其次个体层面分析基于Richardson投资期望模型,模型中的残差值能准确反映投资效率的偏离情况,残差负值表示投资不足、残差正值表示投资过度。旅游上市公司五年的观测值中投资不足的情况约占56.8%,过度投资的情况约占43.2%,投资不足与投资过度的比例差距较小。另外,总体的残差平均值为负,说明旅游上市公司投资效率总体处于投资不足的状态。传统的指标评价法无法全面综合地对企业财务绩效进行评价,本文选取综合评价法中的因子分析对旅游上市公司财务绩效做测算。本文的因子分析指标体系包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力、现金流能力五个层次,包含16个指标;主成分分析后得到6个因子用来概括16个指标,经过因子综合得分计算,综合排名前十的旅游上市公司分别是景区类的张家界、西安旅游、桂林旅游、三特索道、宋城演艺、黄山旅游;旅行社类的凯撒旅业、腾邦国际;住宿类的华天酒店,五年间连续三年排名前十的仅有凯撒旅业。文章最后建立多元回归模型,以投资期望模型中的代理变量残差值为旅游上市公司的投资效率值,以因子分析法计算得出的企业综合评分作为本文旅游上市公司的财务绩效水平量化值,实证检验旅游上市公司投资效率与财务绩效的相关关系。结果表明旅游上市公司的投资效率与财务绩效的关系表现在:投资效率与财务绩效是正相关,但投资效率中投资不足、投资过度对财务绩效都有负面影响,且投资不足对旅游上市公司财务绩效的负面影响大于投资过度。
张驰[6]（2020）在《我国新能源设备企业财务风险预警研究》文中研究说明全球经济的快速发展注定要以能源的快速消耗为代价,然而作为主要能源的化石燃料,因为具有可再生性较低以及相对有限的存储量等特性,各国政府纷纷调整能源结构,加强对于新能源技术的研发和应用。我国的工业生产对于能源的需求量越来越大,对环境造成了一定程度的破坏,为落实可持续发展战略的实施,我国对于新能源领域制定了相应的政策推动其发展。但是我国的新能源技术研究起步较晚,相关理论技术不足,且市场发展不稳定,使得新能源企业在经营过程中风险剧增。新能源设备企业具有前期投入成本高、设备费用贵、维护成本贵、利润周期长等特点,因此企业财务风险的防控对企业发展显得至关重要。及时预警财务风险化解因为财务问题导致企业经营困境是实现企业长期发展、行业稳定前行的必要手段。应提高对于新能源设备企业财务风险的管控能力,针对行业的宏观发展形势以及企业的微观经营水平两方面,制定合理的风险预警评估体系,有利于提高企业的风险管控能力,最终实现企业的可持续发展。本文首先对财务风险管理的国内外研究现状进行分析,结合我国新能源产业领域的特点,从偿债、盈利、营运、发展和创新5个方面出发,针对企业经营中的财务风险进行分析识别,从新能源产业视角出发进而选取产业中设备制造企业。通过新能源设备企业经营的实际情况以及行业的发展态势,建立合适的风险预警评估体系,从而有效提高企业对于财务风险的把控能力,以及行业中竞争力。其次以2018年42家新能源设备生产企业的相关数据作为基础,运用熵权法针对新能源设备行业财务风险进行预警分析,得出相应结论:新能源设备生产企业的财务风险得分与企业的营运能力和未来发展能力最为相关;新能源设备生产企业在经营过程中整体表现较高的财务风险,而且不同地域之间存在着明显的差异。通过对新疆金风科技股份有限公司进行案例分析,从宏观市场发展形势以及微观企业经营状况两方面出发,针对其财务风险进行风险预警评估,并提出对应的解决措施,从而提高新能源设备企业对于财务风险预警的重视,实现企业的长远发展,对行业其他企业具有一定的借鉴指导意义。
邓伟[7]（2020）在《中国资源型城市产业结构转型升级研究》文中研究说明当前,我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。作为国家经济发展的重要支撑和能源资源的战略保障基地,资源型城市产业结构转型升级,已成为影响区域经济和国家经济发展全局的重大问题。我国共有262座资源型城市,占城市总量的39.9%,其中将近79%已陆续进入成熟期和衰退期,普遍存在产业结构失衡、经济增长乏力的严峻问题。在实践中,一部分资源型城市在政府的财政补贴、政策扶持下完成了转型工作,但大多数尚未摆脱对资源的依赖,其经济增长速度低于全国平均水平。在产业结构转型升级过程中,影响因素复杂、转型效果参差不齐、转型内生动力不足、主导产业方向不明等,成为困扰资源型城市的难点、痛点问题,亟待解决。本文以我国资源型城市产业结构转型升级为研究对象,以资源型城市产业结构现状与存在问题作为切入点,沿着主体、内容、客体三条主要脉络,对转型升级问题进行了系统深入的理论分析:通过对转型主体职能的定位,构建了创新驱动体系的主体结构,完善了创新驱动转型升级的动力模型;通过对产业结构内在规律及其与经济增长、生命周期、区域经济、主导产业相互关系的分析,探讨了转型升级时机与模式的选择策略;通过分析主导产业在破解资源、制度和技术锁定效应中的关键作用,确定了主导产业选择在产业结构转型升级中的重要地位。在实证分析中,本文运用分位数回归分析法（QR）和68个地级资源型城市的面板数据,对影响转型升级的4类8个指标进行异质性分析。研究发现,科技创新指标对转型升级的影响最为显着,且存在异质性;其中区域异质性表现为:对东部地区影响超过其他地区;发展阶段异质性表现为:除衰退型外,科技创新对其他三类城市影响均显着。此外,其他指标也存在不同程度的区域异质性和发展阶段异质性。在案例分析中,本文运用层次分析法（AHP）对案例城市转型效果进行比较分析。结果表明,对主导产业的选择及其投入是案例城市转型效果欠佳的关键因素。运用数据包络分析法（DEA）,比较案例城市35个部门的投入产出效率,对主导产业的优选次序进行详细分析。结果表明,对于主导产业的选择,应从产业发展、竞争力、效益等角度,综合考虑其投入产出的效率值,并结合城市的产业基础、资源状况、发展阶段以及相对优势确定主导产业的优选次序。论文的创新点如下:（1）首次定义了资源型城市产业结构转型升级的三大基本要素——主体、内容、客体。转型主体应包含一切利益相关者,尤其强调劳动者个人的作用,该主体在以往的研究中往往被忽视或依附企业主体存在。客体是指在社会再生产过程中,资源型城市产业间形成的经济技术关系和数量占比关系、产业构成及资源在产业间的具体配置情况。内容指一切已经、或存在潜在可能性的,对资源型城市产业结构转型升级产生影响的相关因素的总和。对三大基本要素的界定,明确了资源型城市产业结构转型升级的研究对象与研究范畴,为资源型城市产业结构转型升级的系统研究提供了一个新思路;有助于以此为基础搭建结构清晰的理论分析框架,有的放矢的对转型升级重点问题进行深入研究。（2）提出了创新体系内部主体结构及职能地位的设计。本文通过对主体结构及职能地位的设计,强调了“科技创新人才”在创新驱动转型升级动力模型中的核心地位,完善了创新驱动转型升级动力模型,有助于解决产业结构转型升级过程中创新驱动表面化和盲目化、动力源泉无法聚焦的难点与痛点问题。（3）本文将分位数回归分析法引入资源型城市产业结构转型升级影响因素的实证分析。分位数回归分析法克服了传统方法均值的局限性,给出被解释变量的全面信息,减小异常值对估计结果的影响。在应用中,一方面研究各影响因素在总体上的影响显着性及各分位点上的显着性,另一方面将分类样本代入模型,分析区域异质性和发展阶段异质性。这一方法从多个维度分析研究资源型城市产业结构转型升级的重要影响因素及其异质性,使结果更加稳健有效、细致全面。
傅福龙[8]（2020）在《并购支付方式对科技公司并购绩效的影响研究 ——以华为产业链相关上市公司为例》文中进行了进一步梳理邓小平提出“科技是第一生产力”,后来国家提出“科教兴国”,科技一直受到国家和政府的高度重视。改革开放四十多年来,我国的科技公司在做大做强的同时,也有很多科技公司走向了海外,而并购是科技公司做大做强的一个有效途径。回顾一些大公司的发展历程,都有并购交易活动伴随着其发展,几乎没有企业在做大做强的过程中是没有发生过并购交易活动的。随着我国的资本市场越来越趋向于成熟,上市公司并购的支付方式也越来越多样化。所以,研究科技公司不同的并购支付方式对并购绩效的影响,有助于科技公司根据自身情况选择合适的并购支付方式和制定合适的并购策略,同时有助于为监管者和政府提供重要的公司并购绩效参考。本文从并购交易环节中的并购支付角度来研究不同的并购支付方式下,科技公司在并购前后的绩效变化,采用定性研究和定量研究相结合的方法对并购绩效和并购支付方式进行了分析。实证研究部分本文采用了财务研究法,以2014年和2015年,A股中华为产业链发生并购交易活动的科技公司为研究样本,并采用并购当年和并购前后两年共五年的一系列财务指标,运用因子分析法分析比较了现金支付、股票支付和混合支付三种支付方式下,科技公司并购前后的综合绩效变化。为了使研究结果更加准确,本文后面使用了回归分析法作为补充研究。并得出如下结论,现金支付对科技公司并购后的绩效有一个明显的提升,股票支付在并购当年跟并购后一年有负的影响,这种负的影响到并购后两年才有所改善,混合支付在并购当年跟并购后一年有比较小的正的影响,但到了并购后两年,对并购绩效反而开始有负的影响。最后在实证分析的基础上,综合学术界理论研究的结果,为科技公司提高并购绩效和推动科技产业的发展提供了富有针对性的建议。
宋建华[9]（2020）在《新型城镇化背景下城市基础设施投资预测及PPP融资机制研究》文中指出在新型城镇化建设的深入推进下,城市基础设施建设首当其冲,为践行高质量城镇化战略,基础设施势必面临新一轮升级建设,也同时面临巨大的融资需求,地方政府财政压力剧增,亟需探索新的资金来源。PPP融资模式可将社会资本引入城市基础设施建设,并实现公私双方共同投资、优势互补、风险分担、利益共享,因而成为研究及实践的热点。对当前研究内容梳理综述发现:现有基础设施投融资研究对于新型城镇化发展趋势以及城市基础设施需求特征的考虑较少。因此,本文以此为切入点,以有效解决新型城镇化背景下城市基础设施“投资需求多少?如何通过PPP模式吸引社会资本?如何保障PPP项目顺利进行?”为目标进行了如下研究工作:首先,为解决“投资需求多少?”的问题,深入分析新型城镇化发展趋势及新型基础设施建设特征,有效识别城市基础设施投资需求影响因素,并设置修正因素衡量城市基础设施各系统发展水平以及新型城镇化背景下基础建设需求。并运用回归分析建立投资需求与影响因素的量化关系,从而建立基础设施投资预测模型。其次,为解决“如何通过PPP模式吸引社会资本?”的问题,着重研究了准经营性以及非经营性城市基础设施PPP项目政府补贴及付费定价问题,借此完善PPP项目融资机制。满足社会资本方的利益诉求,成功吸引社会资本参与城市基础设施建设项目。最后,为解决“如何保障PPP项目顺利进行?”的问题,设计了可在项目运营期间依据项目风险变化进行项目收益分配调整的收益分配机制,在识别项目建设及运营过程中风险基础上;最后引入投入比重、贡献值、任务复杂程度、风险分担量四个修正因子构建修正Shapley值收益分配模型,同时设计可依据项目风险变化及时调整项目收益分配的动态调整机制。本文的创新点体现在以下几个方面:（1）构建了基于多影响因素的新型城镇化背景下的基础设施投资需求预测模型。区别于城市基础设施投资与经济发展、城镇化率等单一影响因素的耦合关系研究与基于耦合关系的单一因素预测模型构建,本研究综合考虑经济发展、人口、城镇化率等多种影响因素构建投资需求预测模型。并进一步总结新型城镇化发展趋势以及对城市基础设施建设需求,以城市基础设施各子系统投资需求特定影响因素为修正因素,有效衡量新型城镇化背景下基础设施建设水平、识别建设需求,基于回归分析法建立城市基础设施投资需求预测模型,为新型城镇化发展背景下城市基础设施以及各子系统建设顶层设计、投融资决策提供支持。（2）建立和完善了准经营性及非经营性基础设施项目的政府补贴及付费定价机制。针对准经营性基础设施项目构建基于项目经济可行性的最低补贴决策模型,以及考虑社会资本努力成本和项目效益的最高补贴决策模型,建立补贴区间的概念,弥补以政府效用最大化为目标的补贴决策带来决策固化、决策空间不足等问题。对于非经营性项目,则主要通过构建考虑社会效益最优以及社会资本效用的政府付费定价模型,来完善政府付费定价机制。（3）提出了基于风险分担的城市基础设施PPP项目运营收益动态分配机制。该动态分配方式改变了以往“一锤定音”的静态收益分配方式,最大程度地实现实际风险分担量与实际收益分配量的对等,提升了收益分配的公平程度及灵活程度。
黄婷[10]（2020）在《现金流视角下M公司财务风险预警研究》文中进行了进一步梳理伴随着经济新常态的到来,中国经济增速在变缓的同时经济结构也正逐渐发生改变。企业内外部经济环境、生存环境日趋复杂。行业内激烈的竞争、市场需求的变化等使得企业面临着各种不确定的财务风险,财务风险预警也即成为企业关注的焦点。与此同时,系列会计丑闻的曝光反映了权责发生制下会计利润容易被企业操纵,而收付实现制下的现金流量更能真实客观地表达企业情况,并能敏感地反应企业财务风险。因此,现金流的视角下进行财务风险预警对企业持续经营、发展而言具有重要意义。本文以M公司为研究对象,在现金流视角下对其财务风险预警做详细探讨。首先,通过梳理相关文献,在明确了研究方向及方法的基础上,对M公司财务风险现状进行了分析,并对M公司财务风险预警现状进行了问卷调查。基于对M公司当前整体状况的了解,明确了对其构建现金流视角下财务风险预警系统的必要性。其次,以现金流为视角构建了财务风险预警的指标体系,并运用主成分分析法对M公司上市以来的指标数据进行处理,获取指标权重。然后,综合运用功效系数法为M公司财务风险预警构建评价系统,计算M公司2014-2018年各年财务风险状况的综合得分,并将其与警度区间进行对比,确定M公司财务风险所处警度。结果表明M公司最近五年来财务风险警限程度均较高,特别是2018年财务风险已呈现巨警状态,继而结合警度变化及预警指标对财务风险成因进行了分析。最后,根据财务风险成因,从现金流预算编制、控制成本费用支出、筹资方式选择、提升资金营运效率等多方面提出了财务风险应对措施。同时为维护财务风险预警系统的有效运作,从建立预警管理机构、提高风险意识、完善内部控制等方面提出了保障措施建议。本文的研究一方面能够有效帮助M公司建立财务风险预警系统以及时识别公司当前所处的财务风险状态,采取有针对性的应对措施,提升M公司的持续经营能力。另一方面能够增强M公司的财务风险意识以及对现金流的重视,同时对同行业其它公司建立财务风险预警系统也具有参考价值。
二、相关、回归分析法在投资风险分析中的运用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、相关、回归分析法在投资风险分析中的运用（论文提纲范文）
（1）基于高斯过程回归模型的土石坝沉降预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 大坝安全监测概述 |
| 1.1.1 大坝安全监测的目的和意义 |
| 1.1.2 大坝安全监测模型在国内外的研究现状 |
| 1.2 常用的变形预测模型方法 |
| 1.3 现有模型存在的问题 |
| 1.4 本文的研究内容与技术路线图 |
| 1.4.1 本文的研究内容 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 2 多元回归分析法与人工神经网络法 |
| 2.1 多元回归分析法 |
| 2.1.1 回归方程 |
| 2.1.2 法方程式 |
| 2.1.3 回归方程的有效性和精度 |
| 2.1.4 预报因子的重要性考察 |
| 2.1.5 工程概况 |
| 2.1.6 多元回归模型主要操作流程与计算结果分析 |
| 2.2 神经网络法 |
| 2.2.1 神经网络的基本概念及特点 |
| 2.2.2 误差反向传播(BP)神经网络及其特点 |
| 2.2.3 BP神经网络的优缺点 |
| 2.2.4 神经网络结构及其工程应用难点 |
| 2.2.5 BP神经网络模型主要操作流程与计算结果分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 高斯过程回归模型 |
| 3.1 模型因子的选择 |
| 3.2 随机过程与高斯过程 |
| 3.2.1 随机过程 |
| 3.2.2 高斯过程 |
| 3.3 高斯过程回归 |
| 3.4 高斯过程回归的核函数 |
| 3.5 高斯过程回归的超参数 |
| 3.6 高斯过程回归模型的建立 |
| 3.6.1 变形监测数据预处理 |
| 3.6.2 建立高斯过程回归模型的主要步骤 |
| 3.6.3 模型预测表现评价指标 |
| 3.7 高斯过程回归模型主要操作流程与计算结果分析 |
| 3.7.1 高斯过程回归模型主要操作流程 |
| 3.7.2 高斯过程回归模型计算结果及分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于小波去噪的高斯过程回归模型 |
| 4.1 小波基本理论 |
| 4.1.1 小波变换的概念 |
| 4.1.2 连续小波变换概念 |
| 4.1.3 离散小波变换概念 |
| 4.2 常用的小波函数 |
| 4.3 小波去噪 |
| 4.3.1 小波阈值去噪原理 |
| 4.3.2 小波阈值去噪方式 |
| 4.4 小波去噪的精度指标 |
| 4.5 基于小波去噪的高斯过程回归模型的主要操作流程与计算结果分析 |
| 4.5.1 小波去噪主要操作流程 |
| 4.5.2 基于小波去噪的高斯过程回归模型计算结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间主要研究成果 |
（2）现金流视角下G传媒公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国外文献综述 |
| 1.3.2 国内文献综述 |
| 1.3.3 国内外文献述评 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 相关基本理论 |
| 2.1 概念的界定 |
| 2.1.1 现金流量 |
| 2.1.2 财务风险 |
| 2.1.3 现金流与财务风险 |
| 2.1.4 财务风险预警 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 经济周期理论 |
| 2.2.2 风险管理理论 |
| 2.2.3 财务预警理论 |
| 2.2.4 资本结构理论 |
| 第三章 现金流视角下G传媒公司财务现状及风险预警现状分析 |
| 3.1 G传媒公司基本情况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 业务情况 |
| 3.1.3 经营特点 |
| 3.2 G传媒公司财务状况分析 |
| 3.2.1 投资活动现状分析 |
| 3.2.2 筹资活动现状分析 |
| 3.2.3 经营活动现状分析 |
| 3.3 G传媒公司财务风险分析 |
| 3.3.1 与投资相关的财务风险 |
| 3.3.2 与筹资相关的财务风险 |
| 3.3.3 与经营相关的财务风险 |
| 3.4 G传媒公司财务风险预警现状 |
| 3.4.1 预警制度 |
| 3.4.2 预警岗位 |
| 3.4.3 预警流程 |
| 3.4.4 预警方法 |
| 3.4.5 预警效果分析 |
| 3.5 G传媒公司财务风险预警存在的问题 |
| 3.5.1 缺乏财务风险预警意识 |
| 3.5.2 财务风险预警制度与预警岗位不健全 |
| 3.5.3 财务风险预警流程和预警方法落后 |
| 3.5.4 现金流指标使用不足 |
| 3.6 建立现金流视角下财务风险预警体系的必要性 |
| 第四章 现金流视角下G传媒公司财务风险预警体系的构建与应用 |
| 4.1 G传媒公司财务风险预警体系指标初选 |
| 4.1.1 指标选取原则 |
| 4.1.2 初选指标确定 |
| 4.2 G传媒公司财务风险预警体系初选指标处理及权重计算 |
| 4.2.1 初选指标处理 |
| 4.2.2 初选指标权重计算 |
| 4.3 G传媒公司财务风险预警体系构建 |
| 4.3.1 初选指标筛选 |
| 4.3.2 财务风险预警体系的建立 |
| 4.4 G传媒公司财务风险预警体系指标权重的确定 |
| 4.5 G传媒公司财务风险预警体系指标行业标准值的确定 |
| 4.5.1 行业样本数据的确定 |
| 4.5.2 行业标准值的确定 |
| 4.6 G传媒公司财务风险预警体系警限区间的确定 |
| 4.7 G传媒公司财务风险预警体系的应用 |
| 4.7.1 预警过程及结果 |
| 4.7.2 预警结果分析 |
| 第五章 G传媒公司财务风险的防范措施及风险预警的保障措施 |
| 5.1 财务风险的防范措施 |
| 5.1.1 提高投资收益水平 |
| 5.1.2 优化资本结构并拓宽筹资渠道 |
| 5.1.3 合理运用营运资金 |
| 5.2 财务风险预警的保障措施 |
| 5.2.1 增强财务风险预警意识 |
| 5.2.2 完善财务风险预警制度与预警岗位 |
| 5.2.3 采用科学的财务风险预警流程和预警方法 |
| 5.2.4 深化现金流管理意识 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）基于租户数据分析的A银行公租贷项目贷后管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 银行贷后管理研究 |
| 1.2.2 数据分析在贷后管理中应用研究 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容和思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 创新和不足 |
| 1.4.1 论文的创新 |
| 1.4.2 论文的不足 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 银行贷后管理的概念及理论 |
| 2.1.1 银行贷后管理的概念 |
| 2.1.2 信息不对称理论 |
| 2.1.3 内部控制理论 |
| 2.1.4 全面风险管理理论 |
| 2.2 银行贷后管理现状 |
| 2.2.1 银行贷后管理制度 |
| 2.2.2 银行贷后管理流程 |
| 2.2.3 目前银行贷后管理存在的问题 |
| 2.3 数据分析方法 |
| 2.3.1 数据分析概念 |
| 2.3.2 回归分析法 |
| 2.3.3 神经网络分析方法 |
| 2.3.4 决策树分析方法 |
| 第3章 A银行公租贷项目情况介绍 |
| 3.1 A银行简介 |
| 3.2 公租贷项目情况简介 |
| 3.2.1 公租贷项目介绍 |
| 3.2.2 目前项目贷后管理现状及问题 |
| 3.3 公租贷项目贷后风险指标分析 |
| 3.3.1 公租房出租率 |
| 3.3.2 市场租金和公租房租金差额 |
| 3.3.3 租户租金交纳违约概率 |
| 3.3.4 物业管理经营收入 |
| 3.4 影响租金收取违约概率的租户因素 |
| 3.4.1 租户性别 |
| 3.4.2 租户年龄 |
| 3.4.3 租户家庭结构 |
| 3.4.4 租户教育程度 |
| 3.4.5 租户单位类型 |
| 3.4.6 家庭收入情况 |
| 3.4.7 家庭支出情况 |
| 第4章 公租贷项目租户数据分析 |
| 4.1 模型的选取 |
| 4.2 实证分析 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 变量选取 |
| 4.2.3 模型构建 |
| 4.2.4 租户数据分析 |
| 4.2.5 结果分析 |
| 第5章 基于分析结果对项目贷后管理的建议 |
| 5.1 租户受理前风险评估 |
| 5.1.1 分层次进行风险评估 |
| 5.1.2 完善内部信息管理系统 |
| 5.1.3 使用大数据技术预测评估 |
| 5.2 租户申请中加强风险管控 |
| 5.2.1 落实全面风险管理制度 |
| 5.2.2 利用互联网技术实时跟进租户违约风险 |
| 5.2.3 实行差异化的风险管控 |
| 5.3 租户租住后保持风险监测 |
| 5.3.1 银行内部流程改革 |
| 5.3.2 依托金融科技建立动态租户信息数据库 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附件 B地区公租房租户信息调查表 |
| 致谢 |
（4）主成分回归法在信息技术企业价值评估中的应用 ——以科大讯飞为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 信息技术企业价值评估文献综述 |
| 1.2.2 主成分回归法文献综述 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 信息技术企业价值评估理论 |
| 2.1 信息技术行业的分类及发展现状 |
| 2.1.1 信息技术行业的分类 |
| 2.1.2 信息技术行业的发展现状 |
| 2.2 信息技术企业的特点 |
| 2.3 信息技术企业价值的影响因素 |
| 2.4 信息技术企业价值评估的特点 |
| 3 信息技术企业价值评估方法的选择 |
| 3.1 市场法 |
| 3.2 收益法 |
| 3.3 实物期权法 |
| 3.4 主成分回归法 |
| 3.5 信息技术企业价值评估方法的选择 |
| 4 主成分回归法在信息技术企业价值评估中的应用 |
| 4.1 总体思路 |
| 4.2 具体评估步骤 |
| 4.2.1 选择信息技术行业的评估样本 |
| 4.2.2 评估体系的建立 |
| 4.2.3 信息技术企业价值评估主成分确定 |
| 4.2.4 信息技术企业价值评估值的确定 |
| 5 案例分析——科大讯飞 |
| 5.1 评估案例概况 |
| 5.2 对样本企业的选定 |
| 5.3 指标确定与数据来源 |
| 5.4 主成分分析的结果 |
| 5.4.1 KMO和Bartlett球形检验 |
| 5.4.2 方差解释表 |
| 5.4.3 主成分的确定 |
| 5.5 企业价值的确定 |
| 5.6 评估结果的验证 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 样本公司范围 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（5）旅游上市公司投资效率、财务绩效及其相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 文献分析法 |
| 1.3.2 定量与定性相结合 |
| 1.3.3 回归分析法 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 文献回顾与相关理论分析 |
| 2.1 文献回顾 |
| 2.1.1 投资效率 |
| 2.1.2 财务绩效 |
| 2.1.3 投资效率与财务绩效的相关性 |
| 2.1.4 旅游上市公司 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 投资效率 |
| 2.2.2 财务绩效 |
| 第3章 旅游上市公司投资效率、财务绩效及其相关性测评模型构建 |
| 3.1 样本与数据 |
| 3.1.1 样本选择与筛选 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.2 基于DEA-Malmquist指数的旅游上市公司整体层面投资效率测评模型 |
| 3.2.1 DEA-Malmquist指数法 |
| 3.2.2 模型构建及指标介绍 |
| 3.3 基于Richardson的旅游上市公司个体层面投资效率测评模型 |
| 3.3.1 Richardson投资期望模型 |
| 3.3.2 模型构建及指标介绍 |
| 3.4 基于因子分析的旅游上市公司财务绩效测评指标体系构建 |
| 3.4.1 因子分析法 |
| 3.4.2 指标体系构建及指标说明 |
| 3.5 旅游上市公司投资效率与财务绩效相关性假设推演 |
| 3.6 旅游上市公司投资效率与财务绩效相关性回归模型 |
| 3.6.1 投资效率与财务绩效回归模型建立 |
| 3.6.2 变量描述 |
| 第4章 旅游上市公司投资效率、财务绩效及其相关性的实证检验 |
| 4.1 基于DEA-Malmquist指数的旅游上市公司整体层面投资效率测评 |
| 4.1.1 数据标准化处理 |
| 4.1.2 指标相关性说明 |
| 4.1.3 整体层面的旅游上市公司投资效率 |
| 4.2 基于Richardson的旅游上市公司个体层面投资效率测评 |
| 4.2.1 指标相关性检验 |
| 4.2.2 个体层面的旅游上市公司投资效率 |
| 4.3 基于因子分析的旅游上市公司财务绩效测评 |
| 4.3.1 指标相关性检验 |
| 4.3.2 提取主成分确定公共因子 |
| 4.3.3 财务绩效综合得分计算 |
| 4.3.4 旅游上市公司财务绩效分析 |
| 4.4 旅游上市公司投资效率与财务绩效相关性研究 |
| 第5章 结论与不足 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）我国新能源设备企业财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 国内外研究文献综述 |
| 1.4.1 国外财务风险预警相关文献综述 |
| 1.4.2 国内财务风险预警相关文献综述 |
| 1.4.3 新能源行业风险文献综述 |
| 1.4.4 国内外研究述评 |
| 第二章 企业财务风险预警相关理论 |
| 2.1 财务风险预警相关概述 |
| 2.1.1 财务风险 |
| 2.1.2 财务危机 |
| 2.1.3 财务风险预警 |
| 2.2 财务风险相关理论 |
| 2.2.1 委托代理理论 |
| 2.2.2 现代资本结构理论 |
| 2.2.3 财务杠杆理论 |
| 2.3 财务风险预警方法 |
| 2.3.1 财务风险通用预警方法 |
| 2.3.2 新能源设备企业财务风险预警方法选择 |
| 第三章 新能源产业发展及财务风险识别 |
| 3.1 新能源产业概念与范畴 |
| 3.1.1 新能源的概念与范畴 |
| 3.1.2 新能源产业概念与范畴 |
| 3.2 新能源产业现状分析 |
| 3.2.1 新能源产业发展概况 |
| 3.2.2 新能源产业现存问题 |
| 3.3 新能源产业财务风险识别 |
| 3.3.1 偿债风险识别 |
| 3.3.2 盈利风险识别 |
| 3.3.3 营运风险识别 |
| 3.3.4 发展风险识别 |
| 3.3.5 创新风险识别 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 新能源设备企业财务风险预警体系 |
| 4.1 财务风险预警指标的确定 |
| 4.1.1 新能源设备企业财务风险预警指标设计原则 |
| 4.1.2 新能源设备企业财务风险预警指标的选取 |
| 4.2 新能源设备企业财务风险预警体系设计 |
| 4.2.1 指标分类 |
| 4.2.2 熵权法的预警评估过程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 新能源设备企业财务风险预警分析 |
| 5.1 财务风险预警分析 |
| 5.1.1 样本选择 |
| 5.1.2 数据说明 |
| 5.1.3 指标描述性统计 |
| 5.2 新能源设备企业财务风险指标权重分析 |
| 5.3 新能源设备企业财务风险预警分析 |
| 5.3.1 新能源设备企业财务风险综合分析 |
| 5.3.2 区域间新能源设备企业风险对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 案例分析 |
| 6.1 案例背景 |
| 6.2 金风科技财务风险预警与分析 |
| 6.2.1 财务状况预警 |
| 6.2.2 财务风险分析 |
| 6.3 财务风险防控对策与建议 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）中国资源型城市产业结构转型升级研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究问题、目标与意义 |
| 1.1.1 研究问题 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 创新点 |
| 1.4 论文结构安排与主要内容 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 研究的理论基础 |
| 2.1.1 经济增长理论 |
| 2.1.2 区域经济发展理论 |
| 2.1.3 生命周期理论与可持续发展理论 |
| 2.1.4 产业结构理论与主导产业理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国内外资源型城市相关的研究 |
| 2.2.2 产业结构转型升级的内容研究 |
| 2.2.3 产业结构转型升级的方法研究 |
| 2.2.4 文献评述 |
| 3 基于主体-内容-客体的资源型城市产业结构转型升级理论分析 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.2 我国资源型城市及其产业结构的形成 |
| 3.2.1 我国资源型城市的分布与分类 |
| 3.2.2 我国资源型城市产业结构的形成与特点 |
| 3.3 资源型城市产业结构转型升级三要素的界定 |
| 3.3.1 产业结构转型升级主体 |
| 3.3.2 产业结构转型升级内容 |
| 3.3.3 产业结构转型升级客体 |
| 3.4 资源型城市产业结构成因分析 |
| 3.4.1 转型升级主体职能定位产生的影响 |
| 3.4.2 经济增长与生命周期等因素产生的影响 |
| 3.4.3 资源型城市锁定效应产生的影响 |
| 3.5 构建三位一体的产业结构转型升级分析框架 |
| 3.5.1 构建主体明晰的创新动力模型 |
| 3.5.2 确定转型升级时机的科学方法 |
| 3.5.3 比较选择转型升级的适宜模式 |
| 3.5.4 结合主导产业有效破解锁定效应 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 产业结构转型升级影响因素的实证分析 |
| 4.1 指标选择与模型构建 |
| 4.1.1 评价指标选择与数据 |
| 4.1.2 构建模型 |
| 4.2 总体样本回归分析 |
| 4.3 区域与城市异质性分析 |
| 4.4 实证结果的进一步解析 |
| 5 转型效果评价与主导产业选择:以衡阳为例 |
| 5.1 衡阳市的选择动因 |
| 5.2 衡阳市转型效果评价 |
| 5.2.1 评价指标体系的构建 |
| 5.2.2 评价方法——层次分析法 |
| 5.2.3 实证结果与分析 |
| 5.3 衡阳市主导产业优选分析 |
| 5.3.1 主导产业优选模型的指标体系构建 |
| 5.3.2 基于DEA的主导产业优选模型 |
| 5.3.3 结果与分析 |
| 6 结论与对策建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 清晰界定主体职能地位 |
| 6.2.2 精准把握转型升级时机 |
| 6.2.3 因地制宜选择转型升级模式 |
| 6.2.4 科学评估确定主导产业 |
| 6.2.5 产业结构转型升级总体策略 |
| 6.3 论文存在的不足与进一步研究的建议 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）并购支付方式对科技公司并购绩效的影响研究 ——以华为产业链相关上市公司为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 主要的概念界定 |
| 1.2.1 并购的界定 |
| 1.2.2 科技公司的界定 |
| 1.2.3 并购支付方式的界定 |
| 1.2.4 并购绩效的界定 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 并购绩效研究 |
| 2.1.1 国外相关研究 |
| 2.1.2 国内相关研究 |
| 2.2 并购支付方式与并购绩效的研究 |
| 2.2.1 国外相关研究 |
| 2.2.2 国内相关研究 |
| 2.3 文献述评 |
| 3 并购支付方式选择对并购绩效影响的理论分析 |
| 3.1 基于信号传递的理论分析 |
| 3.2 基于公司控制权的理论分析 |
| 3.3 基于自由现金流假说的理论分析 |
| 3.4 本文的研究假设 |
| 4 并购支付方式对并购绩效影响的实证研究 |
| 4.1 实证研究设计 |
| 4.1.1 实证研究方法的选择 |
| 4.1.2 并购绩效的评价指标 |
| 4.1.3 样本的选取 |
| 4.2 基于因子分析法的绩效研究过程 |
| 4.2.1 因子分析法的相关性检验 |
| 4.2.2 实证研究的数据处理过程 |
| 4.2.3 因子分析法的结果分析 |
| 4.3 回归分析法补充研究 |
| 4.3.1 建立回归模型 |
| 4.3.2 变量相关性检验 |
| 4.3.3 回归结果分析 |
| 5 政策建议 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）新型城镇化背景下城市基础设施投资预测及PPP融资机制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 城市基础设施投资需求 |
| 1.2.2 城市基础设施PPP融资模式 |
| 1.2.3 城市基础设施PPP项目收益分配 |
| 1.3 研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文内容和结构 |
| 1.4.1 论文主要内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 基础理论与方法 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 公共产品理论 |
| 2.1.2 资产定价理论 |
| 2.1.3 风险管理理论 |
| 2.2 基本方法 |
| 2.2.1 预测方法 |
| 2.2.2 Shapley值法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 新型城镇化背景下城市基础设施投资需求预测模型 |
| 3.1 新型城镇化背景下城市基础设施需求特征 |
| 3.1.1 新型城镇化发展趋势 |
| 3.1.2 城市基础设施发展特征 |
| 3.1.3 城市基础设施建设需求特征 |
| 3.2 城市基础设施投资需求影响因素分析 |
| 3.2.1 基础设施投资影响因素识别及清单构建 |
| 3.2.2 基于偏最小二乘法的基础影响因素筛选 |
| 3.2.3 基于德尔菲法的修正影响因素筛选 |
| 3.3 城市基础设施投资需求预测模型构建 |
| 3.3.1 数据获取与处理 |
| 3.3.2 回归分析及预测模型建立 |
| 3.4 城市基础设施投资预测模型应用 |
| 3.4.1 基础影响因素预测 |
| 3.4.2 修正影响因素预测 |
| 3.4.3 城市基础设施投资预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 城市基础设施PPP项目政府补贴及付费定价机制 |
| 4.1 准经营性项目政府补贴机制研究 |
| 4.1.1 准经营性项目政府补贴理论分析 |
| 4.1.2 运营期最低补贴决策模型 |
| 4.1.3 运营期最高补贴决策模型 |
| 4.2 非经营性项目政府付费定价模型 |
| 4.2.1 假设条件 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 城市基础设施PPP项目运营收益分配机制 |
| 5.1 城市基础设施PPP项目收益分析 |
| 5.1.1 城市基础设施PPP项目收益来源及诉求分析 |
| 5.1.2 城市基础设施PPP项目收益分配原则 |
| 5.2 基于熵权-VIKOR法的城市基础设施PPP项目风险分担 |
| 5.2.1 城市基础设施PPP项目风险识别 |
| 5.2.2 城市基础设施PPP项目风险分类 |
| 5.2.3 城市基础设施PPP项目风险分担量确定 |
| 5.3 基于风险分担的城市基础设施PPP项目运营收益动态分配 |
| 5.3.1 Shapley值修正收益分配模型构建 |
| 5.3.2 城市基础设施项目运营收益动态调整机制 |
| 5.3.3 模型实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论与创新点 |
| 6.1.1 论文主要工作及结论 |
| 6.1.2 论文创新点 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）现金流视角下M公司财务风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 财务风险预警的样本选取研究 |
| 1.2.2 财务风险预警的相关视角研究 |
| 1.2.3 现金流视角下财务风险预警方法的研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 2 概念界定及相关理论 |
| 2.1 现金流与财务风险 |
| 2.1.1 现金流概念 |
| 2.1.2 财务风险概念及其分类 |
| 2.1.3 现金流与财务风险的关系 |
| 2.2 财务风险预警界定 |
| 2.3 财务风险预警相关理论 |
| 2.3.1 风险管理理论 |
| 2.3.2 经济预警理论 |
| 3 M公司财务风险现状及预警必要性分析 |
| 3.1 M公司简介 |
| 3.2 M公司财务风险分析 |
| 3.2.1 传统会计利润视角 |
| 3.2.2 现金流视角 |
| 3.3 M公司财务风险预警现状调查 |
| 3.4 M公司构建现金流视角下财务风险预警系统的必要性 |
| 4 现金流视角下M公司财务风险预警系统的构建与应用 |
| 4.1 现金流视角下M公司财务风险预警系统构建基础 |
| 4.1.1 功效系数法 |
| 4.1.2 构建流程 |
| 4.2 现金流视角下M公司财务风险预警指标体系的构建 |
| 4.2.1 构建原则 |
| 4.2.2 指标体系的构建 |
| 4.3 现金流视角下M公司财务风险预警指标权重的确定 |
| 4.3.1 指标权重的确定方法 |
| 4.3.2 确定指标权重 |
| 4.4 现金流视角下M公司财务风险预警系统评价标准的确定 |
| 4.4.1 标准值的确定 |
| 4.4.2 预警的警限区间确定 |
| 4.5 现金流视角下M公司财务风险预警分析 |
| 4.5.1 预警过程及结果 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 5 M公司财务风险应对措施及预警系统保障措施 |
| 5.1 M公司财务风险应对措施 |
| 5.1.1 落实现金流预算编制 |
| 5.1.2 提升销售能力并增强成本费用控制 |
| 5.1.3 完善担保业务控制并合理选择筹资方式 |
| 5.1.4 提升资金营运效率 |
| 5.2 M公司现金流视角下财务风险预警系统保障措施 |
| 5.2.1 强化员工财务风险预警意识 |
| 5.2.2 建立财务风险预警管理部门 |
| 5.2.3 以现金流作为财务持续监控的重心 |
| 5.2.4 健全并有效实施企业内部控制 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
四、相关、回归分析法在投资风险分析中的运用（论文参考文献）
- [1]基于高斯过程回归模型的土石坝沉降预测研究[D]. 李成宇. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]现金流视角下G传媒公司财务风险预警研究[D]. 鲁颖. 西安石油大学, 2021(12)
- [3]基于租户数据分析的A银行公租贷项目贷后管理研究[D]. 胡琦. 重庆工商大学, 2021(09)
- [4]主成分回归法在信息技术企业价值评估中的应用 ——以科大讯飞为例[D]. 董议远. 河北经贸大学, 2021(12)
- [5]旅游上市公司投资效率、财务绩效及其相关性研究[D]. 李雅敬. 上海师范大学, 2021(07)
- [6]我国新能源设备企业财务风险预警研究[D]. 张驰. 南京邮电大学, 2020(04)
- [7]中国资源型城市产业结构转型升级研究[D]. 邓伟. 北京交通大学, 2020(06)
- [8]并购支付方式对科技公司并购绩效的影响研究 ——以华为产业链相关上市公司为例[D]. 傅福龙. 浙江大学, 2020(02)
- [9]新型城镇化背景下城市基础设施投资预测及PPP融资机制研究[D]. 宋建华. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]现金流视角下M公司财务风险预警研究[D]. 黄婷. 西安理工大学, 2020(01)