出版業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究.docx
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出版業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究, 1.37萬(wàn)字 30頁(yè)原創(chuàng)作品,本站獨(dú)家提交,已通過(guò)查重系統(tǒng)摘要隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)在我國(guó)的進(jìn)一步發(fā)展,我國(guó)的企業(yè)、上市公司也得到了較快發(fā)展壯大。自中國(guó)加入世界貿(mào)易組織以來(lái),我國(guó)企業(yè)面臨更廣闊的市場(chǎng)環(huán)境和機(jī)遇,但同時(shí)也要承擔(dān)更大的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。不少企業(yè)因經(jīng)營(yíng)不良而導(dǎo)致破產(chǎn)。要避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生,關(guān)鍵還...
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出版業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究
1.37萬(wàn)字 30頁(yè) 原創(chuàng)作品,本站獨(dú)家提交,已通過(guò)查重系統(tǒng)
摘要隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)在我國(guó)的進(jìn)一步發(fā)展,我國(guó)的企業(yè)、上市公司也得到了較快發(fā)展壯大。自中國(guó)加入世界貿(mào)易組織以來(lái),我國(guó)企業(yè)面臨更廣闊的市場(chǎng)環(huán)境和機(jī)遇,但同時(shí)也要承擔(dān)更大的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。不少企業(yè)因經(jīng)營(yíng)不良而導(dǎo)致破產(chǎn)。要避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生,關(guān)鍵還是在企業(yè)自身,因此,建立一套有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制顯得十分重要。其中,出版業(yè)承擔(dān)著傳播文化的重要任務(wù),對(duì)于提升國(guó)民素質(zhì)有著十分重大的作用,此外,針對(duì)我國(guó)出版業(yè)的上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析并不是十分廣泛,因此,本文選定對(duì)出版業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究,有比較深刻的現(xiàn)實(shí)意義。
本文首先進(jìn)行理論研究,明確產(chǎn)生危機(jī)的因素。然后尋找樣本并選取合適的指標(biāo),進(jìn)行模型構(gòu)建。經(jīng)過(guò)多方分析比較,本文選取的是Logistic回歸模型,建模之前要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),剔除不具有顯著性差異的指標(biāo)以保證模型的準(zhǔn)確性。最后提出本文研究的不足并給出建議。
關(guān)鍵詞:出版業(yè) 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警 Logisitic回歸模型
1.37萬(wàn)字 30頁(yè) 原創(chuàng)作品,本站獨(dú)家提交,已通過(guò)查重系統(tǒng)
摘要隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)在我國(guó)的進(jìn)一步發(fā)展,我國(guó)的企業(yè)、上市公司也得到了較快發(fā)展壯大。自中國(guó)加入世界貿(mào)易組織以來(lái),我國(guó)企業(yè)面臨更廣闊的市場(chǎng)環(huán)境和機(jī)遇,但同時(shí)也要承擔(dān)更大的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。不少企業(yè)因經(jīng)營(yíng)不良而導(dǎo)致破產(chǎn)。要避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生,關(guān)鍵還是在企業(yè)自身,因此,建立一套有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制顯得十分重要。其中,出版業(yè)承擔(dān)著傳播文化的重要任務(wù),對(duì)于提升國(guó)民素質(zhì)有著十分重大的作用,此外,針對(duì)我國(guó)出版業(yè)的上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析并不是十分廣泛,因此,本文選定對(duì)出版業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究,有比較深刻的現(xiàn)實(shí)意義。
本文首先進(jìn)行理論研究,明確產(chǎn)生危機(jī)的因素。然后尋找樣本并選取合適的指標(biāo),進(jìn)行模型構(gòu)建。經(jīng)過(guò)多方分析比較,本文選取的是Logistic回歸模型,建模之前要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),剔除不具有顯著性差異的指標(biāo)以保證模型的準(zhǔn)確性。最后提出本文研究的不足并給出建議。
關(guān)鍵詞:出版業(yè) 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警 Logisitic回歸模型
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