本站原创摘要4-5
ABSTRACT5-7
革新点摘要7-11
第1章 绪论11-22
1.1 论文探讨的背景及作用11-13
1.1.1 探讨背景11-12
1.1.2 探讨作用12-13
1.2 国内外探讨近况及评价13-20
1.2.1 国外探讨近况13-15
1.2.2 国内探讨近况15-19
1.2.3 探讨评价及进展走势19-20
1.3 论文探讨的技术路线及策略20-22
1.3.1 技术路线20-21
1.3.2 探讨策略21-22
第2章 会计信息质量及其评价的相关论述22-33
2.1 会计信息质量的涵义22-23
2.1.1 会计信息的涵义22
2.1.2 会计信息质量的涵义22-23
2.2 会计信息质量评价的涵义23
2.3 会计信息质量的评价要素23-25
2.3.1 评价主体23-24
2.3.2 评价对象24
2.3.3 评价目标24
2.3.4 评价标准24
2.3.5 评价指标24-25
2.3.6 评价策略25
2.3.7 评价结论25
2.4 上市公司会计信息的质量特点25-32
2.4.1 上市公司会计信息质量特点的内涵25-26
2.4.2 上市公司会计信息质量特点与会计目标之间的联系26-27
2.4.3 上市公司会计信息质量特点的探讨观点27-31
2.4.4 对上市公司会计信息质量特点的界定31-32
2.5 本章小结32-33
第3章 上市公司会计信息质量评价指标系统的建立33-51
3.1 上市公司会计信息质量评价标准的确定33-34
3.2 建立评价指标系统的目标及原则34-37
3.2.1 建立评价指标系统的目标34-35
3.2.2 建立评价指标系统的原则35-37
3.3 上市公司会计信息质量评价指标的选取37-48
3.3.1 相关性因素下的指标选取37-41
3.3.2 可靠性因素下的指标选取41-48
3.4 上市公司会计信息质量评价指标系统48-49
3.5 本章小结49-51
第4章 上市公司会计信息质量评价模型的构建51-63
4.1 常用评价策略综述51-54
4.1.1 模糊综合评价法51
4.1.2 层次浅析法51-52
4.1.3 灰色系统浅析策略52
4.1.4 功效系数法52-53
4.1.5 BP 神经网络评价策略53-54
4.1.6 常用评价策略评价54
4.2 BP 神经网络评价策略的相关论述概述54-59
4.2.1 BP 神经网络的基本概念54-55
4.2.2 BP 神经网络的算法55-59
4.3 BP 神经网络模型的构建59-61
4.3.1 模型层数的取值确定59
4.3.2 三层神经元数目的取值确定59-60
4.3.3 训练激励函数的选择60-61
4.4 MATLAB 程序下的 BP 神经网络61
4.5 本章小结61-63
第5章 上市公司会计信息质量评价案例浅析63-70
5.1 BP 神经网络评价模型的训练63-67
5.1.1 样本数据的获取63-65
5.1.2 BP 神经网络构架的设计65-66
5.1.3 BP 神经网络训练66-67
5.2 评价模型的评价结果及其浅析67-69
5.3 本章小结69-70
结论70-71