我国上市公司财务危机组合预警模型的实证研究

发布时间：2021-10-29 02:29

　　在我国现行的社会主义市场经济条件下,各企业的竞争日渐激烈,企业因为各种原因发生财务危机宣告破产的现象屡见不鲜。但是,财务危机是一个渐进发展的过程,一般而言,企业从财务状况正常到恶化乃至最终破产都需要至少几年的时间,可见,企业财务危机是可以事先预测并加以防范的。因此,为了使企业提早认识和防范财务危机,使投资者降低投资风险,使政府准确评估市场风险,保证市场经济主体平稳发展,建立高效的财务危机预警模型具有重要的意义。本文通过回顾国内外财务危机预警的相关研究,在已有研究的基础上,针对我国沪深A股制造业上市公司,选取2017年被ST的32家上市公司与128家配对公司为样本,分别采用逻辑回归、决策树、支持向量机模型和基于以上三种模型建立的线性和非线性的组合预警模型进行实证研究,建立了预测准确率较高的预警模型。主要分为三个阶段:首先,从上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力、现金流量等五个方面出发择选指标,初选22个财务指标,通过因子分析进行了指标优化,提取八个公因子作为后续实证的输入变量。然后,基于样本的2014（T-3）数据作为有效年数据,并且使用2015（T-2）年的数据作为对比数据... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１线性可分情况下的分类器??支持向量机的训练问题可以通过数学的方式转化为一个凸二次规划求最优解??

２．?—?＾ｌ＇＇简单的支持向量机??因为本文应用的支持向量机模型只是一个简单的二分类支持向量机模型，故??介绍一个简单的支持向量机，如图２．３．２所示。??一?一＾一?Ｌ！（支持向量平面）??ｖ?〇?°／〇?Ｘ１??〇?，／?ｌｉ）?（ＯＳＨ）??，，二ｚ一一以支持向量平面）??，？?－〇????／＾°＼＃?？?｜〇：?ｙ＝ｉ???乙?＾?？?：?ｙ＝－１??Ｘａ????图２．２?—个简单的支持向量机示意图??在上图２．２中，包含以下变量：??：最优分类超平面＋?６?＝?０??：支持向量平面＞／￥（￥）?＋?＆?＝?１??：支持向量平面沢＾；．）?＋?６＝－１??：经过与最优分类超平面距离最远的错误分类数据点并且平行于最优分类超平面的??平面＋?６?＝?是两类中错误分类数据点距离最优划分超平面的最大距离。一般??而目解决凸二次规划问题方法有不同的方法，但是引用Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子ａ，?２?０和??ｖ，．?２?（／?＝?；！，？？？，Ａ〇，使用Ｌａｇｒａｎｇｅ?Ｄｕａｌｉｔｙ不仅会使得模型更好解并且也可以引入核函数，??推广至高维数据和非线性分类。故引入拉格朗日乘子％?２?０和ｖ

１．三层前馈网络模型结构??在目前的多层前馈网络模型中，应用最为普遍的就是三层前馈网络，只包括??一个隐含层。如图２．３所示：??°ｉ?．．．．．．?Ａ?……?〇，??ａ?牛?▲??输出层??〇?ｃ……Ｃ?Ｃ?ｃ输入层??ｉ?＼?ｉ?ｉ?ｉｋ?“?ａ??ｘ，?ｘ，?．ｒ，??图２．３三层前馈神经网络模型结构图??在上述三层前馈神经网络模型种，包含以下变量：输入向量：??Ｉ?＝?Ｚ２，…，Ｚ，）＇；隐含层的输出向量：Ｆ?＝?（３Ｖ?…，凡）＇；输出层的输出向??２０??


本文编号：3463786