本文關鍵詞：基于不平衡支持向量機的上市公司財務預警系統(tǒng)研究　出處：《吉林大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 財務危機 財務預警 支持向量機 不平衡數(shù)據(jù) SMOTE算法

【摘要】：企業(yè)在生存和發(fā)展的過程中，要面臨各種風險，，應對財務危機。特別是2008年全球金融危機的爆發(fā)以及當前歐美經(jīng)濟增速乏力，造成我國企業(yè)破產(chǎn)的情況屢見不鮮。所以，在當前的經(jīng)濟背景下，對企業(yè)的財務狀況進行預警顯得尤為重要，構(gòu)建一種財務危機預警系統(tǒng)已經(jīng)成為我國企業(yè)的迫切需求。 目前，我國財務危機預警的相關研究還處于起步階段，大量的實證研究還是借鑒國外的一些傳統(tǒng)方法。近年來，機器學習是人工智能與模式識別領域研究的重要內(nèi)容。以統(tǒng)計學習理論為基礎而發(fā)展起來的機器學習方法——支持向量機，已經(jīng)成為機器學習界的研究熱點，并在很多領域取得了成功的運用，其在處理小樣本、非線性、高維數(shù)據(jù)等方面已經(jīng)表現(xiàn)出優(yōu)于其他方法的特質(zhì)。由于企業(yè)財務數(shù)據(jù)中高維、非線性等特征嚴重影響著預警系統(tǒng)的準確性，所以將支持向量機算法應用到企業(yè)財務危機預警模型中，利用其在處理小樣本、非線性、高維數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)異特質(zhì)來提高模型精度，會為企業(yè)進行財務預警提供一個具有參考價值的方法。 本文首先介紹了選題的背景和意義，回顧了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀；其次詳細闡述了企業(yè)財務預警系統(tǒng)的基本理論和概念，確定了財務預警模型的樣本數(shù)據(jù)和預警變量，分別利用歸一化和主成分分析法對預警變量進行相應的預處理；然后采用標準C-SVM構(gòu)建企業(yè)財務預警模型；針對當樣本數(shù)據(jù)不平衡時,標準C-SVM模型的預測具有傾向性缺陷，分別從算法和數(shù)據(jù)兩個層面改進支持向量機算法，對于標準C-SVM模型，通過設置不同的懲罰參數(shù)，采用Biased-SVM進行算法改進，對于不平衡數(shù)據(jù)集，利用SMOTE方法生成出新樣本，使不同類別的數(shù)據(jù)趨于平衡，從而提高分類器精度；最后對各種預警模型進行訓練和預測效果檢驗。 實證結(jié)果顯示：本文改進的SMOTE-Biased-SVM財務預警模型的訓練效果比較理想，對上市公司的財務預警準確率可以達到84%。
[Abstract]:In the process of survival and development , enterprises should face various risks and deal with the financial crisis . Especially in 2008 the global financial crisis broke out and the current economic growth of Europe and America is weak . Therefore , it is very important to alert the financial situation of enterprises in the current economic context . Therefore , it is an urgent need to construct a financial crisis early warning system . In recent years , machine learning is an important part of research in the field of artificial intelligence and pattern recognition . In recent years , machine learning is an important content in the field of artificial intelligence and pattern recognition . This paper first introduces the background and significance of the selection , and reviews the current research situation at home and abroad . Secondly , the basic theories and concepts of the financial early warning system are described in detail , and then the sample data and the early warning variables of the financial early warning system are discussed in detail . The results show that the training effect of the improved SMOTE - Biased - SVM financial early warning model is ideal , and the accuracy rate of financial early warning for listed companies can reach 84 % .

【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;F275;F832.51;F224

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