發(fā)布時(shí)間：2021-10-24 06:39

　　中國證券市場(chǎng)日益發(fā)展但尚不成熟,許多上市公司抗壓能力差,頻頻陷入財(cái)務(wù)困境,這種狀況嚴(yán)重?fù)p害了廣大股東、債權(quán)人和其它利益相關(guān)者的利益。也對(duì)我國證券市場(chǎng)的健康發(fā)展不利。因此,如何構(gòu)建上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)及早預(yù)警已成為學(xué)術(shù)界研究熱點(diǎn)。它不僅學(xué)術(shù)價(jià)值高,而且實(shí)用價(jià)值也高。如果能把此預(yù)警研究推廣至非上市公司,能夠指導(dǎo)各個(gè)類型的企業(yè)及早防范財(cái)務(wù)危機(jī),那么此研究就更具有現(xiàn)實(shí)意義。本論文的重點(diǎn)就是建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型,以期對(duì)上市公司可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)警,進(jìn)而提高公司的財(cái)務(wù)管理水平。支持向量機(jī)方法已得到學(xué)者們的認(rèn)可和肯定,應(yīng)用至理工類方面較多,本文分析并總結(jié)了學(xué)者的研究成果和不足,在此基礎(chǔ)之上,將支持向量機(jī)引入財(cái)務(wù)預(yù)警,選取2007—2009年符合條件的33家由于“財(cái)務(wù)狀況異�！北弧癝T”的上市公司,按照行業(yè)分類和資產(chǎn)規(guī)模相當(dāng)?shù)脑瓌t,按照1:1比例,選取33家財(cái)務(wù)狀況良好的正常上市公司與之組成配對(duì)樣本,并選取11個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立指標(biāo)體系。使用支持向量機(jī)這種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立動(dòng)態(tài)預(yù)警模型,并對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行分析和解釋,最后對(duì)本課題提出展望。研究的主要結(jié)論如下:①支持向量機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型在判讀... 

【文章來源】：中原工學(xué)院河南省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1. 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論意義
        1.2.2 現(xiàn)實(shí)意義
    1.3 財(cái)務(wù)預(yù)警研究成果綜述
        1.3.1 國外財(cái)務(wù)預(yù)警研究綜述
        1.3.2 國內(nèi)財(cái)務(wù)預(yù)警研究綜述
        1.3.3 財(cái)務(wù)預(yù)警研究綜述評(píng)述
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容及方法
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 研究方法
2. 財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的基本理論
    2.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)預(yù)警
    2.2 財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的內(nèi)容、分類和職能
        2.2.1 財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的內(nèi)容
        2.2.2 財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的分類
        2.2.3 財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的職能
3. 支持向量機(jī)的基本理論
    3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論概述
        3.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)問題
        3.1.2 VC 維和推廣性的界
        3.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化
    3.2 支持向量機(jī)的主要內(nèi)容
        3.2.1 支持向量機(jī)的基本思想
        3.2.2 線性支持向量機(jī)
        3.2.3 非線性支持向量機(jī)
    3.3 支持向量機(jī)基本模型的構(gòu)建
4. 基于SVM 的財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證分析
    4.1 樣本選取與財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇
        4.1.1 樣本設(shè)計(jì)
        4.1.2 財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇和描述
    4.2 實(shí)證分析
        4.2.1 模型的結(jié)果分析
        4.2.2 SVM 模型的可行性分析
    4.3 SVM 財(cái)務(wù)預(yù)警模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之比較
5. 結(jié)論及展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 研究局限和展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的學(xué)術(shù)論文及在讀期間參加的科研項(xiàng)目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于DEA指標(biāo)的SVM模型在財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用[J]. 冉茂盛,周姝,黃凌云.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(20)
[2]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與因子分析的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警應(yīng)用[J]. 聶麗潔,張毅,樊丹丹.  財(cái)會(huì)月刊. 2009(27)
[3]Z-SCORE財(cái)務(wù)預(yù)警模型在上市公司應(yīng)用的實(shí)證研究[J]. 周劍濤,龐文鳳.  財(cái)會(huì)通訊. 2009(24)
[4]綜合財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型[J]. 馮雨.  焦作大學(xué)學(xué)報(bào). 2009(02)
[5]公司治理與會(huì)計(jì)信息視角下上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究——理論依據(jù)、模型與實(shí)證[J]. 朱發(fā)根,劉拓,傅毓維.  現(xiàn)代管理科學(xué). 2009(06)
[6]我國制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)實(shí)證研究[J]. 呂佳男,賈煒瑩.  會(huì)計(jì)之友(中旬刊). 2009(05)
[7]基于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系探析[J]. 杜慧敏.  寧夏黨校學(xué)報(bào). 2009(03)
[8]我國上市公司遠(yuǎn)期財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的實(shí)證研究[J]. 竇樂江,楊華.  財(cái)會(huì)月刊. 2009(12)
[9]基于Pulic智力資本模型的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[J]. 王智寧,吳應(yīng)宇,葉新鳳.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2009(02)
[10]BP網(wǎng)絡(luò)模型在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的應(yīng)用[J]. 馬威,方瑩.  財(cái)會(huì)月刊. 2009(06)

碩士論文
[1]基于支持向量機(jī)模型的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究[D]. 鮑鵬.南京航空航天大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3454777