【摘要】：當前,企業(yè)的運營環(huán)境呈現(xiàn)出全球經(jīng)濟一體化和客戶需求多樣化的特征,行業(yè)競爭日趨激烈。外部環(huán)境的不確定性以及企業(yè)內(nèi)部對其認識的局限性,導致企業(yè)面臨的內(nèi)外部風險日益增大。財務困境是企業(yè)所面臨的內(nèi)外部風險因素最終惡化后的綜合和顯著的表現(xiàn)。隨著我國證券市場制度和破產(chǎn)法律的完善,持續(xù)處于財務困境的企業(yè)最終走向退市或者破產(chǎn)的風險不斷加大。企業(yè)作為資本市場上的重要參與者,其能否健康發(fā)展受到諸多利益相關(guān)者的關(guān)注,甚至可以在一定程度上決定投資者對整個經(jīng)濟走勢的預期。因此,在金融危機席卷全球的背景下,如何更加有效地對企業(yè)財務困境實施預測,具有重要的現(xiàn)實意義。 然而,當前的財務困境預測研究仍多集中于靜態(tài)數(shù)據(jù)集上單一財務困境預測方法的比較選擇,或者靜態(tài)數(shù)據(jù)集上多種財務困境預測方法的簡單組合上。財務困境的組合預測方法研究不夠深入,其主要體現(xiàn)就是事先靜態(tài)給定組合系統(tǒng)的基本構(gòu)成,由此導致模型性能的隨機性,其外推性較差,缺乏以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的模型結(jié)構(gòu)動態(tài)選擇機制。再者,當前的財務困境預測研究方法尚處于靜態(tài)建模階段,樣本數(shù)據(jù)收集于特定的擴展期,而企業(yè)財務數(shù)據(jù)信息具有隨時間推移動態(tài)增量變化的特點。因此打破靜態(tài)建模的限制,建立隨時間推移動態(tài)更新的財務困境預測模型,以滿足新的經(jīng)濟環(huán)境或企業(yè)動態(tài)運營環(huán)境下的財務困境需要,具有重要的理論意義。 本文以分析企業(yè)財務困境的含義及其特征入手,從而引出了可能使企業(yè)陷入財務困境的內(nèi)外部原因。以經(jīng)濟預警的基本理論知識和財務困境預測的理論為基礎(chǔ),從理論層面分析以企業(yè)的財務指標作為困境預測征兆預測財務困境的合理性。進而提出了企業(yè)財務困境預測動態(tài)建模的整體思路框架,其包含兩個角度:第一,基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集上多分類器組合預測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的動態(tài)優(yōu)化和選擇;第二,打破靜態(tài)數(shù)據(jù)集的限制,針對財務困境樣本數(shù)據(jù)流設計能夠動態(tài)更新的財務困境預測模型。 通過數(shù)據(jù)實驗對所提出的理論模型加以驗證,因此首先的工作就是樣本選取與數(shù)據(jù)的預處理。以上海證券交易所和深圳證券交易所的321對財務困境樣本公司及其配對樣本公司作為后續(xù)靜態(tài)數(shù)據(jù)集和動態(tài)數(shù)據(jù)流的實驗樣本,初始財務指標體系包含40個指標,獲取了用于建立財務困境預測模型的兩個截面樣本數(shù)據(jù)集。通過財務指標的正態(tài)性檢驗和均值的非參數(shù)檢驗,從實證角度證明了絕大多數(shù)財務指標的確在兩類樣本中存在顯著差異。使用多種特征提取方法作用于兩個截面樣本數(shù)據(jù)集,獲取精簡的多個財務指標特征子集,以期從多個角度反映財務困境的信息內(nèi)涵,并作為后續(xù)章節(jié)建立財務困境預測組合模型的多個輸入。 針對靜態(tài)數(shù)據(jù)集,提出多分類器選擇性集成的財務困境預測方法。首先,從定性分析和定量推導的角度證明進行多分類器組合可能帶來的好處以及相應的條件,進而說明選擇性集成的必要性。提出了基于貪心搜索和后剪枝的動態(tài)選擇性集成方法,該方法通過獲取多個局部最優(yōu)的組合系統(tǒng)并結(jié)合后剪枝方法從基本分類器庫中動態(tài)挖掘組合系統(tǒng)結(jié)構(gòu),實驗結(jié)果表明:該方法顯著優(yōu)于全集成以及個體最優(yōu)單分類器,并且這種融合順序明顯優(yōu)于降序集成、升序集成和隨機集成;設計了基于遺傳搜索的選擇性集成方法,以基因來表示基本分類器,以染色體來表示組合預測系統(tǒng),以組合系統(tǒng)預測準確率為全局優(yōu)化目標,通過遺傳運算動態(tài)挖掘最優(yōu)組合系統(tǒng),實驗結(jié)果表明其能夠進一步提高財務困境預測的準確率。 針對財務困境預測樣本增量流動的特點,結(jié)合模式識別中的概念漂移理論,提出了面向概念漂移的財務困境預測動態(tài)建模方法。在深入分析財務困境概念漂移的含義基礎(chǔ)上,分別設計了窗口大小固定和窗口大小自適應兩種窗口選擇機制,實驗結(jié)果表明:窗口大小自適應機制能夠根據(jù)當前財務困境概念特征動態(tài)調(diào)整窗口大小,無論從理論和實際預測效果上均優(yōu)于固定窗口。在此基礎(chǔ)之上,將多分類器動態(tài)集成方法與窗口選擇方法結(jié)合,通過bagging方法產(chǎn)生基本分類器,并定義了未來待預測樣例的局部預測空間,以局部預測空間上的性能度量為單一待預測樣本動態(tài)選擇某一個或幾個基本分類器。實驗結(jié)果表明:在多數(shù)情況下,動態(tài)選擇和集成可以進一步提高窗口的預測性能。 本文所進行的企業(yè)財務困境預測動態(tài)建模研究,分別從靜態(tài)數(shù)據(jù)集上模型結(jié)構(gòu)的動態(tài)選擇和樣本數(shù)據(jù)流下模型的動態(tài)更新為研究視角,有助于豐富企業(yè)財務困境預測研究的相關(guān)內(nèi)容,推動財務困境預測研究從靜態(tài)建模階段邁向動態(tài)建模階段。
【圖文】：

爾濱工業(yè)大學管理學博士學位論文動態(tài)建模的研究采用理論研究和實證理論體系的研究中，從規(guī)范研究的角思路框架的基礎(chǔ)上，綜合利用統(tǒng)計學科方法進行數(shù)據(jù)分析，完成具體模型工作，在具體的實驗數(shù)據(jù)結(jié)果分析過數(shù)量結(jié)果對理論模型加以印證和反饋

多分類器系統(tǒng)的示意圖
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：F275;F224

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本文編號：2675463