財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警是企業(yè)財(cái)務(wù)管理和投資決策領(lǐng)域的重要問題,其實(shí)質(zhì)是對企業(yè)未來財(cái)務(wù)狀況的預(yù)報(bào)和分類,一直備受理論研究和實(shí)務(wù)研究的高度關(guān)注。企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)將影響管理者、債權(quán)人、投資人等利益相關(guān)者的經(jīng)濟(jì)利益,甚至引起國家資本市場的波動和損失。在當(dāng)前全球資本環(huán)境持續(xù)低迷,金融危機(jī)影響仍然存在的背景下,如何監(jiān)控企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素,更加有效的開展財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 我國財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究起步比較晚,企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境復(fù)雜多變,國外傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型難以適應(yīng)我國的實(shí)際情況。因此,迫切需要探索一套合理的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警建模方法,為相關(guān)利益主體提供決策建議和技術(shù)支持。然而,目前的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型多數(shù)仍集中于單一模型預(yù)警,或者是幾種模型的組合預(yù)警以及分類器集成的簡單應(yīng)用,而且建模過程中沒有考慮財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)概念漂移對預(yù)警模型的影響。鑒于已有預(yù)警模型的不足,本文以上市公司為對象進(jìn)行有針對性的研究。一方面,將分類器集成及其改進(jìn)方法用于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的建模過程。另一方面,考慮企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)概念漂移對預(yù)警模型的影響,建立動態(tài)更新的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。 首先,分類器集成技術(shù)研究。詳細(xì)解釋了分類器集成的概念和原理,研究分類器集成的關(guān)鍵步驟,包括基分類器的生成、基分類器的選擇以及基分類器的輸出,介紹三種常用的分類器集成算法并進(jìn)行比較和說明。針對目前已有財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中使用分類器集成技術(shù)的各種問題,從群體決策、樣本量、方便性等方面,分析分類器集成在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的適用性。 其次,基于分類器集成的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究。已有集成預(yù)警研究只是分類器集成的簡單應(yīng)用,論文詳細(xì)分析分類器集成系統(tǒng)的泛化能力,嘗試從基分類器的差異度和基分類器的個(gè)體精度兩種思路來提升集成系統(tǒng)泛化能力。一方面,從增加基分類器差異度的角度提出RS-Bagging分類器集成方法。該方法通過樣本分布擾動和特征空間擾動的雙重?cái)_動策略,使基分類器能夠保持更大差異度。模型實(shí)驗(yàn)表明,RS-Bagging預(yù)警模型能彌補(bǔ)單一分類器模型的不足,較大提升原有Bagging集成模型的性能。另一方面,從增加基分類器個(gè)體精度的角度,提出MTS-Bagging分類器集成方法。該方法是將馬田系統(tǒng)特征選擇加入Bagging算法,通過馬田系統(tǒng)方法選取有效分類特征,從而提高基分類器的個(gè)體精度。模型實(shí)驗(yàn)表明,MTS-Bagging集成方法適合財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警建模,預(yù)測精度優(yōu)于原有Bagging集成模型,但低于RS-Bagging集成模型。另外,對于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警而言,發(fā)生兩類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)成本存在差異。以錯(cuò)誤分類的風(fēng)險(xiǎn)成本對RS-Bagging模型和MTS-Bagging模型進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)MTS-Bagging模型的綜合錯(cuò)誤率低于其他集成模型。 再次,基于滑動時(shí)間窗口的財(cái)務(wù)危機(jī)集成預(yù)警研究。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自于不同年份,可能存在概念漂移問題。論文針對概念漂移開展研究,使用基于滑動時(shí)間窗口的樣本動態(tài)更新以及馬田系統(tǒng)的特征動態(tài)更新來處理可能的概念漂移,模擬時(shí)間推移在不同時(shí)間窗口寬度下進(jìn)行集成預(yù)警建模實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的概念漂移確實(shí)存在,選擇寬度合適的滑動時(shí)間窗口可以降低漂移概念的不利影響。 最后,基于增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)集成預(yù)警研究。鑒于已有預(yù)警模型增量學(xué)習(xí)能力的不足,論文設(shè)計(jì)了一種基于分類器集成思想的增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)。利用財(cái)務(wù)類別導(dǎo)向知識對集成子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)動態(tài)選擇,構(gòu)建具有增量學(xué)習(xí)能力的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,基于增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型兼具穩(wěn)定性和適應(yīng)性,模型預(yù)測性能優(yōu)于滑動時(shí)間窗口模型,是一種有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警建模方法。
【學(xué)位單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：F275;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
    1.3 國內(nèi)外研究綜述
        1.3.1 財(cái)務(wù)危機(jī)概念研究綜述
        1.3.2 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)研究綜述
        1.3.3 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究綜述
        1.3.4 當(dāng)前研究存在的問題
    1.4 論文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 論文的主要工作
        1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排
    1.5 研究方法與技術(shù)路線
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 技術(shù)路線
2 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警理論基礎(chǔ)分析
    2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)
        2.1.1 財(cái)務(wù)危機(jī)的概念界定
        2.1.2 財(cái)務(wù)危機(jī)的特征
        2.1.3 財(cái)務(wù)危機(jī)的表征要素
        2.1.4 財(cái)務(wù)危機(jī)的形成機(jī)理
        2.1.5 財(cái)務(wù)危機(jī)的理論解釋
    2.2 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警
        2.2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的概念
        2.2.2 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的過程
        2.2.3 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的功能
    2.3 集成預(yù)警
        2.3.1 集成預(yù)警的概念
        2.3.2 集成預(yù)警的思路框架
    2.4 本章小結(jié)
3 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的樣本選擇與數(shù)據(jù)檢驗(yàn)
    3.1 建模時(shí)間的確定
    3.2 樣本公司的確定
        3.2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)的確定
        3.2.2 財(cái)務(wù)健康企業(yè)的確定
    3.3 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)選擇
        3.3.1 指標(biāo)的選擇原則
        3.3.2 預(yù)警指標(biāo)體系
    3.4 財(cái)務(wù)樣本的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)
        3.4.1 正態(tài)性檢驗(yàn)
        3.4.2 顯著性檢驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
4 分類器集成及其在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的適用性分析
    4.1 分類器集成原理
        4.1.1 基分類器與分類器集成
        4.1.2 分類器集成原理分析
        4.1.3 分類器集成有效的原因
    4.2 分類器集成系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟
        4.2.1 基分類器的生成
        4.2.2 基分類器的選擇
        4.2.3 基分類器的輸出
    4.3 常用的分類器集成算法
        4.3.1 Bagging集成算法
        4.3.2 Boosting集成算法
        4.3.3 Random Subspace集成算法
    4.4 分類器集成在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的適用性分析
        4.4.1 分類器集成的應(yīng)用研究現(xiàn)狀
        4.4.2 分類器集成在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的適用性分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于分類器集成的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究
    5.1 分類器集成系統(tǒng)的泛化能力分析
        5.1.1 分類器集成系統(tǒng)的泛化能力
        5.1.2 泛化能力的提升思路
    5.2 基于RS-Bagging集成的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型
        5.2.1 基于樣例擾動的分類器集成
        5.2.2 RS-Bagging集成的方法基礎(chǔ)
        5.2.3 RS-Bagging集成設(shè)計(jì)
        5.2.4 RS-Bagging財(cái)務(wù)危機(jī)集成預(yù)警模型分析
    5.3 基于MTS-Bagging集成的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型
        5.3.1 基于特征選擇的分類器集成
        5.3.2 馬田系統(tǒng)特征選擇
        5.3.3 MTS-Bagging集成設(shè)計(jì)
        5.3.4 MTS-Bagging財(cái)務(wù)危機(jī)集成預(yù)警模型分析
    5.4 預(yù)警模型的比較分析
        5.4.1 預(yù)警模型的性能比較
        5.4.2 基于分類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)成本的比較
    5.5 本章小結(jié)
6 基于滑動時(shí)間窗口的財(cái)務(wù)危機(jī)集成預(yù)警研究
    6.1 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的概念漂移
        6.1.1 概念漂移的定義
        6.1.2 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的概念漂移
    6.2 滑動時(shí)間窗口動態(tài)更新設(shè)計(jì)
        6.2.1 滑動時(shí)間窗口
        6.2.2 財(cái)務(wù)樣本動態(tài)更新機(jī)制
    6.3 基于滑動時(shí)間窗口的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警動態(tài)模型分析
        6.3.1 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)
        6.3.2 實(shí)驗(yàn)過程
        6.3.3 模型結(jié)果分析
    6.4 本章小結(jié)
7 基于增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)集成預(yù)警研究
    7.1 預(yù)警模型的增量學(xué)習(xí)能力
    7.2 基于集成思想的增量學(xué)習(xí)
    7.3 增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        7.3.1 設(shè)計(jì)思路
        7.3.2 集成子系統(tǒng)的選擇機(jī)制
        7.3.3 集成子系統(tǒng)的動態(tài)史新機(jī)制
        7.3.4 財(cái)務(wù)危機(jī)增量預(yù)警過程
    7.4 財(cái)務(wù)危機(jī)增量預(yù)警模型分析
        7.4.1 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)
        7.4.2 增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建
        7.4.3 模型結(jié)果分析
    7.5 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
    8.1 工作總結(jié)
    8.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    8.3 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄

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