本文關(guān)鍵詞：基于L1懲罰Logit模型的公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與控制

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【摘要】：在全球經(jīng)濟(jì)一體化的趨勢(shì)下,隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的快速發(fā)展,上市公司財(cái)務(wù)狀況受到多方利益群體的關(guān)注,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理也成為公司經(jīng)營(yíng)管理的一個(gè)重要組成部分。建立合理的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理模型,可以有效地預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生、發(fā)展與變動(dòng)規(guī)律,可以為企業(yè)管理者及利益相關(guān)者監(jiān)管公司財(cái)務(wù)狀況提供有力工具,對(duì)公司預(yù)防和控制財(cái)務(wù)危機(jī)、提高公司風(fēng)險(xiǎn)管理水平有重要決策參考價(jià)值。本文主要將L1懲罰函數(shù)與Logit回歸相結(jié)合,建立L1懲罰Logit模型并將其應(yīng)用于公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析。通過Logit模型預(yù)測(cè)破產(chǎn)概率,實(shí)現(xiàn)對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)預(yù)測(cè)；通過L1懲罰實(shí)現(xiàn)變量選擇,完成對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵影響因素的識(shí)別,有利于風(fēng)險(xiǎn)控制。通過Monte Carlo數(shù)值模擬,發(fā)現(xiàn)L1懲罰Logit模型具有比支持向量機(jī)更為簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu),通過較少的解釋變量就能夠獲得更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)效果。結(jié)合滬深股市2005年至2014年ST公司與非ST公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析,一方面基于混淆矩陣與ROC曲線的分類評(píng)價(jià)結(jié)果表明,L1懲罰Logit模型獲得了比支持向量機(jī)更高的預(yù)測(cè)精度；另一方面篩選出的關(guān)鍵影響因素為公司實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制提供了依據(jù)。本文使用L1懲罰Logit模型對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果表明,L1懲罰Logit模型不僅能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),提高風(fēng)險(xiǎn)防范的針對(duì)性；還能夠從眾多影響因素中挑選出關(guān)鍵影響因素,降低風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管成本。這一研究結(jié)果,可以為公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理提供基本工具與決策參考,有助于提高公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理水平。
【關(guān)鍵詞】：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) L1懲罰Logit模型 變量選擇 分類效果評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F275;F224
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 選題背景及研究意義14-16
• 1.1.1 選題背景14-15
• 1.1.2 研究意義15-16
• 1.2 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀16-21
• 1.2.1 統(tǒng)計(jì)分析方法16-19
• 1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法19-21
• 1.3 研究思路和方法21-22
• 1.3.1 研究思路21
• 1.3.2 研究方法21-22
• 1.4 主要?jiǎng)?chuàng)新和結(jié)構(gòu)安排22-24
• 1.4.1 主要?jiǎng)?chuàng)新22-23
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排23-24
• 第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)24-34
• 2.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與控制24-28
• 2.1.1 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)24-25
• 2.1.2 財(cái)務(wù)危機(jī)25-26
• 2.1.3 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)26-27
• 2.1.4 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制27-28
• 2.2 典型財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型28-32
• 2.2.1 二元選擇Logit模型28-29
• 2.2.2 支持向量機(jī)模型29-32
• 2.3 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分類效果評(píng)價(jià)32-34
• 2.3.1 混淆矩陣32
• 2.3.2 ROC曲線32-34
• 第三章 L1懲罰Logit模型與方法34-39
• 3.1 LASSO方法34-35
• 3.2 L1懲罰Logit模型建立35-37
• 3.2.1 模型表示35
• 3.2.2 模型估計(jì)35-36
• 3.2.3 懲罰參數(shù)選擇36-37
• 3.3 數(shù)值模擬37-39
• 3.3.1 數(shù)據(jù)生成37
• 3.3.2 變量選擇效果37
• 3.3.3 預(yù)測(cè)能力比較37-39
• 第四章 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與控制39-44
• 4.1 樣本和指標(biāo)選取39
• 4.1.1 樣本選擇39
• 4.1.2 指標(biāo)設(shè)計(jì)39
• 4.2 變量選擇與模型估計(jì)39-41
• 4.3 模型準(zhǔn)確度比較41-42
• 4.4 結(jié)果與討論42-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-45
• 5.1 研究總結(jié)44
• 5.2 研究展望44-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況48

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本文編號(hào)：892518