財務危機預警是一個世界性的問題和難題。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中,風險是時時刻刻存在的,但是企業(yè)通常會將風險控制在一定的水平之內(nèi),在可接受的風險下維持日常的經(jīng)營,如果風險不加控制,就會演變成財務危機。它并不是瞬間產(chǎn)生的,財務危機可以在企業(yè)被宣判財務失敗之前就識別出來。本文針對上市公司財務危機預警這一問題展開研究,選取了2010-2020年間滬深A股上市公司作為研究樣本,將上市公司被ST作為其陷入財務危機的判斷標準,引入PCA主成分分析法和w-SVM加權支持向量機模型,以期得到一個有效預警財務危機的方法。本文的研究分為兩個部分,第一部分是運用定性研究和定量研究法構建了財務危機預警指標體系。首先,本文參考了相關理論和已有的研究結果,通過定性研究的方法得到了財務危機預警的指標體系,該指標體系包含財務指標、公司治理指標和市場表現(xiàn)指標三大類,共計37個三級指標。接著本文從定量的角度,運用相關性檢驗和PCA主成分分析法對指標進行篩選,剔除相關性較弱的指標,研究發(fā)現(xiàn),與財務危機最為相關的指標是財務指標,公司治理指標的相關性最弱。然后采用PCA主成分分析法對剩余指標進行降維處理,將得到的主成分因子將作為輸入...

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【學位級別】：碩士

圖4.1財務危機預警指標體系

圖4.2通過相關性檢驗的財務危機預警指標體系

圖4.3主成分分析結果

圖5.1支持向量機SVM的體系結構

本文編號：3885899