【摘要】：近幾年,在國家政策的支持下,中小企業(yè)實現(xiàn)了快速的發(fā)展,在國民經(jīng)濟中的作用日益凸顯。然而,我國當(dāng)下的經(jīng)濟已經(jīng)進入新常態(tài),中小企業(yè)的生存發(fā)展情況已經(jīng)與過去不同,生存壓力空前增加。能夠引發(fā)中小企業(yè)財務(wù)危機的因素多種多樣,不單只有財務(wù)因素,還有非財務(wù)因素和外部宏觀經(jīng)濟因素。因此,在經(jīng)濟形勢新常態(tài)下,中小企業(yè)如何抵御風(fēng)險、提高應(yīng)對危機的能力,已成為各界學(xué)者新的關(guān)注焦點。在此基礎(chǔ)上,本文圍繞“中小企業(yè)財務(wù)危機的智能預(yù)測”這一主題,綜合運用財務(wù)信息、非財務(wù)信息和公共宏觀信息,構(gòu)建了中小企業(yè)財務(wù)危機的智能信息預(yù)測模型。本文擬解決的主要問題有四個:一,困境企業(yè)樣本的選取;二,配對健康企業(yè)樣本的選擇;三,篩選變量;四,構(gòu)建財務(wù)危機的預(yù)測模型。具體如下:本文選取2013-2017年間中小板上市企業(yè)中被ST或ST*的企業(yè)為研究對象,考慮到這類企業(yè)不多,5年間只有40家被ST的企業(yè),將按照“行業(yè)相同,資產(chǎn)規(guī)模相近”的原則選擇40家與之匹配的健康企業(yè)來增添樣本,然后從剩余企業(yè)中隨機選擇20家健康企業(yè)作為補充樣本,共計100家樣本進行實證研究。基于中小企業(yè)的特點,在建立財務(wù)危機預(yù)測指標(biāo)體系時,本文不僅考慮了財務(wù)信息指標(biāo),同時也包括了非財務(wù)信息指標(biāo)和公共宏觀信息指標(biāo)。研究表明,加入非財務(wù)信息數(shù)據(jù)和公共宏觀信息數(shù)據(jù)使得中小企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測指標(biāo)體系更為全面,提高了模型的預(yù)測效果。綜合運用中小企業(yè)T-2年的財務(wù)數(shù)據(jù)、非財務(wù)數(shù)據(jù)以及公共宏觀信息數(shù)據(jù),在對比研究的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建了以SVM模型為代表的智能信息預(yù)測模型和以Logistic模型為代表的傳統(tǒng)預(yù)測模型。通過這種方式,幫助中小企業(yè)的管理者發(fā)現(xiàn)經(jīng)營管理活動中的異常情況,及時應(yīng)對市場運營風(fēng)險。實證結(jié)果表明,智能預(yù)測模型的危機預(yù)測效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型的危機預(yù)測效果,預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)90%,能夠較好地根據(jù)財務(wù)數(shù)據(jù)、非財務(wù)數(shù)據(jù)和公共宏觀信息數(shù)據(jù)及時預(yù)測T+2年中小企業(yè)是否會陷入財務(wù)危機,具有實踐意義�？偠灾�,本文立足于中小企業(yè)自身發(fā)展的特征,在原有的以財務(wù)信息為主的預(yù)測指標(biāo)體系上,綜合考慮了非財務(wù)信息指標(biāo)和公共宏觀信息指標(biāo),構(gòu)建了以SVM為代表的中小企業(yè)財務(wù)危機的智能信息預(yù)測模型。該模型為管理者預(yù)防財務(wù)危機、控制企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險提供了技術(shù)支持,具有實用價值。
【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51;F276.3;F275
【圖文】：

()s11itisitiiibyxi 量集。此時，可以得出最優(yōu)的分類函數(shù)：tiitisiF x ayxx b ()數(shù)之后，就能夠輸出 x 類別的分類結(jié)果，表示2H(x)01H(x)0{ 類別類別味著 x 位于邊界不可分區(qū)域，而 {x 1 F (x)分，有必要使用核函數(shù)來改變原始空間，將找最優(yōu)的分類面。

息治理指標(biāo)理兼任情況X29 外部審計：審計意見類型 標(biāo)準(zhǔn)無保留取 0，其他取 公共信息 宏觀指標(biāo)X30 GDP 增長率X31 CPI 增長率X32 PPI 增長率X33 M2 增長率5.3 預(yù)測變量顯著性檢驗及篩選本節(jié)主要對依照“行業(yè)相同，資產(chǎn)規(guī)模相近”的匹配原則，對初步選定的標(biāo)體系進行統(tǒng)計檢驗，以獲得在總體樣本中平均值存在差異的連續(xù)型變量，以與樣本企業(yè)是否是困境樣本存在聯(lián)系的非連續(xù)型變量。統(tǒng)計性檢驗的基本流程如圖 5.1 所示。

在構(gòu)建 SVM 的智能財務(wù)危機預(yù)測模型前，首先，需要確定核函數(shù)的類型子 C 和核寬度 g。目前，普遍常用的非線性核函數(shù)有三種類型，即徑向基F)、多項式函數(shù)和 sigmoid 函數(shù)。RBF 函數(shù)可以處理非線性的種類標(biāo)簽值間的關(guān)系的情況，一般首選 RBF 函數(shù)。sigmoid 函數(shù)的行為與 RBF 函數(shù)能會在某些條件中無法使用。多項式函數(shù)在訓(xùn)練階段耗時多，需要設(shè)置數(shù)，所以它的性能在三者之中是最差的。根據(jù)函數(shù)的特點，本文將選擇 RBF 核函數(shù)，并通過 Matlab 軟件中的 L箱進行建模。在實驗過程中，先運用 mapminmax 命令對訓(xùn)練集和測試集一化，再利用 SVMcgforClass 函數(shù)尋找懲罰因子 C 與核寬度 g。操作過程ee 的和 g 的范圍區(qū)間設(shè)定在(2^(-8),2^8)，搜索步距設(shè)定為 1，使用 10 折的方式將訓(xùn)練集隨機分為兩個子集進行交叉驗證，其結(jié)果為：C=64,g=0.1如圖 6.1 所示：

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本文編號：2762691