我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)組合預(yù)警模型的實(shí)證研究
發(fā)布時(shí)間:2021-10-29 02:29
在我國(guó)現(xiàn)行的社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,各企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日漸激烈,企業(yè)因?yàn)楦鞣N原因發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)宣告破產(chǎn)的現(xiàn)象屢見不鮮。但是,財(cái)務(wù)危機(jī)是一個(gè)漸進(jìn)發(fā)展的過程,一般而言,企業(yè)從財(cái)務(wù)狀況正常到惡化乃至最終破產(chǎn)都需要至少幾年的時(shí)間,可見,企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)是可以事先預(yù)測(cè)并加以防范的。因此,為了使企業(yè)提早認(rèn)識(shí)和防范財(cái)務(wù)危機(jī),使投資者降低投資風(fēng)險(xiǎn),使政府準(zhǔn)確評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),保證市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體平穩(wěn)發(fā)展,建立高效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型具有重要的意義。本文通過回顧國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)研究,在已有研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)我國(guó)滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司,選取2017年被ST的32家上市公司與128家配對(duì)公司為樣本,分別采用邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)模型和基于以上三種模型建立的線性和非線性的組合預(yù)警模型進(jìn)行實(shí)證研究,建立了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高的預(yù)警模型。主要分為三個(gè)階段:首先,從上市公司的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量等五個(gè)方面出發(fā)擇選指標(biāo),初選22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),通過因子分析進(jìn)行了指標(biāo)優(yōu)化,提取八個(gè)公因子作為后續(xù)實(shí)證的輸入變量。然后,基于樣本的2014(T-3)數(shù)據(jù)作為有效年數(shù)據(jù),并且使用2015(T-2)年的數(shù)據(jù)作為對(duì)比數(shù)據(jù)...
【文章來源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1線性可分情況下的分類器??支持向量機(jī)的訓(xùn)練問題可以通過數(shù)學(xué)的方式轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃求最優(yōu)解??
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1.三層前饋網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)??在目前的多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型中,應(yīng)用最為普遍的就是三層前饋網(wǎng)絡(luò),只包括??一個(gè)隱含層。如圖2.3所示:??°i?......?A?……?〇,??a?牛?▲??輸出層??〇?c……C?C?c輸入層??i?\?i?i?ik?“?a??x,?x,?.r,??圖2.3三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖??在上述三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型種,包含以下變量:輸入向量:??I?=?Z2,…,Z,)';隱含層的輸出向量:F?=?(3V?…,凡)';輸出層的輸出向??20??
本文編號(hào):3463786
【文章來源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1線性可分情況下的分類器??支持向量機(jī)的訓(xùn)練問題可以通過數(shù)學(xué)的方式轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃求最優(yōu)解??
2.?—?^l''簡(jiǎn)單的支持向量機(jī)??因?yàn)楸疚膽?yīng)用的支持向量機(jī)模型只是一個(gè)簡(jiǎn)單的二分類支持向量機(jī)模型,故??介紹一個(gè)簡(jiǎn)單的支持向量機(jī),如圖2.3.2所示。??一?一^一?L。ㄖС窒蛄科矫妫??v?〇?°/〇?X1??〇?,/?li)?(OSH)??,,二z一一以支持向量平面)??,??-〇????/^°\#???|〇:?y=i???乙?^???:?y=-1??Xa????圖2.2?—個(gè)簡(jiǎn)單的支持向量機(jī)示意圖??在上圖2.2中,包含以下變量:??:最優(yōu)分類超平面+?6?=?0??:支持向量平面>/¥(¥)?+?&?=?1??:支持向量平面沢^;.)?+?6=-1??:經(jīng)過與最優(yōu)分類超平面距離最遠(yuǎn)的錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)點(diǎn)并且平行于最優(yōu)分類超平面的??平面+?6?=?是兩類中錯(cuò)誤分類數(shù)據(jù)點(diǎn)距離最優(yōu)劃分超平面的最大距離。一般??而目解決凸二次規(guī)劃問題方法有不同的方法,但是引用Lagrange乘子a,?2?0和??v,.?2?(/?=?;!,???,A〇,使用Lagrange?Duality不僅會(huì)使得模型更好解并且也可以引入核函數(shù),??推廣至高維數(shù)據(jù)和非線性分類。故引入拉格朗日乘子%?2?0和v
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本文編號(hào):3463786
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