本文關鍵詞：基于非財務指標的上市公司財務預警研究

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【摘要】：當前財務預警的相關研究主要集中于依托財務指標構建模型以預測公司的財務狀況,難以深入解釋財務困境發(fā)生的原因,對財務危機的早期預警有較大局限。在財務指標的基礎上,本文引入公司治理、EVA等非財務指標因素,利用統(tǒng)計分析方法對備選指標進行篩選后構建上市公司的財務預警指標體系,通過建立PSO-SVM的預測模型,利用PSO算法自動尋找最優(yōu)參數組合,并與其他方法進行比較以驗證基于非財務指標的PSO-SVM預測模型的有效性,結果表明這種模型的預測準確率比之其他方法有了明顯的提高,能夠為我國上市公司的財務預警提供理論依據。
【作者單位】： 鄭州大學商學院;
【關鍵詞】： 非財務指標 財務預警 上市公司 支持向量機 粒子群尋優(yōu)
【基金】：國家自然科學基金聯(lián)合基金項目,項目編號:U1304705 河南省高等學校重點科研項目,項目編號:16A630032 河南省教育廳人文社科研究一般項目,項目編號:2016-gh-137 河南省政府決策研究招標課題,項目編號:2015B277
【分類號】：F275;F832.51
【正文快照】： 財務狀況是企業(yè)生產經營能力的綜合反映,而財務困境能對企業(yè)在運營過程中存在的各種弊端有所表現(xiàn)。企業(yè)財務困境預警是利用能夠反映企業(yè)財務運行狀態(tài)的關鍵變量,運用相應的分類預測模型進行預警。如果能及時發(fā)現(xiàn)導致困境的原因,并積極采取相關舉措,就可能化解企業(yè)的財務危機。

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本文編號：696596