本文關(guān)鍵詞：基于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究

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【摘要】：當(dāng)前財(cái)務(wù)預(yù)警的相關(guān)研究主要集中于依托財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建模型以預(yù)測(cè)公司的財(cái)務(wù)狀況,難以深入解釋財(cái)務(wù)困境發(fā)生的原因,對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的早期預(yù)警有較大局限。在財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,本文引入公司治理、EVA等非財(cái)務(wù)指標(biāo)因素,利用統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)備選指標(biāo)進(jìn)行篩選后構(gòu)建上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系,通過(guò)建立PSO-SVM的預(yù)測(cè)模型,利用PSO算法自動(dòng)尋找最優(yōu)參數(shù)組合,并與其他方法進(jìn)行比較以驗(yàn)證基于非財(cái)務(wù)指標(biāo)的PSO-SVM預(yù)測(cè)模型的有效性,結(jié)果表明這種模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率比之其他方法有了明顯的提高,能夠?yàn)槲覈?guó)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警提供理論依據(jù)。
【作者單位】： 鄭州大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 非財(cái)務(wù)指標(biāo) 財(cái)務(wù)預(yù)警 上市公司 支持向量機(jī) 粒子群尋優(yōu)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):U1304705 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):16A630032 河南省教育廳人文社科研究一般項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):2016-gh-137 河南省政府決策研究招標(biāo)課題,項(xiàng)目編號(hào):2015B277
【分類號(hào)】：F275;F832.51
【正文快照】： 財(cái)務(wù)狀況是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力的綜合反映,而財(cái)務(wù)困境能對(duì)企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中存在的各種弊端有所表現(xiàn)。企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)警是利用能夠反映企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵變量,運(yùn)用相應(yīng)的分類預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)警。如果能及時(shí)發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致困境的原因,并積極采取相關(guān)舉措,就可能化解企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。

【相似文獻(xiàn)】

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6 張文;企業(yè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系建立的研究[D];云南大學(xué);2015年

7 劉文帥;非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)的影響研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2012年

8 方鎮(zhèn)河;非財(cái)務(wù)指標(biāo)在企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D];集美大學(xué);2010年

9 彭彤;引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2011年

10 沈翠清;引入非財(cái)務(wù)指標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D];廈門大學(xué);2007年

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