發(fā)布時間：2017-05-03 01:16

  本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的上市公司財務診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：截至2015年9月,根據(jù)同花順金融數(shù)據(jù)庫的實時數(shù)據(jù)可知我國滬深兩市共有上市公司2883家,其中制造業(yè)上市公司就有1828家,由此可見,制造業(yè)上市公司在我國國民經(jīng)濟中占有非常重要的地位。制造業(yè)上市公司的健康發(fā)展對拉動就業(yè)、增加政府財政收入、促進GDP增長、帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都有著重要貢獻。因此,有效控制制造業(yè)上市公司的財務風險,避免其陷入財務危機的重要性不言而喻,構(gòu)建面向制造業(yè)上市公司的財務危機診斷模型具有實用價值。本文通過對財務診斷的實證研究,建立適合我國滬深兩市A股制造業(yè)上市公司的指標體系,同時也為其它行業(yè)提供借鑒。通過對財務危機、財務診斷以及我國制造業(yè)上市公司的理論研究,明確了我國制造業(yè)上市公司發(fā)生財務危機的根源、未來將要發(fā)生財務危機的各種征兆以及如何從上市公司的內(nèi)部和外部進行相應的防范。本文的研究問題是通過選取的160家2011年的制造業(yè)上市公司財務數(shù)據(jù)來對2014年這些企業(yè)的財務狀況進行預測,從而判斷這些企業(yè)在2014年是否有被退市警告(*ST)的風險。本文靈活運用數(shù)據(jù)挖掘工具,將統(tǒng)計分析類工具中的聚類分析和知識發(fā)現(xiàn)類工具中的灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)合使用,從相關(guān)性和重要性兩個角度出發(fā)篩選用于財務診斷的指標,構(gòu)建了更加精準的財務診斷指標體系。之后針對財務診斷領(lǐng)域常用的三種預測方法——Logistic回歸、CART決策樹以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡,依次將篩選出的指標用于這三種模型進行預測。結(jié)果顯示,在對*ST企業(yè)預測方面,Logistic回歸模型和CART決策樹模型的預測正確率都沒有BP神經(jīng)網(wǎng)絡高,分別為70%和75%,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡的正確率達到了80%;對財務健康企業(yè)預測方面,Logistic回歸模型和CART決策樹模型的預測正確率都比BP神經(jīng)網(wǎng)絡高,分別達到了86.67%和88.33%,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡的正確率只有73.33%。以上結(jié)果可以看出,初選指標經(jīng)過基于聚類及灰色關(guān)聯(lián)分析方法的篩選以后,三種模型的預測效果都比較好,并且這三種模型在對*ST企業(yè)和財務健康企業(yè)的預測各有所長。研究者在實際運用當中應合理選擇某一種模型,也可以將多種方法結(jié)合使用,提高預測的精度。
【關(guān)鍵詞】：上市公司 財務診斷 數(shù)據(jù)挖掘
【學位授予單位】：浙江財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;F275
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意義10-13
• 1.3 國內(nèi)外研究動態(tài)13-16
• 1.4 研究方法和技術(shù)路線16-17
• 1.5 論文的創(chuàng)新點17-19
• 第2章 財務診斷及數(shù)據(jù)挖掘理論概述19-33
• 2.1 財務診斷理論概述19-23
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘理論概述23-33
• 第3章 面向財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計33-39
• 3.1 財務診斷模型的設(shè)計思想34-35
• 3.2 面向財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘模型流程概述35-39
• 第4章 面向財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵶C研究39-57
• 4.1 基于聚類-灰色關(guān)聯(lián)分析的財務診斷指標篩選39-49
• 4.2 財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘過程49-55
• 4.3 財務診斷的數(shù)據(jù)挖掘效果評價55-57
• 第5章 結(jié)論、不足和展望57-60
• 5.1 結(jié)論57
• 5.2 不足和展望57-60
• 參考文獻60-64
• 附錄 1：2014年財務健康公司樣本64-65
• 附錄 2：2014年財務危機公司樣本65-66
• 附錄 3：重要代碼66-74
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文情況74-75
• 致謝75-76

【參考文獻】

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本文編號：342069