基于支持向量机的我国上市公司财务危机预警模型研究

论文摘要

目前,一些上市公司因为金融市场、商品市场供求、通货膨胀、政策调整等一系列因素,导致投资决策失误,经营管理混乱,业绩下降,出现亏损、财务异常等状况,最终受到特别处理,甚至面临退市的危险,使投资者、债权人、供应商等遭受巨大损失。因此,对上市公司财务危机进行研究,建立及时有效的预警模型,就成了当前上市公司利益相关者的迫切需求,也成为了国内研究的热点。本文的研究目的是在我国上市公司财务危机预警问题展开分析的基础上,结合财务管理学、统计学来构建有效的财务指标体系,利用支持向量机技术,建立一个基于支持向量机的上市公司财务危机预警模型。首先,介绍研究背景和意义,回顾前人的财务危机预警模型研究工作;接着介绍了支持向量机预警模型的基础理论,包括财务危机界定、形成原因和生命周期,统计学习理论、线性和非线性支持向量机、核函数等;然后设计模型输入财务指标体系,利用交叉验证和格搜索技术,建立支持向量机财务危机预警模型流程;最后通过实证,论证了模型的实用性。为了能够更好地设计实验,本文收集05、06两年138个研究样本,利用显著性检验和因子分析,得到四个数据集,分别代入支持向量机财务危机预警模型进行实验,并与Logistic模型进行比较,对结果进行分析,得到了更为有效的模型。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和问题的提出
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外财务危机预警研究综述
• 1.3.1 国内外财务危机预警模型研究回顾
• 1.3.2 国内外财务危机预警问题评述
• 1.4 研究方法与主要内容
• 第2章 上市公司财务危机预警的理论基础
• 2.1 财务危机相关理论
• 2.1.1 财务危机概念
• 2.1.2 上市公司财务危机的成因分析
• 2.1.3 上市公司财务危机周期及性质
• 2.2 上市公司财务危机预警系统
• 2.2.1 财务危机预警系统及功能
• 2.2.2 财务危机预警系统构建思路
• 2.3 支持向量机的理论基础
• 2.3.1 统计学习理论
• 2.3.2 支持向量机
• 2.3.3 核函数
• 2.4 本章小结
• 第3章 支持向量机财务危机预警模型的研究设计
• 3.1 预警模型输入变量的设计
• 3.1.1 样本数据的选择
• 3.1.2 财务预警指标体系的选择
• 3.1.3 新指标体系的形成
• 3.2 SVM财务危机预警模型的建立
• 3.2.1 SVM对财务危机预警的适用性
• 3.2.2 SVM财务危机预警模型的构建思路
• 3.2.3 SVM财务危机预警模型的算法流程
• 3.3 因子分析改进的SVM财务预警模型
• 3.4 本章小结
• 第4章 支持向量机财务危机预警模型的实证研究
• 4.1 样本及数据的准备
• 4.1.1 样本及数据的收集
• 4.1.2 财务指标显著性检验和新指标体系
• 4.2 财务指标因子分析
• 4.2.1 备选指标因子分析
• 4.2.2 新指标因子分析
• 4.3 支持向量机财务危机预警模型的结果
• 4.3.1 模型的实验方案设计
• 4.3.2 实验结果及分析
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表（录用）论文情况
• 致谢