上市公司財務(wù)困境預警模型實證分析.pdf

1、首先，本文對國內(nèi)外財務(wù)困境預測模型研究領(lǐng)域的經(jīng)典文獻進行了回顧，總結(jié)和分析。其次，針對財務(wù)困境預測，就樣本設(shè)計、預測變量選擇和統(tǒng)計方法選用等方面進行了深入的研究。在分析不同模型預測財務(wù)困境能力優(yōu)劣的基礎(chǔ)上，選用支持向量機挖掘財務(wù)困境預測問題中數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式的有效性，并應(yīng)用它對中國上市公司的財務(wù)困境進行預測。本文借助NeuroSolutions軟件建立一個有三層網(wǎng)絡(luò)的支持向量機模型，模型結(jié)構(gòu)采用kernel Adatron計算算法，參數(shù)采

2、用軟件中的默認值。 在實證研究方面，本文選取我國上市公司中30家財務(wù)陷入困境的公司和30家財務(wù)正常的公司為訓練樣本，應(yīng)用支持向量機研究了財務(wù)困境出現(xiàn)前2年這兩類公司的14個財務(wù)指標，從中選定6個指標作為預測變量，采用實際數(shù)據(jù)，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Logistic回歸模型對財務(wù)困境分別進行預測，并比較了三種方法的預測精度。結(jié)果表明，Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測效果不相上下，支持向量機模型的準確度優(yōu)于前者，大約高出