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《天津大学》 2006年
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上市公司财务困境预警模型实证分析

郑顺香  
【摘要】: 首先,本文对国内外财务困境预测模型研究领域的经典文献进行了回顾,总结和分析。其次,针对财务困境预测,就样本设计、预测变量选择和统计方法选用等方面进行了深入的研究。在分析不同模型预测财务困境能力优劣的基础上,选用支持向量机挖掘财务困境预测问题中数据的内在模式的有效性,并应用它对中国上市公司的财务困境进行预测。本文借助NeuroSolutions软件建立一个有三层网络的支持向量机模型,模型结构采用kernel Adatron计算算法,参数采用软件中的默认值。 在实证研究方面,本文选取我国上市公司中30家财务陷入困境的公司和30家财务正常的公司为训练样本,应用支持向量机研究了财务困境出现前2年这两类公司的14个财务指标,从中选定6个指标作为预测变量,采用实际数据,结合BP神经网络和Logistic回归模型对财务困境分别进行预测,并比较了三种方法的预测精度。结果表明,Logistic回归模型和BP神经网络模型的预测效果不相上下,支持向量机模型的准确度优于前者,大约高出2.77%和3.57%。研究还表明,随着训练样本集数量的减少,支持向量机仍具有较高准确率。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:F275;F224

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