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《哈尔滨工业大学》 2010年
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基于Kalman滤波和BP神经网络的财务危机动态预警模型研究

孙晓琳  
【摘要】: 自2007年末,以美国次贷危机引发的全球性金融危机正横扫世界,各国均在寻求医治这一危机的良方,各种救市方案、救援措施纷纷出台。虽然财务危机预警源于公司财务的实证研究领域,但从目前研究成果和应用需求的发展来看,财务危机预警是一种复杂、综合性的动态管理过程,其理论和实践涉及到预警理论、过程控制理论、动态信息技术、数理工具以及模拟技术等多学科知识。 企业的财务状况具有持续性特点和累积效应,公司出现财务危机是有一个逐渐演变的过程;并且企业财务状况暂时的偏离正常值不应被归为危机公司。而传统的静态财务危机预警模型以单期截面数据预测财务危机,忽略了历史的时间序列数据对结果的影响,以及建模方法中的固有缺陷致使其难于在公司财务管理中推广应用。因此,我们有必要对财务危机预警的机理作深入的研究,建立适用于实际情况的预警模型,就企业的财务状况进行跟踪、监控和预警,及早发现财务危机信号,预测企业可能的财务失败,避免和减少对企业的破坏程度。 本文从上市公司发生财务危机是财务状况、经营质量和治理效能共同作用的结果入手,归纳出包括财务指标,经营质量指标和治理指标三个方面的综合预警指标体系。并且考察公司绩效的动态过程,侦测出公司由好向坏转变,由轻至重的两个阈值分割点,由此建立了基于Kalman滤波的财务危机动态预警模型,观测到公司财务状况由健康运营、到财务风险、财务危机、直到企业破产等一系列企业失败的过程演变的轨迹。同时,本文根据公司治理指标的静态性特点,建立了基于BP神经网络的财务危机预警模型,从而在时间序列和横截面两个维度完善了对财务危机预警问题的研究,突显出纳入了公司治理指标的预警模型的优越性,检验了“公司治理因素变量能够帮助企业预测财务危机”这样一个问题。本文采用大样本、多变量、长时间序列的数据进行实证研究,两种预警模型都显示出了良好的稳健性和预测能力。 首先,上市公司财务危机动态预警理论的研究。通过分析企业发生财务危机的动态性特征,梳理出动态预警的相关理论,指出财务状况恶化是导致财务危机的直接动因,经营不善是引发财务危机的内在基础,而公司治理的弱化是发生财务危机的内生动力。由此从财务状况、经营质量和公司治理三个维度分析对上市公司发生财务危机的影响,初步选取了30个财务指标和11个公司治理指标,建立了基于上市公司这一微观层面的财务危机动态预警综合指标体系,着重解决了建立财务危机预警指标体系的理论依据和完整性的问题。 其次,上市公司财务危机预警数据的分析与检验。本文从CCER数据库中选取264家危机公司和健康公司作为研究样本,包括41个综合预警指标,时间跨度为1994-2008年,合计2874个年度观测数据进行截面和时序的分析与检验。通过对样本数据的描述性统计和噪声预处理、非参数检验、相关性分析、标准正态性转换和全局主成分分析,以此克服了国内外截面分析中存在的逻辑问题,简明扼要地把握了定量数据的持续性变化和累积效果的动态规律。 然后,基于Kalman滤波构建企业财务危机动态预警模型。通过对Kalman滤波在财务危机预警中的适用性进行分析,建立了随机滤波模型,以企业连续多年的观测量作为滤波器的输入,以企业的状态或估计参数作为滤波器的输出,由计算机实现实时递推算法,通过对误差与数据间的处理把时间更新和观测更新算法联系在一起,不断更正模型参数,组建出最优滤波方程。本研究应用MATLAB编写M程序,实现财务危机预警的Kalman滤波器的计算及可视化。并应用极大似然估计对模型进行参数辨识,得出最合适的参数集。同时,根据企业绩效的动态过程,把企业的财务状况分为三个阶段,提取出公司由好向坏转变,由轻至重的两个阈值分割点。把应用滤波模型所得到的预测结果与真实状态值进行比较,从预测精度、敏感性和专一性等几个角度识别模型的检验能力。实证结果表明,基于Kalman滤波的动态预警模型具有良好的远期预测能力和动态校正的功能,是优于现有判别技术的预警模型。 最后,公司治理视角下的BP神经网络的财务危机预警模型的研究。时间序列和横截面作为研究财务危机预警问题的两个客观维度,可以弥补彼此的不足。由于动态预警模型所需的时间序列数据非常大,并且公司治理数据的趋势性并不明显,但考虑到作为引发财务危机的深层次原因,由此建立了基于BP神经网络的财务危机预警模型,它由两组是否纳入公司治理变量的样本所组成。通过构建的22个输入节点、3个输出节点的13层神经网络,并且对其加以训练和仿真,通过对模型的学习和仿真,得到了纳入公司治理变量的综合模型正确率达到了99.18%的理想效果,突显出纳入了公司治理变量的预警模型的优越性和模型本身在分类识别能力上的精确性能。 本文对企业财务危机预警的理论和模型方法的研究,拓广了财务危机动态预警评价的理论,是一个十分重要的决策辅助工具,能够为上市公司、证券市场和相关利益人提供理论指导和技术支持,具有重要的理论和实际意义。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F275

【引证文献】
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1 肖珉;我国企业集团上市公司财务预警与信用风险评估研究[D];电子科技大学;2012年
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1 张帅;海上运输通道风险分析及预警模型[D];大连海事大学;2011年
2 张程;企业财务危机预警指标选择改进研究[D];兰州大学;2011年
3 李尔卓;油田装备制造企业营销安全预警研究[D];东北石油大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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10 孙全玲;基于粗集和神经网络的建模方法研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2005年02期
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4 李葳;郭鹏;;黑龙江上市公司治理存在问题及对策研究[A];建设东北亚和谐国际经贸关系学术研讨会论文集[C];2008年
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7 李雄;党生;;基于Rough集理论的战场侦察情报处理[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 吕思颖;刘载文;王小艺;崔莉凤;;基于Elman神经网络的水华短期预测模型[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 张敏虎;任章;;神经网络辅助高动态GPS/INS组合导航融合算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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2 夏全喜;车载组合导航系统关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 王小旭;非线性SPKF滤波算法研究及其在组合导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 张勤拓;机载导弹SINS动基座传递对准技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 田峰敏;水下地形导航模型求解与导航区初选策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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1 桂琳;房地产上市公司财务风险评价研究[D];华中农业大学;2010年
2 杨传宽;深基坑变形监控与信息化施工研究[D];河南理工大学;2010年
3 简金辉;超声辅助硬态切削切屑形态与表面加工质量的试验研究[D];河南理工大学;2010年
4 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
5 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
6 赵春波;我国民营上市公司财务困境预警实证研究[D];长春理工大学;2010年
7 刘炎;财务预警研究的可拓学方法及应用[D];辽宁师范大学;2010年
8 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
9 陈国香;经济型酒店战略联盟成功运作的影响因素研究[D];浙江理工大学;2010年
10 卢新亮;建设工程招标中的投标企业信用风险评价[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 韩伟;李杰;;基于熵权法的财务危机预警指标选择研究[J];北京交通大学学报(社会科学版);2007年04期
2 姜天,韩立岩;基于Logit模型的中国预亏上市公司财务困境预测[J];北京航空航天大学学报(社会科学版);2004年01期
3 熊剑,陈凯凡;财务困境实证研究中的配对问题探讨[J];商业研究;2004年22期
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5 王璐;王慧敏;;上市公司财务危机预警指标的预处理方法体系建立与应用[J];商业研究;2007年08期
6 李蔚;董亚妮;;企业营销安全预警原理与结构模型[J];商业研究;2009年02期
7 谢芳;;财务危机智能预警:指标选择与技术路线[J];财会通讯(学术版);2006年08期
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1 于忠斌;[N];黑龙江日报;2008年
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1 陈林;企业集团成员企业的违约相关性与信用风险度量研究[D];电子科技大学;2009年
2 郭翠翠;基于粒计算的地下空间监控预警方法研究[D];武汉理工大学;2010年
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1 刘文蕊;企业集团信用风险组合评价研究[D];电子科技大学;2011年
2 兰光华;支持向量机训练算法实现及其改进[D];南京理工大学;2005年
3 宁德邦;南中国海与中国能源安全研究[D];暨南大学;2006年
4 孙绍伟;渤海湾客滚运输风险评估研究[D];大连海事大学;2007年
5 戴红军;引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究[D];大连理工大学;2007年
6 陶文锐;服务业上市公司财务预警指标体系研究[D];武汉理工大学;2008年
7 吴兴隆;基于财务与非财务因素的上市公司财务困境预警分析[D];重庆大学;2008年
8 范海平;基于卡尔曼滤波技术的船舶横摇预测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 王彬;我国原油进口海上运输通道安全保障研究[D];大连海事大学;2009年
10 冯艳;企业集团财务风险控制研究[D];西安建筑科技大学;2009年
【二级引证文献】
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1 赵丹;海上通道应急反应机制研究[D];大连海事大学;2012年
【二级参考文献】
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1 王晓芳,王刚,李建;上市公司资产重组绩效的实证研究——基于1999年沪市上市公司的资产重组事项[J];北京交通大学学报(社会科学版);2004年01期
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6 陆国庆;中国上市公司不同资产重组类型的绩效比较——对1999年度沪市的实证分析[J];财经科学;2000年06期
7 连建辉;融资结构与企业控制权争夺[J];财经科学;2002年01期
8 唐国琼,朱伟;上市公司“利润操纵”原因剖析[J];财经科学;1998年05期
9 顾晓安;公司财务预警系统的构建[J];财经论丛(浙江财经学院学报);2000年04期
10 林浚清,黄祖辉;公司相机治理中的控制权转移与演进[J];财经论丛(浙江财经学院学报);2003年01期
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1 文守逊;幸昆仑;;公司代理人过度投资行为的博弃分析[A];2003年中国管理科学学术会议论文集[C];2003年
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1 财政部会计司副司长 刘玉廷;[N];中国证券报;2001年
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1 罗福凯;公司财务周期分析[D];西南财经大学;2003年
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4 张华,赵银德;运用财务比率预测财务危机的模式与局限性[J];财会通讯(综合版);2004年04期
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10 祝彦鸿;;财务风险的机理分析及应对[J];现代商业;2008年29期
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1 陈雪如;詹淇文;;财务危机与资产减损之关联性探讨[A];中国会计学会审计专业委员会2010年学术年会论文集[C];2010年
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10 张晓炜;刘喜峰;牟丽丽;李兆宇;;BP神经网络在水资源承载力评价中的应用研究[A];农业、生态水安全及寒区水科学——第八届中国水论坛摘要集[C];2010年
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3 乾羽;从第三方监督看“高校财务危机”[N];华夏时报;2006年
4 阮晓琴 陈刚;纵横集团舵手15天跌落百富榜[N];经理日报;2008年
5 本报记者 张宇哲;借租赁渡财务危机 航空上市公司美化报表[N];财经时报;2003年
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7 许育媛;现代企业应建立财务危机预警体系[N];北方经济时报;2007年
8 黄罗维 李敏;识别财务危机的早期信号[N];经理日报;2002年
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10 本报记者 李栋;珠海BP“危”中寻“机”[N];珠海特区报;2009年
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3 郝钢;自校正观测融合Kalman估值器及其在典型跟踪系统中的应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
4 邢精平;企业财务危机预警分析[D];西南财经大学;2003年
5 王邢波;基于Kalman滤波的无线传感器网络目标跟踪算法的研究[D];山东大学;2011年
6 池景清;企业财务危机原因的实证研究[D];暨南大学;2006年
7 孙洁;企业财务危机预警的智能决策方法研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
8 冉陈键;最优和自校正多传感器加权观测融合卡尔曼滤波器[D];黑龙江大学;2011年
9 任惠光;中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究[D];山东大学;2007年
10 杨艳子;基于BP网络和稳健性分析的机械扩径工艺参数优化[D];燕山大学;2010年
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1 凌飞;我国上市公司财务危机预警研究[D];湘潭大学;2010年
2 韩正辉;财务危机管理及预测模型[D];西安理工大学;2003年
3 于慧艳;中国上市公司财务危机预警及管理对策研究[D];东北农业大学;2004年
4 武智慧;房地产企业财务预警研究[D];西南财经大学;2010年
5 于萍;基于现金流的上市公司财务危机预警研究[D];浙江大学;2003年
6 惠丹丹;电子商务企业财务危机预警模型研究[D];大连理工大学;2005年
7 路杨;上市公司财务危机预警的理论与实证研究[D];青岛大学;2004年
8 贺向明;企业财务危机预警模型——基于商业银行信贷决策的分析[D];西南财经大学;2004年
9 于忻然;非财务信息与上市公司财务预警的实证研究[D];河北大学;2010年
10 仲维良;基于现金流量的企业财务危机预警方法研究[D];大连理工大学;2003年
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