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《上海交通大学》 2008年
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网络环境中企业财务危机预警研究

彭静  
【摘要】: 企业财务危机直接影响到企业管理层、投资者、债权者、证券监管者和政府等相关者的利益,企业财务危机预警研究一直是国内外学术界的重要研究课题。其中,财务危机预警模型是财务危机预警研究中定量研究的基础和关键,其研究内容主要包括三部分:样本数据的获取、特征集(预警指标集合)的优化和构建模型的方法。然而,迄今为止很少有文献对网络环境中的企业财务危机预警进行研究。网络环境给企业财务危机预警带来哪些影响?网络环境中有哪些新因素会导致企业陷入财务危机?适用于网络环境的企业财务危机预警指标体系应该如何构建?如何有效利用网络信息技术从网络资源获取有关信息进行预警模型的实证研究?针对网络环境数据的动态性,选择哪种数据挖掘技术建立预警模型?以上问题都有待进一步研究。本文采用规范研究与实证研究相结合、定量分析和比较分析相结合的研究方法,对上述问题展开了研究,并构建了一个适用于网络环境的企业财务危机预警模型,使财务危机预警的研究又向前推进了一步。 围绕上述问题,本文对网络环境中企业财务危机预警进行研究。根据国内外学者的研究成果,结合我国的实际情况和实证研究数据获取的需要,决定在实证研究中将上市企业作为样本企业,从而给出本文采用的财务危机定义:上市企业被特别处理(ST),于是可以将样本企业分为正常企业(非ST企业)和危机企业(ST企业)两类,在这样的前提下,企业财务危机预警的实质也就是对企业未来经营发展状况的一个两类判别问题。本文的研究主要从以下几方面展开: (1)探讨网络环境对企业财务危机预警的影响。详细分析网络环境的定义和特点,然后从预警指标、样本数据和预警方法等方面分析网络环境对企业财务危机预警的影响。 研究表明:以网络为主的现代信息技术对企业财务危机预警具有重要影响,充分考虑网络环境中企业财务危机新成因,构建完善的预警指标体系,借助网络信息技术从网络资源获取有关数据,利用数据挖掘技术建立财务危机预警模型,进行财务危机预警,预防与减少财务危机的发生。 (2)系统分析网络环境中企业财务危机成因。从内部和外部两方面概括性地分析财务危机一般成因。是从企业的生产、经营、销售和管理活动中分析导致企业产生财务危机的内部因素。具体包括:投资风险因素、技术风险因素、企业家或经营者道德风险因素等。从企业所处的外部环境分析导致企业产生财务危机的外部因素。具体包括:经济周期、国家政策和管理体制、我国加入WTO带来的影响、市场风险因素、担保风险因素和信用危机因素等。在此基础上,将网络环境中导致企业陷入财务危机的新因素补充进来。 研究表明:在网络环境中,经济全球化、更加密切协作的供应链、企业的电子化程度、网络安全风险和知识创新能力等因素对企业陷入财务危机具有重要影响。通过分析网络环境中导致企业产生财务危机的新因素,为构建适用于网络环境的企业财务危机预警指标体系奠定基础。 (3)探讨网络环境中企业财务危机预警指标体系的构建。分析预警指标体系的构建原则,基于此原则,结合前面对网络环境中企业财务危机成因的分析,构建基于网络环境的企业财务危机预警指标体系。 研究表明:技术上完全可能构建一个基于网络环境的企业财务危机预警指标体系。预警指标分为两大类:财务指标和非财务指标。财务指标是从财务报表中获取的指标;非财务指标是财务报表之外获取的指标,包括反映经济环境、行业信息、企业个体特征和网络环境适应能力的指标。网络环境适应能力指标反映网络环境中企业财务危机新成因,包括无形资产指标、供应链指标和经济全球化指标。整个预警指标体系尽可能全面、准确地反映企业的经营发展状况,为正确评价企业状况奠定基础。 (4)探讨网络资源数据挖掘及其在企业财务危机预警中的应用,网络资源数据挖掘是从网络环境中收集数据、分析、整理和提炼知识。详述网络资源数据挖掘的两个工作过程:数据收集和知识创造。数据收集工作过程分为两个阶段:首先以手工采集方式、自动采集方式或数据查询方式进行的“网络信息检索”从网络资源中收集各种信息;然后通过“网络信息提取”提取信息中的关键信息。知识创造工作过程是采用数据挖掘技术对数据收集过程中获取的信息进行分析、提炼,挖掘数据之间潜在的联系,创造出对用户有益的知识。该过程主要采用的数据挖掘技术是:报表/联机分析处理、模式识别和等级关联等。然后,探讨网络资源数据挖掘在企业财务危机预警中的应用。 研究表明:在网络环境中,我们可以采用网络资源数据挖掘技术进行企业财务危机预警。本文设计一个网上数据采集程序,从网络资源获取数据形成样本数据集合,采用支持向量机技术对样本数据集合进行数据挖掘,寻找财务危机征兆信息与企业经营发展状况的内在联系规律,获得分类决策函数。利用分类决策函数,根据企业现在的相关数据,预测企业未来的经营发展状况,为企业进行财务危机预警。 (5)探讨网络环境中构建财务危机预警模型的方法并进行实证研究。针对网络环境的多变性,采用能够有效处理动态数据、具有学习功能的人工智能专家系统技术构建适用于网络环境的企业财务危机预警模型,构建一个结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,缩写为PSO)和支持向量机(Support Vector Machine,缩写为SVM)的混合模型:PSO-SVM财务危机预警模型。该模型利用PSO算法对SVM的特征集和核函数参数同时进行优化,从而提高模型的预测性能。然后,采用MDA、Logit、BP神经网络、SVM和PSO-SVM模型进行实证分析比较研究。 研究表明:通过PSO优化得到接近最优的特征子集25FS和核函数参数(C=90.52,δ~2=12.93)。25FS包含了财务指标和非财务指标,其中非财务指标包含了反映网络环境适应能力的指标x_3 (无形资产及其它资产比重)。这充分说明随着知识经济的发展,无形资产成为企业财务管理的重点,对企业的生存和发展具有重要影响。通过分析比较多个模型的预测结果得知:PSO-SVM模型具有较佳的预测性能,预测准确率达到90.30%,表明本文所构建的PSO-SVM模型是有效和可行的。 本文的主要创新如下: (1)构建一个适用于网络环境的企业财务危机预警指标体系,预警指标分为两类:财务指标和非财务指标。在非财务指标中增加反映网络环境中财务危机新成因的指标:无形资产、供应链和经济全球化指标,使预警指标体系更加全面、准确地反映企业的经营发展状况,为正确评价企业经营发展状况奠定基础。 (2)探讨网络环境中的数据获取方式—网络资源数据挖掘及其在企业财务危机预警中的应用。随着网络信息技术的高速发展,网络资源成为一个很大的信息库,包含企业的各种相关信息。本文设计一个网上数据采集程序,从发布上市企业信息的两个权威网站(上海证券交易所和深圳证券交易所)获取上市企业多个时间点的相关数据,实现从网络资源获取实证研究需要的多维样本数据集合。 (3)由于特征集的选择和核函数参数对SVM模型的预测性能具有重要影响,为了进一步提高SVM模型的预测性能,本文创新地提出结合PSO和SVM构建混合模型:PSO-SVM财务危机预警模型。该模型采用封装(wrapper)方式进行特征集的优化选择,即特征集的选择和分类器的学习算法融为一体。采用SVM作为分类器,将SVM的特征集和核函数参数(C和δ~2)作为PSO中粒子的位置,利用SVM的分类结果作为适应值,通过PSO算法对SVM的特征集和核函数参数同时进行优化,去除无关或者冗余特征,在得到接近最优的特征子集和核函数参数的同时,也得到接近最优的预测结果。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F275

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 赵冠华;企业财务困境分析与预测方法研究[D];天津大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 王伟;基于logistic回归模型的苏州上市企业信用风险研究[D];苏州大学;2011年
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3 颜雯雯;基于SVM的中国制造业上市公司财务业绩预测[D];山东财经大学;2012年
4 金家宇;利益相关者视角的企业财务危机预警研究[D];西南财经大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 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
4 任晓君;我国上市公司财务危机预警模型研究[D];首都经济贸易大学;2005年
5 张扬;上市公司财务预警模型统计实证分析[D];首都经济贸易大学;2005年
6 吴开新;我国上市公司财务预警系统研究[D];江苏大学;2005年
7 贲友红;以主成分分析构建我国上市公司财务预警模型的实证研究[D];苏州大学;2005年
8 李贺;神经网络内部知识提取及其在企业财务预警中的应用[D];中国海洋大学;2005年
9 喻辉;上市公司财务预警系统研究[D];武汉理工大学;2005年
10 王楠;企业财务风险预警应用研究[D];长安大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 周玉华;李景杰;;不完备决策表的一种属性约简方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
10 刘金红;陆余良;施凡;宋舜宏;;基于语义上下文分析的因特网人物信息挖掘[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 ;An Improved General Particle Swarm Optimization Algorithm for Fast Infrared Image Segmentation[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 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
5 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 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
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
10 许向阳;乳腺钼靶图像中肿块检测方法研究[D];华中科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 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
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 马冉冉;集成学习算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 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
8 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
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10 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 ;Online LS-SVM for function estimation and classification[J];Journal of University of Science and Technology Beijing(English Edition);2003年05期
2 陈锦婉;财务危机与“所有者缺位”[J];商业研究;2000年09期
3 宋力,李晶;上市公司财务危机预警模型的实证研究[J];财经论丛(浙江财经学院学报);2004年01期
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6 章之旺,吴世农;经济困境、财务困境与公司业绩——基于A股上市公司的实证研究[J];财经研究;2005年05期
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10 杨华;;基于非财务变量与定性因素的财务危机预警研究综述[J];财会通讯;2011年22期
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 张亚杰;我国制造业上市公司财务状况评价及预测研究[D];中国矿业大学;2010年
2 张昕源;基于数据挖掘技术的中国上市公司财务危机预警分析[D];吉林大学;2004年
3 吴春国;广义染色体遗传算法与迭代式最小二乘支持向量机回归算法研究[D];吉林大学;2006年
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7 郭际;企业危机管理能力及其评判研究[D];南京航空航天大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 许雄波;上市公司财务危机预警模型的改进研究[D];西南政法大学;2011年
2 潘志兵;我国上市公司财务失败预警模型的实证研究及应用[D];西北工业大学;2002年
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4 吴开新;我国上市公司财务预警系统研究[D];江苏大学;2005年
5 贲友红;以主成分分析构建我国上市公司财务预警模型的实证研究[D];苏州大学;2005年
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8 武旭斌;基于状态空间模型的上市公司财务预警研究[D];大连理工大学;2006年
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10 李雪华;企业财务预警机制研究[D];西安建筑科技大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 王建芬,曹元大;支持向量机在大类别数分类中的应用[J];北京理工大学学报;2001年02期
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9 胡笑寒,万迪昉;网络环境下组织创新研究初探[J];商业研究;2005年05期
10 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
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 徐鹿;上市公司财务困境预测实证研究[D];东北林业大学;2002年
【相似文献】
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1 朱发根;刘拓;傅毓维;;公司治理与会计信息视角下上市公司财务危机预警研究——理论依据、模型与实证[J];现代管理科学;2009年06期
2 尹文芳;张冬妍;袁文爽;;PSO优化SVM在木材干燥建模中的应用[J];机电产品开发与创新;2010年01期
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5 潘晓明;吴建生;;基于支持向量机的进化神经网络集成股市模型[J];广西工学院学报;2009年02期
6 任玉珑;唐道鸿;;投标报价中报高率确定的支持向量机方法研究[J];科技管理研究;2006年11期
7 胡达沙;王坤华;;基于PSO和SVM的上市公司财务危机预警模型[J];管理学报;2007年05期
8 彭静;欧阳令南;彭勇;;国内外财务危机预警研究综述[J];科技进步与对策;2007年06期
9 李玲;谭滔;;企业财务危机预警模型构建的理论解析[J];科技与管理;2008年01期
10 宋姣;;基于支持向量机的上市公司财务危机预警实证研究[J];商场现代化;2007年25期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王欣;阳春华;秦斌;;基于支持向量机的模糊规则获取及其在铁水硅含量预报中的应用[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
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5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
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9 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
10 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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4 ;净化文化市场 清洁网络环境[N];黑龙江日报;2009年
5 本报评论员;网络环境缘何屡“整”不“绿”[N];工人日报;2009年
6 蒋晨;为农村孩子营造健康的网络环境[N];光明日报;2004年
7 驻站记者 王松岭 通讯员 谢艳丽;左旗营造绿色网络环境[N];赤峰日报;2007年
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9 实习生 陆睿吕玉刚;和谐网络环境 你离我们到底还有多远?[N];雅安日报;2007年
10 记者 王虹 通讯员 刘松;辽宁移动净化网络环境“三明确”[N];人民邮电;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭静;网络环境中企业财务危机预警研究[D];上海交通大学;2008年
2 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
3 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
4 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
5 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
6 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
7 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
8 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
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10 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 荣光;中文文本分类方法研究[D];山东师范大学;2009年
2 张勇;说话人识别算法研究[D];兰州理工大学;2007年
3 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
4 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
5 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
6 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
7 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
8 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
9 孙晶晶;粒子群优化算法的改进及其应用研究[D];陕西师范大学;2010年
10 王婧;基于粒子群优化算法的集群调度策略研究[D];中国石油大学;2011年
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