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《华中科技大学》 2011年
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嵌入智力资本因素的上市公司经营困境预测研究

尹鹏  
【摘要】:在当前经营环境日趋复杂的背景下,各国企业愈来愈重视预测和防范可能出现的各类经营困境,但相关信息的不确定性使得预测工作变得较为复杂和困难。此外,传统财务指标己不足以全面反映现代企业所面临的外部威胁和竞争压力,因而有必要将智力资本这一现代企业核心竞争要素纳入到预测上市公司经营困境的指标体系中,通过将其与财务指标相结合,可有效地完善预测信息,并提高预测精度;同时,相关研究也可为我国上市公司高效合理地利用智力资本,最大限度地发挥其潜力提出一些有益的思路。 本文首先将智力资本划分为人力资本、结构资本和关系资本,并从理论上分析了智力资本对上市公司经营困境的影响,此外,探讨了不同环境因素下两者的关系。经研究证实:智力资本及其构成要素与上市公司经营困境间存在显著的相关性,且环境因素正向调节智力资本与上市公司经营困境的关系。 接着,本文运用生命周期理论将样本公司划分到成长期,成熟期,或衰退期中,通过分析不同生命周期阶段下智力资本与公司经营困境的关系以达到对智力资本指标进行优化的目的。研究结果显示,不同生命周期阶段下智力资本及构成要素对上市公司经营困境的影响具有一定差异性,其中,在成长期,人力资本和结构资本同上市公司经营困境显著负相关,关系资本与上市公司经营困境无显著相关性,因而对成长期上市公司进行预测时,只需加入人力资本和结构资本指标;在成熟期和衰退期,人力资本和关系资本同上市公司经营困境显著负相关,而结构资本则与上市公司经营困境无显著相关性,故对成熟期和衰退期上市公司进行预测时,仅需加入人力资本和关系资本指标。 然后,本文在传统预测模型的基础上构建了一种基于变精度粗糙集的“强耦合”粗集神经网络(Various Precision Rough set Neural Networks, VPRNN)模型,并以此作为预测上市公司经营困境的方法。该模型利用变精度粗糙集降低“噪声”数据的干扰,在确保不影响关键信息的情况下,对原始数据进行有效地规则提取和精简,并在此基础上指导神经网的设计和运行。变精度粗糙集神经网模型最大的优势是精简了网络结构,提升网络的训练速度,可以将小规模数据中获取的评价规则运用到更大规模的预测研究中,具有一定的抗“干扰性”和推广泛化能力。 最后,本文将优化后的智力资本指标和财务指标相结合,以变精度粗糙集神经网为预测模型,对不同生命周期阶段的上市公司经营困境进行预测研究。当对成长期、成熟期,及衰退期上市公司经营困境进行预测时,在检验样本中,单独使用财务指标预测准确率分别为88.571%、87.143%,和90.000%,在加入经优化的智力资本指标后,预测准确率分别提高到97.143%,95.714%和98.571%。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F276.6;F224

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