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基于Adaboost算法的制造业上市公司财务危机预警研究

何黎  
【摘要】:我国的证券市场经过十几年的快速发展,已经为将近2000家企业提供了上市融资的机会,但迎接这些上市公司的除了千载难逢的发展际遇还伴随着异常激烈的竞争,其中部分企业已经被证监会特别处理甚至被迫停止上市,这不仅不利于企业自身的生存,更损害投资者及债权人的利益。因此,无论从企业、投资者、债权人及监管机构的角度来看,都需要一个有良好预测效果的财务危机预警系统来提醒他们危机是否会发生,然后才能采取措 施避免危机。国内已经有研究人员运用人工神经网络建立了危机预警模型,并取得了较好的效果,但神经网络每次的预测效果有一定的不稳定性,本文拟采用能够将任意弱学习器进行组合改进为强学习器的Adaboost算法与神经网络结合建立预警模型。 本文研究流程如下:首先在参照国内已有财务危机预警指标选取的相关文献的基础上初步筛选出16个入选变量;以2007年至2009年35家上市时间超过7年并首次因财务异常被ST处理的制造业上市公司及配对同行业的正常公司35家作为研究样本,以ST公司被处理当年为第T年,收集这70家公司T-2,T-3年财务数据得到容量为140个的样本空间;然后通过Mann-Whitney U检验筛选出7个能够显著区分两类公司的变量;接着运用主成分分析提取了四个主成份作为模型的输入变量;最后采用Adaboost算法,运用matlab编程建立预警模型(BP神经网络作为弱分类器)进行危机预测。 本文研究发现所建的财务危机预警模型有较高的预测准确率,相较于6个BP神经网络的平均预测正确率有了较大的提高,且比单一神经网络能更稳定地进行预测。所以Adaboost算法应用到财务危机预警领域是完全可行的,能够帮助建立更好的预警模型。对于被发出警报的公司,本文也基于不同的主体角度提出了若干管理建议预防危机。


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