基于支持向量機(jī)模型的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警研究.pdf

1、在日益發(fā)展但尚不成熟的中國(guó)證券市場(chǎng)中，許多上市公司的財(cái)務(wù)狀況頻頻陷入困境，這不僅嚴(yán)重?fù)p害了廣大股票投資者、債權(quán)人的利益，也嚴(yán)重影響了我國(guó)證券市場(chǎng)的健康發(fā)展。因此，對(duì)上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警的研究已成為近年來(lái)學(xué)術(shù)界的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它不僅具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值，而且有著巨大的應(yīng)用前景。如果能夠?qū)⑦@種研究成果推廣到其他各種非上市公司，用以指導(dǎo)所有類(lèi)型企業(yè)來(lái)防范其自身的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，就更具現(xiàn)實(shí)意義。 本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型研究的經(jīng)典文獻(xiàn)進(jìn)

2、行了回顧，總結(jié)分析了前人研究方法和研究成果的優(yōu)點(diǎn)和不足。在此基礎(chǔ)上，選取2003年和2004年因“財(cái)務(wù)狀況異常”而被特別處理的122家A股上市公司作為研究樣本，并按照行業(yè)和規(guī)模配對(duì)的標(biāo)準(zhǔn),選擇同樣數(shù)目的財(cái)務(wù)狀況良好的上市公司構(gòu)成配對(duì)樣本，對(duì)反映樣本公司財(cái)務(wù)狀況的19個(gè)主要財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用因子分析的方法提取出7個(gè)公共因子，建立新的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系。最后，使用一種被稱(chēng)為支持向量機(jī)（SVM）的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以所提取的7個(gè)公共因子為變量，構(gòu)建了一

3、種新的上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型，使廣大的股票投資者及上市公司的其他利益相關(guān)者能夠利用這一模型，對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行方便、準(zhǔn)確、有效地預(yù)測(cè)，為他們進(jìn)行正確的理財(cái)決策提供理論和方法支持。 為了檢驗(yàn)所建財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型的有效性，本文又利用相同的樣本及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)建立了Logistic回歸模型，并將這兩種模型的預(yù)測(cè)效果和精度進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)模型因其自身特點(diǎn)，使預(yù)測(cè)精度大大提高，具有其他方法不可比擬的優(yōu)越性，實(shí)現(xiàn)了方法上的創(chuàng)新