基于鄰域粗糙集-神經網絡的上市公司財務預警研究.pdf

1、隨著信息時代到來，公司面臨的不確定性越來越多，風險也越來越大。因財務狀況異常而被特別處理的上市公司數(shù)量急劇上升。財務困境預警模型作為一種事前預警模型，可以為公司戰(zhàn)略調整、投資者投資決策、債權人發(fā)放債務等提供參考依據。因此，構建有效的財務困境預警模型具有重大的理論和現(xiàn)實意義。
　　 本文在財務困境概念界定和國內外經典文獻分析評價基礎上，指出現(xiàn)有研究的不足。通過深入分析我國上市公司財務困境現(xiàn)狀，總結了公司發(fā)生財務困境的原因，探討了公

2、司治理與財務困境的關系，闡述了財務困境發(fā)生前可能存在的財物和非財務特征，為財務困境預警模型指標選取提供了理論和現(xiàn)實基礎。接著，討論了鄰域粗糙集應用于知識約簡的原理和算法并對神經網絡理論進行了詳細闡述。在此基礎上分析了兩者的結合原理，構建了鄰域粗糙集.神經網絡組合預測模型。模型首先對樣本數(shù)據進行預處理，運用鄰域粗糙集作為神經網絡的前置系統(tǒng)對備擇指標進行約簡構建預測指標體系，然后將約簡后的指標體系作為神經網絡的輸入進行分類預測。在預警指標選