基于多分類器性能比較的企業(yè)財務預警研究.pdf

1、分類號 l 旦壘U D C碩士學位論文密級[ 奩立編號——基于多分類器性能比較的企業(yè)財務預警研究丘皓威論文答辯日期2 Q ! 魚生Q 堇屢1 2 旦 學位授予日期逾2 l z 、參3 生曉答辯委員會主席 奎紅數(shù)攮基于多分類器性能比較的企業(yè)財務預警研究摘要我國進入社會主義市場經濟以來在給企業(yè)發(fā)展帶來無限機遇的同時，也不斷在強化企業(yè)間的競爭程度；上市公司進入資本市場后在獲得廣闊的發(fā)展空間的同時，自身也面臨著無盡的風險危機。這一系列的發(fā)展結果

2、除了不斷增強企業(yè)管理者的管理難度外，更多的是給企業(yè)投資者、利益相關者帶來了不確定的風險與損失。市場經濟對于企業(yè)管理者、投資者、利益相關者來說，是一把雙刃劍。在當今經濟與金融震蕩發(fā)展的背景下，企業(yè)管理者、投資者、利益相關者準確識別市場風險，把握投資企業(yè)的財務狀況，及時作出正確的風險判斷及采取相對應的措施，顯得尤為重要。與此同時，數(shù)據挖掘方法在企業(yè)財務預警中的應用已經成為了研究的熱點。本文以中國A 股市場上的上市公司為研究樣本，結合數(shù)據挖掘

3、技術中的多種分類器模型，開發(fā)出了以中國上市公司為例的多分類器財務預警分析流程。所做的主要工作如下描述：( 1 ) 在基于權責發(fā)生制與收付實現(xiàn)制的視角下，通過以權責發(fā)生制與收付實現(xiàn)制相結合的研究視角對以往的企業(yè)財務預警指標體系進行指標補充和重新整合，得出6 維度3 6 指標的企業(yè)財務預警體系。( 2 ) 在上述預警指標體系的基礎上針對中國上市公司樣本數(shù)據進行樣本設計，運用多個數(shù)據挖掘技術中的分類器算法，在樣本訓練集上建立了多分類器財務預警

4、模型，如神經網絡、C 5 ．0 、C H A I D ( C ) 、C & R 樹( R ) 、Q U E S T ( Q ) 、L o g i s t i c 、判別式、S V M 、貝葉斯網絡和K N N 預警模型等。( 3 ) 在樣本測試集上對多個分類器財務預警模型的預測準確度、曲線下方區(qū)域、訓練樣本精確性、模型提升度、最大利潤發(fā)生比例、最大利潤等模型性能指標進行了計算。( 4 ) 在多分類器預警模型建立了之后，運用收益(