改進(jìn)組合預(yù)測(cè)方法在上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用.pdf

1、改進(jìn)組合預(yù)測(cè)方法在上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用TheaPPlieationofimProvedeombinationforeeastingmethodineomPanyfinaneialPrewarning學(xué)位申請(qǐng)人:年級(jí):學(xué)科專業(yè):研究方向:指導(dǎo)教師:定稿時(shí)間:20072009左巨12改進(jìn)組合預(yù)測(cè)方法在上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用度，不同的假設(shè)約束，如何去斷言哪種方法的優(yōu)劣我們?cè)谶x擇一種預(yù)測(cè)結(jié)果較好的方法后，是否也舍棄了另一種方法中蘊(yùn)含的有用

2、的獨(dú)立信息組合預(yù)測(cè)理論的提出解決了這個(gè)問題，它的基本出發(fā)點(diǎn)就是在大多數(shù)需要做出預(yù)測(cè)的情況下，難以獲得完全的信息集，即使對(duì)于給定的信息集也難以做到最優(yōu)，也就是承認(rèn)構(gòu)造真實(shí)模型的困難，將各種單項(xiàng)預(yù)測(cè)看作代表不同信息的片段，通過信息的集成分散單個(gè)預(yù)測(cè)特有的不確定性和減少總體的不確定性，從而提高預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度。傳統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)理論是采用加權(quán)算術(shù)平均的方式來集合幾種預(yù)測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)從而達(dá)到提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性的目的，但如何賦權(quán)卻是組合預(yù)測(cè)技術(shù)最大的難關(guān)和破

3、綻，這也是傳統(tǒng)的組合預(yù)測(cè)理論難以運(yùn)用于實(shí)踐中的局限之處。本文采取組合預(yù)測(cè)理論的思想，借鑒2。。1年「eng丫uLin和McClean提出的一種混合模型的方法，綜合比較決策樹算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，綜合二者優(yōu)勢(shì)，構(gòu)造一種改進(jìn)的組合預(yù)測(cè)理論方法。運(yùn)用組合預(yù)測(cè)方法的目的是為了提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，本文以運(yùn)用組合預(yù)鋇U理論預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的個(gè)數(shù)為函數(shù)值，因此，只要使預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的個(gè)數(shù)即函數(shù)值最小，就是我們要求的改進(jìn)組合預(yù)測(cè)模型，這就是本文提出的改進(jìn)組

4、合預(yù)測(cè)理論建模的整體思路。本文運(yùn)用組合預(yù)測(cè)理論的思想，改進(jìn)組合預(yù)測(cè)的建模方法，比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹兩種數(shù)據(jù)挖掘常用算法以及綜合兩種方法的組合混合模型的預(yù)測(cè)效果，從效果來看，上市公司財(cái)物危機(jī)發(fā)生的前一年的各種模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度普遍高于危機(jī)發(fā)生的前兩年決策樹算法對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)效果不及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，但從耗費(fèi)成本時(shí)間來考慮，決策樹算法更加的簡(jiǎn)單明了，而綜合兩者的改進(jìn)組合預(yù)測(cè)方法從預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性來說都要高于每個(gè)單獨(dú)方法。本文在比較統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)據(jù)挖掘方