基于不平衡支持向量机的上市公司财务预警系统研究

发布时间：2018-01-06 09:19

  本文关键词：基于不平衡支持向量机的上市公司财务预警系统研究　出处：《吉林大学》2012年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 财务危机 财务预警 支持向量机 不平衡数据 SMOTE算法

【摘要】：企业在生存和发展的过程中，要面临各种风险，，应对财务危机。特别是2008年全球金融危机的爆发以及当前欧美经济增速乏力，造成我国企业破产的情况屡见不鲜。所以，在当前的经济背景下，对企业的财务状况进行预警显得尤为重要，构建一种财务危机预警系统已经成为我国企业的迫切需求。 目前，我国财务危机预警的相关研究还处于起步阶段，大量的实证研究还是借鉴国外的一些传统方法。近年来，机器学习是人工智能与模式识别领域研究的重要内容。以统计学习理论为基础而发展起来的机器学习方法——支持向量机，已经成为机器学习界的研究热点，并在很多领域取得了成功的运用，其在处理小样本、非线性、高维数据等方面已经表现出优于其他方法的特质。由于企业财务数据中高维、非线性等特征严重影响着预警系统的准确性，所以将支持向量机算法应用到企业财务危机预警模型中，利用其在处理小样本、非线性、高维数据等方面的优异特质来提高模型精度，会为企业进行财务预警提供一个具有参考价值的方法。 本文首先介绍了选题的背景和意义，回顾了国内外的研究现状；其次详细阐述了企业财务预警系统的基本理论和概念，确定了财务预警模型的样本数据和预警变量，分别利用归一化和主成分分析法对预警变量进行相应的预处理；然后采用标准C-SVM构建企业财务预警模型；针对当样本数据不平衡时,标准C-SVM模型的预测具有倾向性缺陷，分别从算法和数据两个层面改进支持向量机算法，对于标准C-SVM模型，通过设置不同的惩罚参数，采用Biased-SVM进行算法改进，对于不平衡数据集，利用SMOTE方法生成出新样本，使不同类别的数据趋于平衡，从而提高分类器精度；最后对各种预警模型进行训练和预测效果检验。 实证结果显示：本文改进的SMOTE-Biased-SVM财务预警模型的训练效果比较理想，对上市公司的财务预警准确率可以达到84%。
[Abstract]:In the process of survival and development , enterprises should face various risks and deal with the financial crisis . Especially in 2008 the global financial crisis broke out and the current economic growth of Europe and America is weak . Therefore , it is very important to alert the financial situation of enterprises in the current economic context . Therefore , it is an urgent need to construct a financial crisis early warning system . In recent years , machine learning is an important part of research in the field of artificial intelligence and pattern recognition . In recent years , machine learning is an important content in the field of artificial intelligence and pattern recognition . This paper first introduces the background and significance of the selection , and reviews the current research situation at home and abroad . Secondly , the basic theories and concepts of the financial early warning system are described in detail , and then the sample data and the early warning variables of the financial early warning system are discussed in detail . The results show that the training effect of the improved SMOTE - Biased - SVM financial early warning model is ideal , and the accuracy rate of financial early warning for listed companies can reach 84 % .

【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP18;F275;F832.51;F224

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本文编号：1387249