基于数据挖掘的上市公司财务困境预测

发布时间：2021-12-19 19:20

　　随着经济社会的发展,上市公司对社会、经济的影响日益扩大,其财务状况不仅影响着自身的生存发展,也会对其他利益相关者产生重大影响。在本文中,以沪深两市A股中的部分正常公司和因财务状况异常而被特别处理（ST）的上市公司为研究对象,选取2016-2017年的100家财务状况正常公司和54家ST上市公司为样本,以ST公司首次被ST的年份为基础,逐一确定其首次被ST的年份,立足于T-2年的数据,对T-1年的数据进行预测,并据此判断企业在第T年是否会被特别处理。本文运用Clementine与SPSS软件,建立了一个具有较强预测能力、较高正确率的财务困境预测模型。 

【文章来源】：产业创新研究. 2020,(17)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
一、引言
二、样本来源及选取
三、指标的选取及预处理
    （一）指标的选取
    （二）指标的预处理
        1. 特征选择
        2. 因子分析
四、实证及结果分析
    （一）模型构建
        1. Logit回归模型形式
        2. Logit用于财务困境预测的原理
    （二）ST公司影响因素分析
        1. 显著性及拟合优度分析
        2. 因子分析
    （三）预测结果分析
五、研究结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析上市公司财务危机预警存在的问题及对策[J]. 徐红梅.  现代商业. 2019(33)
[2]基于数据挖掘的上市公司财务困境预测[J]. 张芮瑛.  时代金融. 2017(14)



本文编号：3544925