基于数据挖掘的上市公司财务危机预警模型研究

发布时间：2023-08-10 18:14

　　本文全面系统地分析了中国上市公司财务危机的现状和具体表现形式，并分析了中国上市公司财务危机产生的原因及防范措施。建立财务危机预警模型对于预测和防范上市公司财务危机非常必要。本文对现有的财务危机预警模型进行了综合的评析。选择沪、深两市A、B股的全部可以找到数据的1078家工业类上市公司作为样本，对这1078家上市公司，本模型收集了每家公司2001-2005年的年度财务报告。根据每家公司五个时点的财务报告分别计算出56项财务指标，再加上“审计情况”共57个指标。并利用Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services软件中的决策树、神经网络、逻辑回归和聚类分析4种算法构建了12个财务危机预警模型，与现有的模型相比在预测的时效性、样本数量、指标选取和数据挖掘技术的使用上都有很大提高，取得了很好的预警效果。本文还为使用SQL Server 2005 Integration Services将模型预测和准确性测度进行自动化并整合为业务线应用程序提供了建议。 现有的财务危机预警模型大多是基于统计方法的。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际...

【文章页数】：102 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
    1.1 本文研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 构建我国上市公司财务危机预警模型的意义
    1.2 文献回顾
        1.2.1 国外的研究状况
        1.2.2 我国的研究现状
        1.2.3 小结
    1.3 本文研究思路
第二章 财务危机预警的理论基础
    2.1 财务危机
        2.1.1 财务危机的定义
        2.1.2 我国上市公司财务危机的成因
        2.1.3 本文对财务预警研究相关概念的界定
    2.2 经济预警理论
    2.3 数据挖掘方法理论
        2.3.1 数据挖掘概述
        2.3.2 数据挖掘定义
        2.3.3 数据挖掘算法
第三章 上市公司财务危机预警模型的指标体系的构建
    3.1 上市公司财务预警指标体系的选取原则
    3.2 上市公司财务预警指标体系的构建
第四章 基于数据挖掘建立上市公司财务危机预警模型
    4.1 数据准备
        4.1.1 确定业务对象
        4.1.2 确定样本
        4.1.3 资料来源说明
        4.1.4 研究使用软件
    4.2 建立模型
        4.2.1 建立模型
        4.2.2 分析结果
    4.3 进行测试
        4.3.1 提升图
        4.3.2 分类矩阵
        4.3.3 损益分析
第五章 建立财务预警系统——财务预警的自动化
    5.1 财务危机预警过程的自动化
    5.2 预测准确性自动化
结论
    一、结论
    二、研究限制
    三、研究建议
致谢
参考文献
附录 A:各指标的含义
附录 B:上市公司名录
附录 C:模型的提升图
附录 D:各模型的分类矩阵图
附录 E:各模型的利润图



本文编号：3840992