基于贝叶斯网络的信息产业财务风险预测研究

发布时间：2017-03-20 13:06

  本文关键词：基于贝叶斯网络的信息产业财务风险预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现代企业管理中,财务风险成为投资者、企业管理者最为关注的问题。有效识别和防范财务风险有利于客观评价企业的业绩与价值,为企业的投资、融资与绩效评价提供科学、可靠的依据。近年来,许多国内外学者运用贝叶斯网络技术研究管理领域问题,由于贝叶斯网格能够运用条件概率表达不确定性因果关系并进行推理；而且基于信息产业财务风险管理的复杂性和特殊性,采用传统的方法构建风险预警系统效果并不理想。而采用贝叶斯网络构建信息产业财务风险的拓扑结构,并将各类指标对信息产业公司财务风险的影响纳入到具有因果关联的网络结构中,建立的财务风险预警模型可以帮助投资者和公司管理层更好地识别和防范财务风险。本文首先分析了信息产业公司的财务风险特征及财务风险形成的原因和影响因素。知识高密集性和产品高附加值的行业特征使信息产业公司通常面临比其他行业更高的财务风险,表现为项目决策风险、融资风险及产品市场风险度均高于其他行业。根据这些风险特征,结合传统财务分析指标体系,通过对初选的29个财务指标进行偏相关性分析,最终确定了15个变量作为构建朴素贝叶斯网络模型的预测变量。通过计算条件概率,确定各指标之间的因果关系,建立了朴素贝叶斯网络模型。建立模型之后,本文以信息产业上市公司2010-2014年连续5年的财务数据为样本对建立的贝叶斯网络模型进行检验,对于财务困境与财务正常公司的预测正确率分别达到了76%和97.33%。结果证明该模型能较好地预测信息产业公司的财务风险,为信息产业公司预测和防范财务风险提供有益的借鉴。
【关键词】：贝叶斯网络模型 信息产业 财务风险预测
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F275;F49
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 文献综述12-18
• 1.2.1 关于信息产业财务风险的相关研究综述12-13
• 1.2.2 关于财务风险控制方法的研究综述13-16
• 1.2.3 贝叶斯网络模型在财务风险领域的研究综述16-17
• 1.2.4 文献评述17-18
• 1.3 研究思路与研究内容18-19
• 1.3.1 研究内容18
• 1.3.2 研究方法18-19
• 第2章 理论基础19-25
• 2.1 财务风险理论19-22
• 2.1.1 财务风险识别19-20
• 2.1.2 财务风险控制及管理20-22
• 2.2 贝叶斯网络的一般理论22-25
• 2.2.1 贝叶斯原理22
• 2.2.2 贝叶斯网络的定义22-23
• 2.2.3 朴素贝叶斯网络23
• 2.2.4 构建朴素贝叶斯网络的基本方法23-25
• 第3章 信息产业财务风险特征及因素现状分析25-34
• 3.1 信息产业的基本特征25-26
• 3.1.1 产业发展遵循“摩尔定理”25
• 3.1.2 知识高度密集性25
• 3.1.3 产品的综合性和高附加值25-26
• 3.1.4 对市场具有渗透性和引导性26
• 3.1.5 行业风险较高26
• 3.2 信息产业的财务风险特征26-27
• 3.2.1 信息产业的财务特征26-27
• 3.2.2 信息产业上市公司财务困境的表现27
• 3.3 信息产业财务风险影响因素27-34
• 3.3.1 宏观因素28-30
• 3.3.2 微观因素30-34
• 第4章 信息产业财务风险评价指标体系的建立34-46
• 4.1 样本选择和样本来源34
• 4.2 选取财务指标的原则34-35
• 4.2.1 相对独立性34
• 4.2.2 全面性34
• 4.2.3 相关性34-35
• 4.2.4 可理解性35
• 4.2.5 可操作性35
• 4.3 指标选取与筛选35-46
• 4.3.1 初步选取指标35-40
• 4.3.2 指标偏相关性分析40-44
• 4.3.3 指标确定44-46
• 第5章 朴素贝叶斯网络财务风险预测模型构建及检验46-54
• 5.1 准备阶段47-49
• 5.2 训练阶段49-52
• 5.2.1 计算条件概率确定因果关系49-50
• 5.2.2 贝叶斯网络的自我学习过程50-52
• 5.3 应用阶段52-54
• 结论54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-61
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录61-62
• 附录B 偏相关分析结果表62-71

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本文编号：257826