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基于代价敏感学习的房地产企业财务预警模型研究

发布时间:2019-05-24 06:28
【摘要】:财务预警模型的创建都是建立在这样一个理想假设之上:训练样本分类完全正确,即财务危机样本企业一定存在财务危机,财务正常样本企业不存在潜在的危机。而当进行财务预警模型创建的时候,如果使用BP神经网络的方法进行训练仿真,那么如何保证训练集的分类一定正确?倘若训练集的分类发生错误,对以其为样本而创建的财务预警模型会有致命的影响,因为这个分类错误影响到了财务危机预警模型的精度,而精度是财务预警模型成败的关键。文章为了规避这个问题,引入了代价敏感学习的理论。 结合以前学者对于财务预警指标体系的研究,文章取其精华,,保留了通过资产负债表、利润表和现金流量表提取出的反映企业偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、扩张能力与现金流方面的指标,结合了公司治理结构和审计意见方面的指标;弃其糟粕,抛弃了反映企业战略管理、员工关系以及生命周期这些比较模糊的指标,以及经济增加值等可以通过已有指标推导得出的指标。同时,文章为了突出房地产企业的财务管理特征,提出了反映房地产企业特点的土地储备金额指标,为了反映近年来中国政府对于房地产市场的政策限制状况,基于中国政府在金融、税收和交易登记三方面的限制提出了政策限制逻辑变量指标。 为了体现代价敏感学习的理念,文章在设计财务预警流程时引入了BP神经网络的分类学习算法,并将代价敏感学习的理念融入到该算法中,创建了基于代价敏感学习理念和BP神经网络方法的财务危机预警模型。该模型的具体预警流程是首先将文中总结出来的9个维度41个指标标准化处理,然后将样本分为训练样本集和检验样本集,在第一次利用BP神经网络方法进行仿真之后,为了体现代价敏感学习的理念,剔除仿真失败的样本,并将样本重新归类到训练样本集,然后重新分为训练样本集和检验样本集,重复以上的步骤,直至连续5次得出的检验结果完全正确。这就是论文所创建的基于代价敏感学习的财务预警模型。
[Abstract]:......
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:F275;F299.233.4

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本文编号:2484631

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