基于证据理论的纺织服装业公司财务危机预警模型研究

发布时间：2020-09-03 12:36

　　在激烈的国内外市场竞争中,我国纺织服装业正面临着劳动力成本优势逐步减弱、生产成本上升、库存连年增长等许多严重问题,公司随时都有可能陷入财务困境。建立有效的财务危机预警模型能使上市公司的管理者提前发现财务危机,及早地制定相应的处理措施,有利于公司的长期健康发展。预警模型的构建方法仍在不断地发展变化之中,本文将证据理论应用于财务危机预警领域,以纺织服装行业的公司为研究对象,构建基于证据理论的财务危机预警模型,对分别用Logistic回归和支持向量机建立的单个预警模型得到的结果进行融合处理,为财务危机预警模型的研究提供新思路。本文在了解国内外研究现状的基础上,首先将被ST公司界定为财务危机公司。其次结合纺织服装行业的现状,对公司财务危机的内外部成因进行了分析,以便有效地选取预警指标。再次,通过对几种预警模型的比较和分析,选择Logistic和支持向量机两种模型用于证据合成,期望提高预警准确率。在实证设计部分,针对纺织服装业,选取了10家被ST公司和40家非ST公司用于建模,5家ST公司和12家非ST公司来测试模型的准确性。根据针对性、可比性、科学性、系统性和可获得性原则,初步选取了48个财务指标和8个非财务指标。财务指标经筛选提取出了7个公共因子,与通过显著性检验的3个非财务指标共同构成预警指标体系。通过实证检验,Logistic、支持向量机两种单个模型对研究样本的判别准确率分别为96%和98%,对测试样本的预测准确率分别为94.12%和88.24%。基于证据理论的融合预警模型对研究样本和测试样本的准确率高达98%和100%,比较两种单个模型,将总体误判率从4.48%降至1.49%,这说明证据理论可以提高预警的准确率,将其应用于公司的财务危机预警领域具有一定的有效性与可行性。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F426.81;F406.7
【部分图文】：

技术路线图,预警模型,财务指标,实证研究

哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文预警的财务与非财务指标。通过比较几种模型的优缺点，来为实证研究选择合适的模型方法。接下来介绍证据理论的基本原理，在此基础上，将其引入公司的财务危机预警模型中，阐述预警模型的构建思路。（3）实证研究先对样本和指标体系进行设计，选择纺织服装行业的市公司进行研究，通过指标选取原则来选择财务指标和非财务指标，然后对指标进行筛选构建预警指标体系。用指标体系分别构建 Logistic 和支持向量机个预警模型，最后运用合成规则进行融合计算，将计算得到的预警准确率与单个模型的准确率进行比较，实证检验其有效性和可行性。1.4.2 技术路线图

线性可分,支持向量机,样本,核函数

图 2-1 支持向量机基本思想形点和圆形点分别代表两类线性可分样本（Xi，Yi），i=1，2，…，N，则 Xi∈Rn变量，Yi∈{+1，-1}，即一般取值为+1 和中距离 H 最近的样本并且平行于 H 的直线优分类线推广到高维空间，就变为最优分化为凸二次优化问题，详细推导过程不在优分类函数值 yi>0，则样本被分为+1 类；题一般是非线性的，无法用一条直线或分类问题，可以通过非线性变换，即核函数本映射到高维数据空间中，在高维空间里用的核函数包括线性核函数、多项式核函数数，其中高斯径向基核函数的应用最广。

不确定性描述,基本概率分配函数,分配函数,证据

图 2-3 命题的不确定性描述据理论的合成规则及性质识别框架中存在多个证据源时，会有多个基本概率分配函数，证是通过对两个或多个基本概率分配函数进行正交运算，实现多源而得到一个新的概率分配函数，即联合信任分配函数。1）两个证据源的合成规则设某识别框架下有两个不同的证这两个证据源对应的基本概率分配函数是 m1和 m2，焦元分别，An 和 B1，B2，…，Bn，利用合成公式可以将 m1和 m2合成，分配函数 m12，合成规则见公式（2-5）：m12(A) =1-Km(A)m(B)AiA1i2j Bj ，A 0 ，A= 中 K= Ai Bj 1i2jm(A)m(B)。到的信任函数为 m与 m的正交和，可以记做 m m。K 为冲

【参考文献】