基于L1惩罚Logit模型的公司财务风险预测与控制

发布时间：2017-09-21 05:05

  本文关键词：基于L1惩罚Logit模型的公司财务风险预测与控制

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【摘要】：在全球经济一体化的趋势下,随着我国资本市场的快速发展,上市公司财务状况受到多方利益群体的关注,财务风险管理也成为公司经营管理的一个重要组成部分。建立合理的财务风险管理模型,可以有效地预测公司财务风险发生、发展与变动规律,可以为企业管理者及利益相关者监管公司财务状况提供有力工具,对公司预防和控制财务危机、提高公司风险管理水平有重要决策参考价值。本文主要将L1惩罚函数与Logit回归相结合,建立L1惩罚Logit模型并将其应用于公司财务风险分析。通过Logit模型预测破产概率,实现对公司财务风险状态预测；通过L1惩罚实现变量选择,完成对公司财务风险关键影响因素的识别,有利于风险控制。通过Monte Carlo数值模拟,发现L1惩罚Logit模型具有比支持向量机更为简单的结构,通过较少的解释变量就能够获得更为准确的预测效果。结合沪深股市2005年至2014年ST公司与非ST公司的财务数据对公司财务风险进行实证分析,一方面基于混淆矩阵与ROC曲线的分类评价结果表明,L1惩罚Logit模型获得了比支持向量机更高的预测精度；另一方面筛选出的关键影响因素为公司实现风险控制提供了依据。本文使用L1惩罚Logit模型对公司财务风险进行实证分析的结果表明,L1惩罚Logit模型不仅能够准确地预测公司财务风险,提高风险防范的针对性；还能够从众多影响因素中挑选出关键影响因素,降低风险监管成本。这一研究结果,可以为公司财务风险管理提供基本工具与决策参考,有助于提高公司财务风险管理水平。
【关键词】：财务风险 L1惩罚Logit模型 变量选择 分类效果评价
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F275;F224
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 选题背景及研究意义14-16
• 1.1.1 选题背景14-15
• 1.1.2 研究意义15-16
• 1.2 财务风险预测研究现状16-21
• 1.2.1 统计分析方法16-19
• 1.2.2 机器学习方法19-21
• 1.3 研究思路和方法21-22
• 1.3.1 研究思路21
• 1.3.2 研究方法21-22
• 1.4 主要创新和结构安排22-24
• 1.4.1 主要创新22-23
• 1.4.2 结构安排23-24
• 第二章 相关理论基础24-34
• 2.1 财务风险预测与控制24-28
• 2.1.1 财务风险24-25
• 2.1.2 财务危机25-26
• 2.1.3 财务风险预测26-27
• 2.1.4 财务风险控制27-28
• 2.2 典型财务风险预测模型28-32
• 2.2.1 二元选择Logit模型28-29
• 2.2.2 支持向量机模型29-32
• 2.3 财务风险预测分类效果评价32-34
• 2.3.1 混淆矩阵32
• 2.3.2 ROC曲线32-34
• 第三章 L1惩罚Logit模型与方法34-39
• 3.1 LASSO方法34-35
• 3.2 L1惩罚Logit模型建立35-37
• 3.2.1 模型表示35
• 3.2.2 模型估计35-36
• 3.2.3 惩罚参数选择36-37
• 3.3 数值模拟37-39
• 3.3.1 数据生成37
• 3.3.2 变量选择效果37
• 3.3.3 预测能力比较37-39
• 第四章 财务风险预测与控制39-44
• 4.1 样本和指标选取39
• 4.1.1 样本选择39
• 4.1.2 指标设计39
• 4.2 变量选择与模型估计39-41
• 4.3 模型准确度比较41-42
• 4.4 结果与讨论42-44
• 第五章 总结与展望44-45
• 5.1 研究总结44
• 5.2 研究展望44-45
• 参考文献45-48
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况48

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本文编号：892518