基于数据包络和数据挖掘的财务危机预测模型研究

发布时间：2017-11-10 14:26

  本文关键词：基于数据包络和数据挖掘的财务危机预测模型研究

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【摘要】：以往的企业财务危机预测研究只能预测企业是否具有财务危机,无法预测企业财务危机的程度,这是由于在界定企业财务危机时,只依据了企业是否为ST企业的分类方式。鉴于此,通过数据包络分析法,近一步细化了企业财务危机的分类,再使用关联规则算法筛选出重要的预测变量,最后使用决策树技术构建企业财务危机预测模型,并对分类的有效性和预测的准确率进行了验证。实证结果表明,基于数据包络和数据挖掘的财务危机预测模型既能保持较高的准确率,又能预测企业财务危机的程度,使得预测结果更具有参考价值。
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【基金】：北京市教委科学研究面上项目(KM201410011005) 北京市优秀人才培养资助项目(2015000020124G029) 北京工商大学教育教学改革项目(jg155225)资助
【分类号】：TP311.13;F275
【正文快照】： 1引言对财务危机预测的定量研究,目前是管理科学领域研究的热点问题。国外的财务危机预测研究起源于20世纪30年代,随后,众多学者在该领域进行了相关的探索,涌现出大量的研究成果。国内的相关研究始于20世纪90年代末。目前,随着企业财务危机问题的不断加剧,财务危机预测研究正

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1 崔杰;电子商务环境下的企业财务危机预警研究[D];集美大学;2007年

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本文编号：1167068