基于最小二乘和数据包络分析的财务预警研究

发布时间：2017-09-09 22:49

  本文关键词：基于最小二乘和数据包络分析的财务预警研究

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【摘要】：在全球经济危机的大背景下,我国的金融市场也受到了一定的影响,要想使企业在全球经济中处于优势,必须保证每个企业都能够准确地预测出它们将来可能面临的风险。所以,企业的管理者已经非常重视有关财务方面的预警,使企业能够在经营中规避风险,获得收益。企业管理者和学者们认为财务预警有着非常重要的现实意义。在学术界,财务预警的研究起源于1932年的一元判别模型,随后一些学者在此基础上也开始对财务预警理论进行研究,通过不断地对其进行补充和完善,使得财务预警的模型更加准确的预测出企业的危机。迄今为止学者们提出了以下几种财务预警模型:一元判别模型、多元判别模型、多元逻辑模型、多元概率模型、人工神经网络、支持向量机模型和联合预测模型等。虽然这些模型都具有较高的预测准确性,但也存在着一些不足。为了更加完善财务预警模型,本文提出利用面板数据进行财务预警模型的构建,通过运用最小二乘方法,建立了随机效应的财务预警模型,而且模型中引用了非比率指标,丰富了指标选取的范围,各指标都具有较高的影响系数。为了使发生危机的企业转危为安,本文采用数据包络分析方法,对于发生危机的企业起到很好的作用,即可以帮助它们发现问题的所在,并对危机企业的影响因子进行调整,达到数据包络分析软件中要求的目标值,使企业做出相应调整,早日走出困境。文中选取了119家企业作为研究样本,这119家企业涵盖了各类企业,具有普适性的特点,该模型也具备了一定的预测准确度,预测准确度分别达到了95.24%和74.07%。模型还具备了调节错误的能力,能使企业走出困境。但该模型计算过程较复杂,不易操作。
【关键词】：最小二乘 数据包络分析 财务预警 面板数据
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275;O241.5
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 绪论10-14
• 1.1 研究背景、目的及意义10-11
• 1.2 论文研究的方法和主要内容11-12
• 1.3 论文的框架12-13
• 1.4 论文的创新点13-14
• 2.财务预警模型的研究综述14-22
• 2.1 判别模型的综述14-16
• 2.1.1 单变量判别模型14-15
• 2.1.2 多元判别模型15-16
• 2.2 逻辑模型和概率模型的综述16-18
• 2.2.1 逻辑模型16-17
• 2.2.2 概率模型17-18
• 2.3 人工神经网络的综述18-19
• 2.4 支持向量机的综述19-20
• 2.5 其他预警方法的综述20-21
• 2.6 研究现状总结21-22
• 3. 相关理论概述22-28
• 3.1 财务危机预警相关理论22-24
• 3.1.1 财务危机的定义及特征22-23
• 3.1.2 影响财务危机的因素23
• 3.1.3 财务危机预警的作用23-24
• 3.2 最小二乘方法24
• 3.3 数据包络分析方法24-28
• 3.3.1 数据包络分析法的定义及特点24-25
• 3.3.2 数据包络分析的基本模型25-27
• 3.3.3 数据包络分析方法在财务预警中的应用27-28
• 4. 企业财务预警模型的样本及指标28-35
• 4.1 样本的选择28-30
• 4.1.1 样本范围确定的依据28
• 4.1.2 样本的研究区间28
• 4.1.3 样本的选择28-29
• 4.1.4 估计样本及检测样本的分配29-30
• 4.2 财务预警指标体系的构建30-35
• 4.2.1 指标选择的依据30
• 4.2.2 财务指标的类型30-32
• 4.2.3 初步选取的财务比率32-35
• 5. 财务预警模型的建立及分析35-46
• 5.1 数据的处理35-38
• 5.1.1 k-s检验35-36
• 5.1.2 相关性检验36-38
• 5.2 建模指标的确定38-39
• 5.3 基于最小二乘方法的模型建立及预测39-42
• 5.4 数据包络分析（DEA）在危机企业中的应用42-46
• 5.4.1 DEA数据处理42-43
• 5.4.2 DEA在危机企业中的应用43-46
• 6. 结论与展望46-48
• 6.1 结论46
• 6.2 展望46-48
• 参考文献：48-51
• 附录A 估计样本和检测样本51-53
• 附录B K-S检验53-56
• 附录C 检验样本的模型预测值56-60
• 附录D 危机企业 4-9 的DEA评价结果60-63
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况63-64
• 致谢64-65
• 作者简介65-66

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1 潘春健;;香港创业板上市公司财务预警实证分析[J];嘉兴学院学报;2006年S1期

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本文编号：823232