制造业上市公司财务预警体系的构建及比较——基于数据挖掘技术

发布时间：2018-01-14 23:08

本文关键词：制造业上市公司财务预警体系的构建及比较——基于数据挖掘技术　出处：《财会月刊》2016年21期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文以2015年A股制造业上市公司为研究对象,选取反映企业偿债能力、经营能力等六个方面的27个指标构建预警指标体系,并运用T值显著性检验和因子分析法对预警指标进行约简。在此基础上,本文利用Logistic回归、决策树和BP神经网络分别构建财务预警模型,并对各个模型的优缺点及预测结果进行比较分析。研究结果表明:随着ST发生时间的临近,预警准确率总体呈上升趋势;从中长期来看,决策树和BP神经网络模型的预测能力优于Logistic回归模型;从短期来看,三种模型的预测能力没有显著差异。
[Abstract]:This article takes A share manufacturing listed company as the research object in 2015, selects 27 indexes which reflect the enterprise's solvency and management ability to construct the early warning index system. And using T-value significance test and factor analysis to reduce the early warning index. On this basis, this paper uses Logistic regression, decision tree and BP neural network respectively to build financial early warning model. The advantages and disadvantages of each model and prediction results are compared and analyzed. The results show that: with the approaching of St occurrence time, the accuracy of early warning is on the rise; In the medium and long term, the prediction ability of decision tree and BP neural network model is better than that of Logistic regression model. In the short term, there is no significant difference in predictive power among the three models.
【作者单位】：江苏师范大学商学院;
【基金】：江苏师范大学研究生科研创新项目“基于数据挖掘技术的制造业上市公司财务预警研究”(项目编号:2015YYB146)
【分类号】：TP311.13;F406.7
【正文快照】： 一、引言随着国际经济一体化的步伐加快,上市公司在把握改革和发展机遇的同时,也面临着更加激烈的竞争和更大的风险。多数企业往往面临的是生存问题,然后才是发展问题。因此,企业有必要建立财务预警系统,在危机到来之前向企业经营者发出警告,把危机消灭在萌芽状态。但是,如何

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