基于投资者视角的上市公司财务危机预警研究

发布时间：2016-12-06 08:35

  本文关键词：基于投资者视角的上市公司财务危机预警研究，由笔耕文化传播整理发布。

《重庆大学》 2015年

基于投资者视角的上市公司财务危机预警研究

徐炜  

【摘要】：改革开放后,中国社会、经济高速发展,人民财富持续增长,对投资理财产品的需求不断扩大。有价证券,尤其是上市公司股票因收益性、流通性等特点上的优势而备受广大财富拥有者关注。投资者通过公开渠道能获取上市公司披露的财务信息和证券分析师提供的股票推荐信息(推荐信息),但多数投资者因投资信息、投资知识、投资经验和投资技能等资源短缺,难有效地处理上述相关信息并基于此制定正确投资决策,易导致投资失败。投资者数量多,投资失败不仅影响个人及其家庭生活、发展,严重时还会影响社会和谐与稳定。鉴于此,为了更好地支持投资者投资决策,在已有研究基础上,本文基于投资者视角,以投资者获取的上市公司财务信息和推荐信息为切入点,结合支持向量机理论、软集合理论、模糊软集合理论、uni?int决策方法等国际前沿理论,综合运用规范研究、实证研究、定量分析、定性分析和对比分析等研究方法,研究了基于投资者视角的上市公司财务危机预警指标选取问题,分别选取了定量财务信息类预警指标(财务预警指标)和定性推荐信息类预警指标(推荐预警指标),并进一步展开研究了基于财务信息的上市公司财务危机预警问题、基于推荐信息的上市公司财务危机预警问题和基于财务信息与推荐信息融合的上市公司财务危机预警问题。首先,考虑到投资者能获取不同样本量的财务信息和推荐信息,而且推荐信息可直接采用作为定性推荐信息类预警指标,本文重点研究了定量财务信息预警指标的选取问题。由于常用的财务预警指标选取方法——专家系统和统计分析方法存在诸多应用上的限制,考虑到企业经营环境、投资环境快速变化这一特点,本文采用Logit模型和软集合理论构建了基于软集合的参数约简新算法,以期能提高预警效果并满足投资者需求。通过基于软集合的参数约简新算法共从预警指标备选集中选出9个财务预警指标,其中新增销售净利率、管理费用率、总资产周转率和综合杠杆4个财务指标作为上市公司财务危机预警指标。基于中国上市公司真实数据的实证分析说明本文构建的基于软集合的参数约简新算法能在不同样本量条件下有效地改善预警效果。结合推荐信息,构成了基于投资者视角的上市公司财务危机预警指标集。其次,针对偏好采用上市公司财务信息进行上市公司财务危机预警的投资者,考虑到投资者基于财务信息进行上市公司财务危机预警时可能遇到不同样本量问题和不同财务预警指标的变化趋势可能不一致问题,结合Logit模型和支持向量机模型,本文构建了基于财务信息的上市公司财务危机预警模型。通过散点图分析,财务预警指标根据变化趋势的不同分为线性变化的预警指标和非线性变化的预警指标,采用Logit模型和支持向量机模型分别针对每个线性变化的预警指标和非线性变化的预警指标进行模型训练和预测,通过残差支持向量机模型对各单一预警模型预测结果进行集成、判别。相较于其他常用预警模型,基于中国上市公司数据的实证结果说明该预警模型能够有效地在不同样本条件下提高基于财务信息的上市公司财务危机预警效果,帮助投资者投资决策,尤其是样本量较小时。再次,针对偏好采用上市公司推荐信息进行上市公司财务危机预警的投资者,考虑到推荐信息是定性信息和不同样本量条件,且迄今较少有研究关注导致适用的财务危机预警模型不多这一问题,结合模糊软集合理论和D-S证据理论,本文构建了基于推荐信息的上市公司财务危机预警模型。首先研究了证券分析师选取方法,选取证券分析师提供上市公司推荐信息;采用模糊软集合隶属函数计算推荐信息对上市公司财务危机的隶属度,对推荐信息进行了量化转换;在此基础上分析了基于D-S证据理论的信息融合模型,对不同推荐信息进行了融合;构建了最优临界值搜寻方法,对综合推荐值进行判别。基于中国上市公司数据的实证结论说明该预警模型能有效地在不同样本条件下基于推荐信息进行上市公司财务危机预警,辅助投资者在不同样本条件下基于推荐信息投资决策。最后,在本文之前研究的基础上,鉴于有的投资者偏好综合分析财务信息与推荐信息以制定投资决策这一情况,考虑到定量财务信息与定性推荐信息共存问题、不同样本量条件和迄今为止相关研究成果不多问题,结合软集合理论、模糊软集合和uni?int决策方法等最新国际前沿理论,本文构建了基于财务信息与推荐信息融合的上市公司财务危机预警模型。基于中国上市公司数据的实证研究和对比分析结果说明:本文构建的预警模型通过采用本文构建的基于财务信息和基于推荐信息的上市公司预警模型作为基础预警模型分别对财务信息与推荐信息进行处理、预警,进而结合组合预测思想,采用善于处理0-1状态数据和不同样本量问题的决策方法对基础预警模型预警结果进行融合、预警,能有效地改善不同样本条件下基于财务信息与推荐信息融合的上市公司财务危机预警效果,有效地在不同样本量条件下帮助投资者基于财务信息与推荐信息投资决策。

【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275
【目录】：

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