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[期刊] 统计与决策  [作者] 孙洁  李辉  
针对财务危机定量预警方法忽视专家的经验知识以及非财务信息的局限性,文章提出基于灰色综合评价的多专家群决策财务危机预警方法。首先,设计了包含两个层次的财务危机预警定性指标体系及其评分标准。然后,根据财务危机预警的特点,构建了财务危机可能性的灰色综合评价模型,具体设置了企业财务危机可能性评价的灰类及其对应的灰数和白化权函数。最后,通过算例说明基于灰色综合评价进行企业财务危机群决策预警的具体过程。
[期刊] 技术经济  [作者] 骆珣  尹莉莉  
市场竞争的加剧要求企业对可能存在的财务危机及时发现,尽早解决。本文从财务危机及预警的概述入手,分别对企业财务危机预警的定性分析法和定量分析法进行了评述,并在上述归纳评述的基础上,系统地对各种财务危机预警方法进行了比较分析。
[期刊] 经济问题探索  [作者] 高艳青  栾甫贵  
本文在对比分析了各种企业财务危机预警方法的基础上,提出基于模糊综合评价方法的企业财务风险预警模型,并作了实证分析。
[期刊] 经济研究参考  [作者] 郑庆华  石盼盼  
一、引言2008年美国次贷危机引发金融危机之后,无论是站在企业管理者的角度还是站在企业投资者的角度,我们都不愿意再看到企业集体大面积陷入财务危机的困境中。美国次贷危机产生的主要原因是美国各大银行无限制地向没有还款能力的人群发放住房贷款,最后由于多数还款者无力按期向银行支付住房贷款导致美国各大银行纷纷破产。试问如果能够认清事实真相,相信这场美国的次贷危机也不会最终演变为全世界的金融危机。
[期刊] 会计之友  [作者] 王威  刘芬  
财务危机给企业管理人员和广大利益相关者带来巨大负面影响,如何事先识别财务危机发生的征兆,并对管理者进行预警已成为当前财务管理研究的热点。针对目前财务危机预警中存在样本数据不均衡、野值噪声干扰等难题,提出一种基于模糊间隔孪生支持向量机(FMTSVM)的财务危机预警模型,并使用2018—2019年间被证交所ST的66家A股上市企业数据作为财务危机企业样本,综合财务及非财务指标,对模型进行实证研究。结果证明:与目前应用较为广泛的Logistic、支持向量机等预警模型相比,模糊间隔孪生支持向量机在模型预警精度、噪声野值下的抗干扰性、不平衡数据下的稳健性和分行业中的泛化性等方面都有明显优势,具有一定的理论和应用价值。
[期刊] 财会通讯  [作者] 操玮  李灿  朱卫东  
大数据环境下,影响中小企业经营状况的因素愈发复杂。为更加准确地衡量中小企业的财务危机状况,从多源信息融合视角出发,在传统反映企业私有信息的财务数据基础上,融合分析了衡量宏观经济和市场环境的公共信息数据。考虑到多源信息数据的多维异构性,引入BPNN、SVM、KNN、LOG和MDA建立模型,并运用集成学习对不同预警模型的结果进行集成处理,以降低不同模型结果不一致带来的风险。实证结果证明融合多源信息的预警模型能提高预警准确率。
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 王伶  谢璐  
国内对财务危机预警的研究较晚,始于上世纪80年代中后期。随着我国资本市场以及公司制度的完善,财务危机预警的研究从最初企业破产的财务分析指标及其预测,已经发展到后来分行业的各种实证研究。财务危机预警研究出现的新特点,值得企业思考和借鉴。
[期刊] 软科学  [作者] 梁明江  庄宇  
以我国制造业上市公司为样本数据,用支持向量机作为基分类器的集成学习方法来预测企业的财务危机,通过具体实验分析可知:集成学习比单个基分类器的预测准确率提高了4个百分点,且稳定性更高,有效地提高了模型的预测精度,使得模型更具有准确性和应用性。基于支持向量机的集成学习方法在构建我国制造业上市公司财务危机预警模型上是有效的,且达到一定的财务危机预警效果。
[期刊] 财会通讯  [作者] 张培荣  
本文对XGBoost财务危机预警模型进行研究,通过对该模型的具体分析,筛选出影响公司财务危机的关键财务指标变量,并进一步以制造业为例进行实证分析,最终证实XGBoost模型的准确度、泛化能力和运算速度,为该预警模型在公司财务危机预警方面的应用提供了依据。
[期刊] 会计之友  [作者] 冯楠楠  
全球化条件下企业面临财务危机的可能性较大使得预警模型方面的研究有较高的实用价值,模型基本都是采用条件概率模型而建立起来,使用单变量分析筛选公司危机涉及到的财务和非财务指标,具备了传统模型没有的优势,通过概率模型减低了传统模型的随意性,同时兼容财务与非财务指标,在不同类别间的选择中寻求最优分类。文章从6个维度下的6个财务和非财务指标角度设立财务危机预警模型,为企业提供另一种较为可靠的预警模型。
[期刊] 经济管理  [作者] 王凤洲  崔杰  
本文通过对国内外财务危机预警模型的比较,运用二值多元logistic回归方法构建了电子商务环境下企业财务危机的预警模型。测试结果表明,模型对估计样本的准确判别率为92.2%,对控制样本的准确判别率为81.25%,说明了该模型具有较好的预警能力,且预警效果具有一定的稳定性。
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