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[期刊] 当代经济科学
[作者]
马若微
本文以界定因财务状况异常而被列为特别处理公司作为财务困境标志来研究中国上市公司的财务困境预警指标的确立。运用粗糙集和信息熵原理,基于沪深两市所有A股上市公司数据,我们提出了一种客观选择财务困境预警模型指标的方法。并且通过实证分析证明了财务指标作为建立财务困境预警模型基本指标的不可替代作用、分行业分资产规模建立上市公司财务困境预警模型的合理性以及现金流量指标引入预警模型的重要性。
关键词：
财务困境 粗糙集 信息熵
[期刊] 当代财经
[作者]
胡援成 程建伟
基于可变精度粗糙集模型对上市公司财务困境预测进行的研究表明,可变精度粗糙集模型对ST公司的预测准确度达到了85%,对正常公司的预测准确度达到了65%,总的预测准确度达到了75%;而将ST公司误判为正常公司的错误率为15%,将正常公司误判为ST公司的错误率为35%,平均误判率为25%。因此总体而言,可变精度粗糙集模型具有较好的预测能力。
关键词：
财务困境 可变精度粗糙集模型 预测能力
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宗军 李红侠 邓晓岚
本文基于粗糙集理论,以企业财务指标及公司治理等方面的部分指标作为条件属性,以企业是否被特别处理(ST)作为决策属性,建立了财务指标与非财务指标相结合的预警指标体系。
关键词：
粗糙集理论 属性简约 预警 检验
[期刊] 企业经济
[作者]
周喜 吴可夫
利用混合粗糙集ANN数据挖掘技术和相关敏感财务及非财务指标构建财务危机预警模型,对30家ST和90家非ST的A股制造业上市公司的财务数据进行实证检验。结果表明,将混合粗糙集的知识约简理论和神经网络的推理能力相结合构建的混合粗糙ANN预警模型具有较高的财务危机预测准确率和较好的实际应用价值。
[期刊] 会计之友
[作者]
卜洪运 张艳凤
为准确评价钢铁业上市公司财务状况,文章构建了包含财务指标与非财务指标的多层级指标评价体系。运用粗糙集理论对指标体系进行约简,得到了核心评价指标,并获得其相应权重,进而对各公司财务状况进行综合评价。评价结果表明:第一,非财务指标对财务状况评价的影响力约占18%;第二,清晰反映了各公司财务状况所处水平,为管理者和投资者的决策提供了支持。
关键词：
粗糙集 属性约简 钢铁企业 财务状况评价
[期刊] 软科学
[作者]
马超群 吴丽华
利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。
[期刊] 经济管理
[作者]
宋鹏 梁吉业 曹付元
财务危机预警由于其在经济管理实践中的重要性,日益受到广泛关注。就财务危机预警问题而言,首要问题是如何从大量备选指标中科学地选择预警指标。本文在对已有研究进行分析的基础上,应用邻域粗糙集模型对预警备选指标进行属性约简,得到利益相关者重点观测和预警建模所需的预警指标。研究结果显示,邻域粗糙集约简明显优于经典粗糙集约简,能够以较少的特征变量实现较高的分类精度。
关键词：
邻域粗糙集 财务危机预警 10折交叉验证
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘益平 仇冬芳
本文运用支持向量机技术,以我国上市公司为研究样本,建立了一种新型的财务困境预警模型。通过对该模型的反复调整,得到了较高的预测精度和较好的推广能力。与其它财务困境预警模型相比,我们所建立的支持向量机模型在对上市公司财务困境预警方面具有便于使用、预测精度高等特点,具有广阔的实际应用前景。
关键词：
支持向量机 上市公司 财务预警
[期刊] 财会通讯
[作者]
武玉青 李忠卫 彭帅
本文以制造业上市公司为研究对象，在综合考虑上市公司财务信息和非财务信息的基础上，建立Ｐａｎｅｌ ｌｏｇｉｔ模型分析了上市公司陷入财务困境的影响因素。研究表明：财务因子和非财物因子均对上市公司是否陷入财务困境具有重要影响，偿债因子、盈利因子、资本运用因子、资本结构因子、股权集中度因子、评价因子均与上市公司陷入财务困境负相关。
[期刊] 财会通讯
[作者]
朱丽莉
一、引言随着我国资本市场快速发展,上市公司已经成为国民经济发展的重要组成部分,对上市企业的直接或间接投资也已成为投资者的重要投资渠道。上市公司的财务运行状况不仅关系到公司的发展能力,也逐渐成为投资者进行投资决策的重要参考因素。随着我国上市公司退市制度的健全,能否及时有效地监测上市公司财务状况,以便预测财务风险并及时采取有效的措施防范,逐渐成为上市公司管理层、投资者、债权人十分关注的问题。对上市公司管理层而言,可以根据财务预警系统提供的相关信息,随时发现企业财务运行的各种预警及恶化信号,从而可以及
[期刊] 华东经济管理
[作者]
杨旸 林辉
上市公司陷入财务困境直接影响投资者收益、管理者决策和股东利益,建立行之有效的财务困境评价模型已成为学术界关注的焦点。文章在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于离散Hopfield网络模型开展上市公司财务困境评价的步骤,以2013-2015年沪深A股被实施ST的上市公司为实证样本,进行财务困境预警实证研究和稳健性检验。实证结果表明,本模型至少可以提前1年对ST上市公司的财务困境实现全面预警,可以提前6个季度对92%的ST上市公司进行有效预警,故适用于财务困境预警研究且具有稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王谦 时文超 西凤茹
文章提出了以粗糙集与支持向量机相结合的技术方法,应用于我国制造业上市公司财务危机预警研究中。对106个训练样本和40个检测样本进行实证分析之后,结果表明粗糙集的引入有效的消除了冗余的数据信息,提高了模型整体的预测精度和有效性。遗传算法在支持向量机模型参数的设定中起到了全局搜索的功能,有效避免了人为设定的局限性。实证表明该模型具有97.17%的训练精度和87.5%的预测精度,具有良好的学习和预警能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘新允 庞清乐
针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。
关键词：
财务危机 预警 神经网络 粗糙集
[期刊] 保险研究
[作者]
丁德臣 吕志勇
仅仅考虑财务指标在财产保险公司的全面风险预警中是远远不够的。虽然一些非财务指标的影响最终通过财务指标体现出来,但是这些影响存在严重的滞后效应。为了克服单一模型以及使用单纯财务指标进行预警而出现的预测准确度低的缺点,提出了一个基于粗糙集和分类器集成的财产保险公司全面风险预警模型。应用变精度粗糙集约简全面风险预警指标,利用集成学习方法对分类器进行集成。实验结果显示,与其他杂合模型相比,集成模型既降低了第一类错误率和第二类错误率,又提高了财产保险公司全面风险预警的总体预测准确率。
[期刊] 财会月刊
[作者]
曾繁荣 刘小淇
本文选取沪深两市A股2010~2013年52家首次ST公司和52家从未被ST公司作为研究样本,引入盈利能力、股东获利能力、营运能力、发展能力、风险水平和偿债能力六个方面的财务变量,以及股权结构、公司治理、重大事项、人力资本4个方面的非财务变量,使用Fisher判别与Logistic回归两种方法建立ST前3年的财务困境预警模型。实证研究表明,加入非财务指标可以提高财务困境预警的准确率,且Logistic回归方法建立的预警模型的预测效果更好。
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