公司财务困境预测 外文翻译资料

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1、AnApplicationofSupportVectorMachinetoCompani’sFinancialDistressPredictionBecauseoftheimportanceofcompaniesfinancialdistressprediction,thispaperappliessupportvectormachine(SVM)totheearly-warningdistress.Takinglistedcompaniesthree-yeardatabeforespecialtreatme

2、nt(ST)assampledata,adoptingcross-validationandgrid-searchtechniquetofindSVMmodel’sgoodparameters,anempiricalstudyiscarriedout.BycomparingtheexperimentresultofSVMwithFisheranalysis,Logisticregressionandbackpropagationneuralnetworks,itisconcludedthatfinancial

3、distressearly-warningmodelbasedonSVMobtainsabetterbalanceamongfittingability,generalizationabilityandmodelstabilitythantheothermodels.Stockholdersandotherinterestpartssufferindividualeconomicloss,butalsoifmanyenterprisesrunintobankruptcytheeconomicdevelopme

4、ntofthewholecountrywillbegreatlyshocked.Ingeneral,mostenterprisesthatranintobankruptcyhadexperienceconditionoffinancialdistress,buttheycouldnotdetectfinancialdistressatanearlystageandtimelytakeeffectivemeasurestopreventbankruptcy,intheperspectiveofmanagemen

5、t,itisimportanttoexploreamoreeffectivefinancialdistresspredictionmodeltosignalearly-warningforenterpriseswhichwillpossiblygetintofinancialdistress,sothatmanagerscantakestrategicactionstoavoiddeteriorationoffinancialstateandbankruptcy,fromtheviewoffinanciali

6、nstitution,aneffectivefinancialdistresspredictionmodelcanhelpthemdetectcustomerswithhighdefaultriskatanearlystagesoastoimprovetheirefficiencyofcommercialcreditassignment.Beaver(1966),oneofthefirstresearcherstostudybankruptcyprediction,thepredictabilityofthe

7、14financialratiosusing158samplesconsistingofailedandnon-failedfirms[2].Beaver’sstudywasfollowedbyAltman’smodel(1968)basedontheMDAtoidentifythecompaniesintoknowncategories.AccordingtoAltman,bankruptcycouldbeexplainedquitecompletelybyusingacomboffive(selected

8、fromanoriginallistof22)financialratios.Logmodelisusedtodealwithtwoclassesclassificationproblems,andOhlsonwasthefirstapplyittopredictingfinancialdistressin1980[4].Themostwidelyusedmachinelearningmethodi

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