基于数据挖掘的公司财务危机预警系统研究

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1、基于数据挖掘的公司财务危机预警系统研究:问题研究运豆子数据挖掘的公穹财手萨克机预警菜统研究文/孙金钮…、普1曹大贵的数据中科能地、自动地抽取隐含的知识或信息。财务危机是指公词无力支付到期的债务戒费用。本文将借助数据挖掘技术，适当借鉴了有关文献中的…R财务危机无法化解，上市公叫就会被戴上;ST;的方法和程序，利用信息、增最分析法和俏号R噪音是法来帽子，以失败告终。为了布效化解财务危机，蝇侍建立对指标进行筛选，问时用信号嘴背盖法和朴素贝叶斯适合我网上市公闭的财务危机预警系统。方法时找网上市公司迸行预测分析。阔外关于财务失眠预测耐究时间比较t乏，最早由二、撤捕的选职和处珊Beaver(1996

2、)提出了单变量判定模糊，他酋先使用5个财根据我国上市公叫财务报表披醋的时间特点(公务比率作为费盘来预测财务危机状况。Altman(1968)掘司在第t-l年的报表披露害与其在第t年是再成为ST几乎出了多元Z倪判定模型，将负债比事、流功比率、净资产问时揭晓)，这将价r摆求我们利用第t-2年的数据来收益率等多种财务指标合并入一个函数厅程，用Z值进估计公司在第t年成为ST(戒鳞鳞成为ST)公叫的概率。行判定。另外的研究还有1972年川misterd的小企业研本文的数据说明如下t一是训绵样本组，我国A股究模型和Deakin的概率模型，1977年Altman等提出的市场2002年变为ST的上市公司

3、，其在2∞0年的财务数;zιTA;模型。以Oholson(1980)为代表的…略研究者采据;二是检验样本组，找罔A股市场2∞3年变为ST的伫用了条件概事模糊，主要要有对数成败比嘟模型市公叶，其在2001年的财务数据;气是删除其{啦!原闲被(logistical,1985)和概串单位模型(probit，1990)两种统计特别处理的公词:四是删除在预测年度已陷入财务网方怯。它们都黠辈辈立在黑积概率踊数的规础上，一般运境的公司;五是按年度从川公司所处的行业中随机抽用最大似然估计，而不需要满足肉变锺服从多元正态取相间数盘的正常公司作为配比样本;六是训锦样本分布和两细问协方提相等的条件。90年代以

4、来，神经网组和检验样本细公叫敬H如表l所示;七是本文的财务络(Altman，1994)，贝叶斯分类(SarkarandSriram,数据来自原:CCER中阁始济研究脱务中心;2001)，遗传算法(MckeeandLensberg1>.2002)等大酷运用于伫市公??J财务危机的跚测，览加丰2苦了公日j财务危机的预曹研究。间内的研究相步较晚，在这方丽的研究3主要有z周豆、指标班择策略首华、杨讲华和玉乎在1996年的《论财务危机的制警分特征选悴娃统计研究中的一个热门话脯，它的意析一-F分散模式》中建哎的;供管理当局使用巾'又区义在于对数据特征描述更加简单明了，便问题更便于别于传统的

5、公词偿付能力分析的新的预测模式……F坷解，从而更快、更好地解决问题。为了能有傲地区分分数模式应用的是一种判定分析。陈静在1999年做财务危机和非财务危机公司，我们首先需蝶判断哪辑的《上市公叫财务聪化预测的实证分析趴在方法上借财务指标对公叫财务危机有较强的预测能力O鉴了Beaver、Altman的模珊，采用了单变量分析和判别我们从反映公司规模、航利能力、偿债能力、臂运分析。陈晓、陈前鸿(2似)())采用ST和::t~ST公司财务数据能力、现金流暨等公叫财务特征的不同厅阳选取了23运用Ingistical方法得多IJli费量的判别模型。而央世农和个财务指标作为建立统计墙的模型的备选预测IJ嚷

6、:最卢贤义(2001)首先选择4个财务指标为例估计了单变量(见表们，下嗣我们将利用信息增盘分析法相信号嘴背判定模型，然后义谐挣6个指标，分别果用判别分析和撮分析来时指标进行筛选，并测定各指标对公叫违约Logi自tinal!ID归方法建立相估计丁顿瞥模型，并比较了各的预测能力。种方法的预测放果。罗慧等(2ω4)人借助数据挖掘技在镜计学中.摘是不确定性的度最.情幢大不确定术，分别用判别分析、Logi8tical阴阳和神照例络.结巢发性就越大。如果指你x的号

7、人可有妓地减小状~变最y现神经网络预测的烛果要优于其它两种方法。而划红的俐，贝IJ指标z对y就有…定的预测IJ能力.y的俐的改变棋、张心

8、林(2似)4)的竟成分分析栋，提铭崎(2制)6)的人酷越大、指标x对y的预测能力就越强.因此可用峭的战T免疫神经网捕等各种方法的引人，也使挽间的财务变量来对指你进行筛选。构施状态变攒y:者公百l按:一预瞥研究得到r进一步发展。年内违约取y=l，投有违的取y=Oo状态、变量y的峭的定数据挖掘(DateMining，DM)技术可以帮助人们从义为I(y)且一(p，IogP，+p21og时，其中矶'P分别为边的公叫22010.1~