基于自组织数据挖掘的上市公司财务危机预测

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1、第35卷第6期武汉理工大学学报(信息与管理工程版)Vol．35No．62013年12月JOUＲNALOFWUT(INFOＲMATION＆MANAGEMENTENGINEEＲING)Dec．2013文章编号:2095－3852(2013)06－0942－05文献标志码:A基于自组织数据挖掘的上市公司财务危机预测张秋菊，朱帮助，刘致秀，马淑姣(五邑大学经济管理学院，广东江门529020)摘要:为了提高上市公司财务危机的预测精度，利用自组织数据挖掘中的客观系统分析(OSA)算法提取上市公司财务危机指标体系的关键属性，将其作为输入构建基于自组织模糊规则归

2、纳算法(FＲI)的上市公司财务危机预测模型，自动提取上市公司财务危机模糊规则，进而对公司财务危机状态进行判别。选取200家上市公司作为样本进行实证分析，结果表明，该模型对测试样本预测精度达到了85%，可以作为上市公司财务危机预测的一种有竞争力的解决方案。关键词:自组织模糊规则归纳;数据分组处理;财务危机;预测模型中图分类号:TP18DOI:10．3963/j．issn．2095－3852．2013．06．036国外学者很早就开展了上市公司财务危机相危机预测提供新的研究途径和技术手段。关研究。PZAＲTIKC首次借助对危机公司与非危1上市公司财务危

3、机预测指标选取机公司财务指标的比较分析，发现对于财务危机判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/由于研究目的不同或者研究时期的不同，研负债两个比率。此后绝大部分研究沿袭该思想，究者对财务危机的定义也不尽相同。在实证研究运用财务指标对公司财务危机进行预测。1980中，西方研究多将破产公司或申请破产的公司作年开始，随着决策有用性会计目标的流行，现金流为危机样本组。由于我国资本市场的特殊性，上量信息受到了普遍关注，一些学者尝试运用现金市公司破产、退市案例比较少见，因此很难参照国流量信息预测企业财务危机，如AZIZ等比较分外在实证研究中对上市公司财务

4、危机进行界定。析了Z模型和现金流量模型对企业财务危机预目前国内绝大多数实证研究都是将ST公司作为测的准确率，结果发现现金流量模型的预测效果财务危机的研究样本。而大部分ST公司都是通较好。由于我国特有的破产制度以及数据获得的过大规模的资产重组才恢复正常营运，证明ST公困难，企业财务危机预测研究起步较晚。目前国司确实陷入了财务危机。因此，参照国内相关研内对上市公司财务危机预警多以Z－Score多元究文献，将因“财务状况异常”遭到“特别处理”的判别分析(MDA)模型、逻辑回归模型和主成分分上市公司(ST公司)认定为发生财务危机的公司。析等传统的统计模型

5、以及神经网络等人工智能模借鉴文献［2－7］的相关研究成果，笔者从公［1］型为主。虽然这些模型具有较强的泛化与容司盈利能力、偿债能力、成长能力、营运能力和现错性能，却都存在前提条件过于苛刻、过学习等问金流量这5个方面选择预测指标。题，预测效果不甚理想。盈利能力是上市公司生存和发展的基石。盈为了提高上市公司财务危机预测的精度，笔利能力越强，发展潜力越大，发生财务危机的可能者将自组织数据挖掘(self－organizedatamining，性越小。偿债能力反映公司能否健康生存和发SODM)引入上市公司财务危机预测，自组织数据展。如果上市公司无法到期偿还

6、债务，则发生财挖掘在处理噪声数据、数据降维和非线性建模等务危机的可能性就会增加。成长能力反映上市公方面具有非常明显的优势，有望为上市公司财务司未来的变化趋势和发展方向。营运能力反映上收稿日期:2013－05－12．作者简介:张秋菊(1983－)，女，湖北荆门人，五邑大学经济管理学院讲师．基金项目:国家自然科学基金资助项目(71201010);教育部人文社会科学青年基金资助项目(11YJC630304);广东省自然科学基金资助项目(S2011010001591;S2012010009991);五邑大学青年教师科研基金资助项目(20110525094

7、9364)．第35卷第6期张秋菊，等:基于自组织数据挖掘的上市公司财务危机预测943市公司的经营状况。现金流量情况反映上市公司在m个自变量中，任取k个不同的属性变量的创造现金净流量能力、筹资能力和资金实力。xi，xj，…，xr(i，j，…，r∈P)，用最小二乘法在样本考虑到数据的可获得性，构建了如表1所示的上全集上进行参数估计，得到k元方程组:市公司财务危机预测指标体系。ìxi=a01+a11xi+…+a(k－1)1xr+b1x0ïïxj=a02+a12xi+…+a(k－1)2xr+b2x0表1上市公司财务危机预测指标体系íïï一级一级î指标

8、二级指标指标二级指标xr=a0k+a1kxi+…+a(k－1)kxr+bkx0营业毛利率应收账款周转率然后，对xi，xj，…，xr(i，