数据挖掘在财务风险分析中的应用

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1、第""卷第三届全国软件测试会议与移动计算j栅格j智能化高级论坛论文集x@&x数据挖掘在财务风险分析中的应用-../012304546723280505934-52/:;0;46<0525102/=0;>丁莉娟?中南财经政法大学武汉@A##B@CD摘要E随着信息技术的发展(企业如何在大量的信息中挖掘出有用的信息(对企业财务风险进行有效的分析和防范(成为企业迫切需要解决的问题,主要介绍了国内外将数据挖掘技术运用在财务风险分析中的现状(简要阐述了财务风险的相关知识(说明了数据挖掘在财务风险分析中的具体应用(并结合实证进行分析

2、(找出影响企业财务风险的因素,D关键词E财务风险(数据挖掘(指标体系(分析方法中图分类号+FG"B@文献标识码+-HIJ=-KJFLMNOPQMRSTMUQPVWXRTWTYZLOQMROSS[QLTNQOQXNXVV]OZZSMROQMVUV]WOQOYMUMU^QVOUOS[NMNV]]MUOURMOSPMN_MUWVYTNQMROUW]VPTM^URVXUQPMTN(T‘ZVXUWTWaPMT]S[QLTPTSOQTW_UVbSTW^TNV]]MUOURMOSPMN_(^OcTQLTRVURPTQTOZZSMR

3、OQMVUV]WOQOYMUMU^QVOUOS[NMNV]]MUOURMOSPMN_defghi=7I]MUOURMOSPMN_(WOQOYMUMU^(MUWT‘N[NQTY财务风险能够全面反映企业的经营状况(因此企业经营者应经常对企业进行财务风险分析,传统的财务风险分析一般是通过财务指标来实现的,现在通常引入人工神经网络进行财务风险的预测(在进行财务风险预警指标的选取中(也采用了财务指标,但是传统的财务指标分析都是基于历史数据j基本的回归分析的预测中(对于未来不确定因素的预测具有一定的局限性,数据挖掘则包含了一系列旨

4、在从数据集中发现有用而尚未发现的模式的技术,数据挖掘的目的是为决策建模(即根据对过去活动的分析预测将来的行为,这也是数据挖掘最吸引人的地方(即它能建立预测模型而不是回顾型的模型,随着数据挖掘技术的日渐成熟(开始使用神经网络研究财务风险预警模式(最早使用基于神经网络技术的数据挖掘方法的是kWVY和lLOPWOmAn(他们使用oSQYOU选取的&个财务比率分析(选取)&家正常公司和)&家失败公司做样本(先以A*家失败公司和A)家正常公司作为训练数据(输入节点为前面所说的&项财务比率(设置&个隐藏节点(建立了神经网络预警模型

5、(再与基于统计的分类方法作比较(发现使用神经网络的方法对公司财务风险的预测率高于基于统计的方法,FOTpqlqjrOYNM_sq和tXULTTuq三人应用数据挖掘决策树技术研究破产预测m@n(探讨说明正常时期与金融风暴时期不同的经济模式下破产预测模式,杨淑娥j黄礼m&n建立了基于vG神经网络的上市公司财务预警模型(使用’"#家上市公司的数据作为训练数据(以)#家公司的数据作为测试数据对模型进行了验证(并与主成分分析的财务预警模型进行了比较,另外姚靠华j蒋艳辉m)n选取了反映上市公司的盈利能力j偿债能力j营运能力j成长能

6、力和公司规模的’B个财务指标(应用决策树技术建立了中国上市公司的财务预警模型,实证结果表明该系统具有较好的预测精度,基于此(本文提出应将数据挖掘技术应用于财务风险分析中(挖掘出给企业带来财务风险的具体原因(以帮助经营者规避风险j化解风险(使企业获得更好的效益,w财务风险分析指标体系财务风险mBn是指公司财务结构不合理j融资不当使公司可能丧失偿债能力而导致投资者预期收益下降的风险,其主要特征表现在+一是客观性,财务风险随时存在(不以人的意志为转移(人们无法回避它(也无法消除它(只能通过各种技术手段来应对风险(进而避免风险

7、,二是全面性,财务风险存在于企业财务管理的全过程并体现在多种财务关系上,三是不确定性,即财务风险在一定条件下j一定时期内有可能发生(也有可能不发生,四是共存性,即风险与收益成正比(风险越大收益越高(反之收益就越低,现有财务风险分析指标体系主要包括企业的短期偿债能力分析j长期偿债能力分析和盈利能力分析三方面,!"##$%#&%’&收到("##$%#)%’*改回!!丁莉娟(女(’$*"年生(在读硕士(研究方向+财务信息安全,UWVU数据挖掘在财务风险分析中的应用,11X年!短期偿债能力指标主要包括流动比率"速动比率"存货周

8、转率和应收账款周转率#这类指标重在揭示企业流动资产与流动负债的适应程度#体现企业流动资产变现能力的强弱#预防企业短期偿债能力的恶化$其中#流动比率%流动资产合计&流动负债合计#速动比率%’流动资产合计(存货)&流动负债合计#存货周转率%产品销售成本&*’期初存货+期末存货)&,-#应收账款周转率%销售收入&*’期初应收账款+期末应