基于非平衡视角的企业财务困境智能预警研究

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1、浙江师范大学硕士学位论文ADissertationSubmittedtotheAcademicDegreeCommitteeofZhejiangNormalUniversity基于非平衡视角的企业财务困境智能预警研究Imbalance—OrientedStudyOnEnterprise’SFinancialDistressPrediction作者：商志明ByShangZhiming指导教师：孙洁SupervisedbySunJie学科专业：企业管理BusinessManagement浙江师范大学经济管理学院EconomicsandManageme

2、ntSchoolofZhejiangNormalUniversity二零一三年五月May,2013基于非平衡视角的企业财务困境智能预警研究幽㈣摘要企业的财务通过对资金运动和价值形态的管理，像血液一样渗透贯通到企业的生产、经营等一切管理领域。如果财务状况出现问题，它将直接关乎着企业的生死存亡。所以，对财务风险的规避是每个企业时刻面对的一门功课，出现问题就要及时解决，并且防患于未然。那么，这就需要企业能够根据实时的财务数据来判断企业当下的财务状况，防止财务困境的发生。因此，一个好的财务困境预警机制的出现变得越来越迫切。财务困境预测研究一直都是学者们关

3、注的热点，并且相继引入了很多机器学习的方法，对企业财务困境的预警起到了很大的作用。然而，大多数研究都将困境公司样本和非困境公司样本按照1：1的数量比例进行配对来构建财务困境预测模型，这显然与现实中困境公司在所有上市公司中所占的比例不符，从而高估模型对困境公司的预测能力，造成预测的失误率增加，甚至会带来严重的后果。因此，本文模拟上市公司中财务困境公司所占份额的实际情况，按l：3的比例收集财务困境与非财务困境样本，构建非平衡数据集来展开财务困境预警研究，使研究更具有针对性、合理性。本文通过大量的文献阅读，对前人的研究成果进行了归纳和总结。按照发现问题

4、、分析问题和解决问题的研究思路；沿着文献阅读、数据收集、统计分析、模型构建和实证分析的研究技术路线，提出了针对上市公司财务困境预警的新思路和新方法：崮‘先，从非平衡的视角展开上市公司财务困境预警的研究，按照l：3的样本容量比例收集财务困境样本和非财务困境样本，并且将之视作非平衡数据以便应用非平衡数据的分类方法进行上市公司财务困境的预警研究；然后，采用非平衡数据分类方法中较为经典的代价敏感的支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)方法、SMOTE采样和SVM相结合的方法和T分割数据集分类器集成的方法，并且将这三种方法应用到财

5、务困境预警的研究中，得到基于代价敏感支持向量机的财务困境预警模型(CS．SVM)、基于SMOTE结合支持向量机的财务困境预警模型(S．SVM)和基于数据集分割集成支持向量机的财务困境预警模型(D—SVM)，并且通过横向和纵向的比较，分析了这几个模型进行财务困境预警的优缺点；继而，针对财务困境研究中样本规模有限和集成分类器中子分类器数量过少等问题，提出了基于SMOTE结合Bagging技术的集成支持向量机财务困境预警模型(SB．SVM)来处理非平衡视角的财务困境预警问题；继而，基于中国上市公司的非平衡样本数据集，对这四种模型以及单一使用的SVM模型

6、进行了实证比较分析，发现基于SMOTE结合Bagging技术的集成支持向量机财务困境预警模型所得到的G值和F值两个指标的各统计结果都是这五个财务困境预警模型中表现最好的，整体分类效果最优。最后，选取了具有代表性的中国远洋控股股份有限公司进行案例分析，检验财务困境预警研究的重要性和本文所用各财务困境预警的实用价值。实验结果验证了本文研究的实用性，而且s—SVM预警模型表现出了高度的敏感性和准确性。集成关键词：财务困境预警；支持向量机；代价敏感；SMOTE采样；分类器IID讧BALANCE．OR卫巳NTEDSTUDY0NENTERPIUSE’SFIN

7、ANCIALDISTRESSPREDICTIONABSTRACTEnterprise’Sfinancialaffairs，likeblood，penetratesthroughtotheenterprise’Sproductionandrunningofallareasofmanagementbycapitalcampaignandthemanagementofvalueform．Ifthefinancialsituationhavesomeproblem，itwillbedirectlyrelatedtothesurvivalofanenter

8、prise．Therefore，financialriskaversionisahomeworkthateverybusinessmus