基于rs-svm数据挖掘技术的财务困境预测模型研究

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1、基于RS-SVM数据挖掘技术的财务困境预测模型研究第一章绪论1.1论文写作的背景(1)市场规范化的要求自1990年12月和1991年7月上海、深圳证券交易所相继设立以来，我国证券市场得到了蓬勃的发展。随着证券市场的发展，证券投资方式己经逐渐被社会大众所接受，参与证券市场的投资者日益增多；同时，广泛的社会参与也为上市公司提供了广阔的资金来源，为证券市场的发展提供了巨大的能量。为了维护证券市场的正常秩序，保护广大投资者的投资利益，国家有关部门加强了对上市公司的管制。1994年7月1日正式实行的《中华人民共和国公司法》第157条规定：上市公司如果在最近三年连续亏损

2、，由国务院证券管理部门决定暂停其股票上市；第158条规定：如果上述情形在期限内未能消除，由国务院证券管理部门决定终止其股票上市。中国证监会为减少来自上市公司方面的市场风险，于1998年3月16日正式公布了《上市公司状况异常期间的特别处理》，其中规定，如果发生财务状况异常或者发生其他异常状况导致投资者对该公司的前景难以判定，可能发生损害投资者的利益时，交易所对该上市公司实行特别处理(SpecialTreatment)。其中，―财务状况异常‖指的是最近两个会计年度的审计结果显示的净利润均为负值或最近一个会计年度的审计结果显示其每股净资产低于每股账面价值，或同时出

3、现上述两种情况。沪深股市2003年5月12日正式开始实施退市风险警示制度，由证券交易所对存在终止上市风险的公司股票交易实行―警示存在终止上市风险的特别处理‖，是指在原有―特别处理‖基础上增加的一种类别的特别处理。当上市公司出现五种可能终止上市风险情形时，交易所将对其股票实行退市风险警示。这五种情形包括：最近两年连续亏损的；因财务会计报告存在重大会计差错或虚假记载，被中国证监会责令改正或公司主动改正，对以前年度财务报告进行追溯调整，导致最近两年连续亏损的；因财务会计报告存在重大会计差错或虚假记载，中国证监会责令其改正，在规定期限内未对虚假财务会计报告进行改正的

4、；在法定期限内未依法披露年度报告或半年度报告的；处于股票恢复上市交易后的第一个年度报告期间的。2004年5月1日，深圳证券交易所和上海证券交易所又分别公布了修订后的《股票上市规则》，对财务状况的规定进一步扩大：新规则改革并简化了停牌制度，取消季度报告和部分临时报告的例行停牌，赋予交易所在停牌和复牌问题上更多的自主权，以突出警示性停牌的作用；此外，新规则还对特别处理和暂停、恢复、终止上市的有关内容进行了修订，1万方数据重庆工学院硕士学位论文适当调整了应予特别处理的若干标准，增加了终止上市的情形，以进一步加强这方面的监督力度。(2)财务困境的负面影响公司一旦发生

5、上述两种情况，将自动进入ST板块。被特别处理的直接后果，主要包括：①在指定的报刊上刊登特别处理公告；②该股票的报价日涨跌幅限定在5%以内；③股票前加―ST‖标志；④特别处理期间中期报告必须经过审计；⑤对该公司在交易所挂牌上市的股票及其他衍生品种的交易行情另板公布，以明显区别于其他股票。由于在公司治理结构和经营管理等方面存在的种种问题，自―特别处理‖制度实施以来，被特别处理的上市公司屡见不鲜。据统计，1998年被特别处理的上市公司为27家，1999年为31家，2000年为26家，2001年为24家，2002年为40家，2003年为32家，2004年为27家。从

6、被特别处理的上市公司角度分析，特别处理会给其带来巨大的压力，研究显示被列入ST板块的上市公司股票价格有显著的即期负面效应，对投资者的投资行为影响巨大。随着投资者的逐渐成熟，同时大量的机构投资者进入证券市场，投资者的心态和行为正趋于理性、健康。他们正逐渐转变原来的投机动机，转向投资动机，更多的投向绩优股和成长股，这使得出现财务状况异常的上市公司的市场表现面临很大的挑战。除此之外，该类公司要受到更加严厉的监管，融资渠道变得更加狭窄，还必须面临连续三年亏损而导致股票被暂停上市的情况。而且，上市公司要摆脱困境，摘掉被特别处理的帽子，大部分要经过大规模的资产置换，用优

7、质资产置换劣质资产，甚至更换主营业务，更换主要股东。因此，特别处理对上市公司的影响非常大，上市公司本身和其利益相关者有必要对财务困境的发生进行预测。而其中遭受损失最大的还是投资者和债权人，因此，为了维护投资者的利益，为了维护证券市场的正常运行，必须有一套比较好的预测系统来预测公司的经营状况和财务状况。(3)财务危机的可预测性公司陷入财务危机的潜伏期时，会有一些异常。我国上市公司财务困境预测研究的市场表现：如盲目扩张、过分依赖外部资金、收入下降、利润减少甚至为负。这时的财务指标表现得会尤为明显，财务指标的反应为财务困境预测提供了可能。1.2论文研究的问题和意义

8、1.2.1论文研究的问题从我国对于财务困境预测模型研