基于组合预测技术的上市公司财务困境预测问题研究

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1、中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：KJ2010120201026硕士学位论文基于组合预测技术的上市公司财务困境预测问题研究作者姓名：李忠武学科专业：会计学指导教师：赵冠华(教授)培养院系：会计学院二○一三年四月十日TheStudyofFinancialDistressPredictionofListedCompaniesBasedontheCombinationForecastingTechniquesADissertationSubmittedfortheDegreeofMaSTerCandidate：ZhongwuLiSupervisor：Prof.GuanhuaZhaoS

2、choolofAccountancyShandongUniversityofFinanceandEconomics中图分类号：密级：公开学科分类号：论文编号：KJ2010120201026硕士学位论文基于组合预测技术的上市公司财务困境预测问题研究作者姓名：李忠武申请学位级别：管理学硕士指导教师姓名：赵冠华职称：教授学科专业：会计学研究方向：财务决策支持系统学习时间：自2010年9月1日起至2013年6月30日止学位授予单位：山东财经大学学位授予日期：2013年6月山东财经大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别

3、加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得山东财经大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：日期：年月日山东财经大学学位论文使用授权声明本人完全同意山东财经大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。

4、保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日山东财经大学硕士学位论文摘要我国的资本市场已走过了二十多年的历程，企业所面临的竞争日趋激烈，企业经营稍有不慎就可能陷入财务困境，上市公司因财务状况异常而陷入困境的情况却屡见不鲜。因此，利用上市公司的财务数据，建立上市公司财务困境预测模型以揭示风险，己成为上市公司管理者、投资者和债权人等相关利益方共同关注的问题。本文共选取来自于多个行业的146家上市公司的财务数据，包括73家被特别处理（用ST表示）的上市公司的财务数据和与之配对的73家运行良好的公司的财务数据，把它们分为49对训练样本和24对测试样

5、本。根据国内外学者对企业财务困境预测的研究成果，选择了20个财务指标构建了财务预警指标体系。利用T检验和非参数检验对原始预测变量进行显著性检验，使得预测的指标体系更具有合理性，并运用因子分析法消除指标间的共线性，得到了7个因子。分别采用多元判别分析、Logit回归分析和最小二乘支持向量机对训练样本数据进行了分类判断，构建了三个单项财务困境预测模型；并在此基础上，构建了一个线性组合预测模型和一个基于神经网络的组合预测模型，最后利用测试样本对五个模型进行了有效的验证，并对五个检验结果进行了比较。研究结果表明：组合预测模型对上市公司财务困境的预测效果，跟单一方法比较，预测精度没有显著提高，但组

6、合预测模型更具有稳定性；基于神经网络方法的组合效果好于线性组合模型。关键词：财务预测逻辑回归支持向量机组合预测i山东财经大学硕士学位论文AbstractAsofthisyear,China'scapitalmarkethasgonethroughthecourseofthelasttwenty-threeyears,enterprisesarefacingincreasinglyfiercecompetition,theslightestmistakebusinessmayfallintoafinancialcrisis,thecrisisoflistedcompaniesbecause

7、ofabnormalfinancialpositionisnotuncommon.Therefore,thefinancialdataoflistedcompanies,listedcompanies'financialcrisisearlywarningmodeltorevealtherisks,hasbecomethecommonconcernsofmanagersoflistedcompanies,investorsandcr