基于PCA-SVM模型的制造业上市公司财务危机预警研究.pdf

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1、硕士学位论文基于PCA-SVM模型的制造业上市公司财务危机预警研究RESEARCHONFINANCIALCRISISPREDICTIONOFLISTEDMANUFATURINGCORPORATIONSWITHPCA-SVMMODEL李勇哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：F275.5学校代码：10213国际图书分类号：338.2密级：公开金融硕士专业学位论文基于PCA-SVM模型的制造业上市公司财务危机预警研究硕士研究生：李勇导师：张自立副教授申请学位：金融硕士学科：金融所在单位：管理学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classif

2、iedIndex:F275.5U.D.C:338.2DissertationfortheMasterDegreeinFinanceRESEARCHONFINANCIALCRISISPREDICTIONOFLISTEDMANUFATURINGCORPORATIONSWITHPCA-SVMMODELCandidate：LiYongSupervisor：Assoc.Prof.ZhangZiliAcademicDegreeAppliedfor：MasterofFinanceSpeciality：FinanceAffiliation：SchoolofManagementD

3、ateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学金融硕士专业学位论文摘要长久以来，制造业就一直是推动国民经济快速发展的支柱性产业，是国家实力增强、技术升级的重要基础。当前中国正向着“工业4.0”时代迈进，中国制造业承受着巨大的转型升级压力，同时，中国制造业出口又面临着国际上“反倾销”和“反补贴”的制裁。国内制造业公司竞争日趋激烈，从而导致越来越多的制造业公司发生财务危机。在这样的背景下，建立制造业上市公司财务危机预警模型有着重要的意义。财务

4、危机的实质是公司内部不断传导积累财务风险，最后形成大规模、高强度的爆发。研究制造业上市公司的财务危机预警，不仅可以帮助公司的管理层监控公司的财务状况、获知财务风险、进而采取措施防范财务风险，而且对公司的投资人进行投资决策，以及债权人进行贷款决策和相关监管机构进行监管都能起到重要的作用。制造业上市公司的财务活动会受到市场竞争、内部控制、资本管理等方面的影响，本文根据这些影响因素选取了19个指标，构建了制造业上市公司财务预警指标体系。本文综合了国内外研究成果，构建了基于主成分分析和支持向量机组合模型的财务危机预警模型。本文研究了2016年和2017年被ST的27家制

5、造业上市公司和规模相近的非ST公司样本，通过对Logistic回归模型、BP神经网络模型、单一SVM模型和PCA-SVM模型的实证结果进行对比分析，发现PCA-SVM模型的预测准确率更高，第二类错误率更低，验证了PCA-SVM模型应用于制造业财务危机预警的有效性和适用性。关键词：财务危机预警；支持向量机；主成分分析-I-哈尔滨工业大学金融硕士专业学位论文AbstractManufacturingindustryisatthecenterofindustry.Itisnotonlytheengineofnationalindustrialization,urban

6、izationandmodernizationconstruction,butalsothecoresubjectofthenationaleconomy,orthefoundationofChina'stechnologicalinnovationandinternationalcompetitiveness.Atpresent,Chinaisadvancingtowardthe“Industry4.0”era.China'smanufacturingindustryisundertremendouspressurefortransformationandup

7、grading.Atthesametime,China’smanufacturingexportsarefacinginternational“anti-dumping”and“anti-subsidy”sanctions.Thecompetitionamongdomesticmanufacturingcompanieshasbecomeincreasinglyfierce,leadingtomoreandmorefinancialcrisisinmanufacturingcompanies.Againstthisbackground,itisofgreatsi

8、gnificanceto