非参数核密度Bayes判别分析在财务预警中的应用

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：妪整日期：垫!蛰s旦三旦论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：邀导师签名：本人及导师同意将学位

2、论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：导师签名：日期：摘要非参数密度估计的出现标志着统计学的发展与进步。非参数密度估计的方法有很多，其中核密度估计的应用最为广泛，其范围涉及到医学卫生、天文地理、经济金融等。但是由于非参数核密度估计的大样本性质，实际应用通常需要大量的样本数据和较为复杂的计算过程，这在一定程度上又限制了自身的发展。但随着计算机技术的发展，处理大批数据、进行复杂运算已经不再是一个难题，非参数核密度

3、理论将会在更多领域发挥其重要作用。随着我国经济的发展，人们对企业财务预警分析的重视程度越来越高。目前，企业财务预警分析很多都是采用传统的Bayes判别方法，这种方法相比其他参数方法有很好的效果，但是在理论和实际方面也存在着一定的缺陷。传统的Bayes判别分析事先假定总体服从正态分布，而在实例中，并不一定所有的总体满足这个假定，这种情况下传统的Bayes方法就显得不大合适。为了解决这个问题，本文介绍一种非参数的判别方法。将非参数核密度估计和Bayes方法相结合而成的非参数判别方法，即非参数核密度Bayes判别分析方法。这种方法克服了传统方法的不足，事先不需要假定总体的分布，因此适用

4、范围更广。为了检验非参数核密度Bayes判别分析方法的优越性，本文首先采用统计模拟的方法进行验证，然后选取一个实例进行实证分析，分别用传统的Bayes判别方法和非参数核密度Bayes判别方法对我国上市公司的财务状况进行判别分析，分别得出两种方法的判别结果。根据模拟结果和实证分析的结果，可以对这两种方法的判别结果进行比较分析，最终证明了非参数核密度Bayes判别方法确实要优于传统的Bayes判别方法，说明非参数核密度Bayes判别分析方法在财务预警中是十分有效的，具有一定的理论意义和现实意义。关键词：非参数：核密度估计；Bayem判别分析；财务预警AbstractTheemerge

5、nceofnon-parametricdensityestimationmarksthedevelopmentandprogressofstatistics．Therearemanymethodsofnon-parametricdensityestimation．Kerneldensityestimationisusedmostwidely,whichisrelatedtothescopeofmedicine，astronomy,economicandSOon．Becauseofthelargesamplepropertiesofnon—parametrickerneldensi

6、tyestimation，theapplicationusuallyrequiresalargenumberofsampledataandthecomplicatedcalculationprocess，whichtosomeextentlimitsitsdevelopment．However,withthedevelopmentofcomputertechnology,processingalargenumberofdataandcomplicatedcalculationisnolongeraproblem．Non-parametrickerneldensitytheoryw

7、illplayanimportantroleinmoreandmorefields．Withthedevelopmentofeconomy,peoplepaymoreandmoreattentiontoenterprisefinancialearlywarninganalysis．Atpresent，theanalysisofenterprisefmancialearlywamingusuallyusethetraditionalBayesdiscriminantmethod，w