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时间:2020-03-27
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1、核Fisher判别分析模型在财务危机预警中的应用研究THESTUDYONFINANCIALCRISISPREWARNINGMODELBASEDONKERNELFISHERDISCRIMINANT韩建光哈尔滨工业大学2007年7月国内图书分类号:F234.4国际图书分类号:336.76经济学硕士学位论文核Fisher判别分析模型在财务危机预警中的应用研究硕士研究生:韩建光导师:惠晓峰教授申请学位:经济学硕士学科、专业:金融学所在单位:管理学院答辩日期:2007年7月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:F234.4U.D.C:336
2、.76DissertationfortheMasterDegreeinEconomicsTHESTUDYONFINANCIALCRISISPREWARNINGMODELBASEDONKERNELFISHERDISCRIMINANTCandidate:HanJianguangSupervisor:Prof.HuiXiaofengAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEconomicsSpecialty:FinanceAffiliation:SchoolofManagementDateofDefence:July,2007Deg
3、ree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文摘要竞争激烈的市场经济孕育发展机遇的同时,也暗藏着无尽的风险和危机。对于上市公司而言,因财务危机沦为“ST”甚至被迫退市的情况愈演愈烈。公司陷入财务危机,不仅危及其自身的生存和发展,也给投资者、债权人带来巨大损失。因此,构建一个有效实用的财务预警模型,满足利益相关者的需要,已不仅仅是一个学术问题,更是影响我国资本市场健康发展的重要因素,具有很强的现实意义。本文试图使用能够处理非线性分类问题的方法——基于核函数方法的
4、Fisher判别来解决企业财务危机的预警问题,它是Fisher判别的非线性推广。样本数据选择的是2005年和2006年被ST的上市公司以及配对样本两者三年前的财务数据。首先对初选的29个指标进行K-S检验和Mann-WhitneyU显著性检验,筛选出在两类样本中有显著差异的指标,并在此基础上对经过筛选的指标进行主成分分析,将得到的主因子作为核Fisher判别模型的输入,通过核Fisher模型在高维空间建立的判别函数,解决原空间中的非线性判别问题,得到了较好的判别效果。然后作为比较,本文又利用相同样本构建Fisher线性判别、人工神经网络模型;使用粗糙集
5、作为核Fisher判别输入指标筛选的不同方法,构建粗糙集核Fisher组合模型。实证结果表明:非线性判别方法较优,而且从模型错误总成本角度研究,主成分分析与核Fisher组合模型判别效果最佳。最后,本文对核Fisher模型进行了应用价值分析及应用前景展望。关键词财务危机预警;核Fisher判别;核函数;神经网络-I-哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文AbstractWhilethedog-eat-dogmarketeconomyispregnantwiththeopportunityfordevelopment,therearecountlessrisk
6、andcrisishiddeninit.Asforthelistedcompanies,itgrowsmoreandmoreseriouslythattheonesaretitledwith“ST”plateandevenforcedtoquitlistingduetofinancialcrisis.Itisnotonlythethreattosurvivalanddevelopmentofthecompaniesinthefinancialcrisis,butalsobringsenormouslosstoinvestorsandcreditors.
7、Thereforeithasalreadynotmerelybeenanacademicproblemtoestablishaneffectivepracticalpre-warningmodelonfinancialcrisiswiththecontentofinterests’increasinglyurgentneeds,butalsobecomerealisticallysignificantandinfluencedsounddevelopmentofcapitalmarketofourcountry.Thispaperproposesano
8、n-linearclassificationmethod—KernelFisherDiscri
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