【摘 要】
：
公司的正常运行是维护社会稳定的基本要素,同样也是保证国家发展的重要前提.但是公司的日常运营并不是稳定不变的,时常会因为自身内部的管理问题、决策失误或者受外部宏观因素的影响导致公司运行不稳定或出现亏损,更有甚者会因此使公司陷入财务困境的危机中,这就使得研究公司财务困境问题变得尤为重要.近些年,伴随着机器学习领域的兴起,使用机器学习模型对公司财务困境问题进行相关研究具有重要的现实意义,本文基于宏观因素
论文部分内容阅读
公司的正常运行是维护社会稳定的基本要素,同样也是保证国家发展的重要前提.但是公司的日常运营并不是稳定不变的,时常会因为自身内部的管理问题、决策失误或者受外部宏观因素的影响导致公司运行不稳定或出现亏损,更有甚者会因此使公司陷入财务困境的危机中,这就使得研究公司财务困境问题变得尤为重要.近些年,伴随着机器学习领域的兴起,使用机器学习模型对公司财务困境问题进行相关研究具有重要的现实意义,本文基于宏观因素与微观因素从以下三个方面对公司财务困境进行实证分析:首先,通过外部宏观因素与公司财务困境之间的关系进行讨论,选取陆尚勤和黄昀编制的中国经济政策不确定性指数(CEPU指数)采用DCC-MIDAS模型研究经济政策不确定性与ST板块之间的动态相关性.实证研究发现:CEPU指数与ST板块指数之间的波动率序列在总体上产生正向影响,并发现ST板块指数波动率变化受国内事件影响,而CEPU指数的波动率变化受国际事件影响较大;CEPU指数与ST板块指数之间的动态相关性在总体上呈现正相关关系且大幅波动,另外受国内外事件的影响使得相关性频繁的正负转换.其次,采用Baker等编制的中国区域的经济政策不确定性指数(EPU指数)建立Logit模型探讨经济政策不确定性和公司财务指标如何影响公司财务困境.研究发现:当经济政策不确定性升高时会减小公司陷入财务困境的概率;产权比率等4个财务指标对公司降低陷入财务困境的概率产生影响;滞后期EPU指数与同期EPU指数对财务困境的影响作用一致.此外,进一步研究经济政策不确定性对不同产权性质的上市公司财务困境的影响,发现非国有的上市公司更加受经济政策不确定性影响.最后,基于上市公司数据及上文中的实证结果使用机器学习模型对公司财务困境预警进行探讨,针对随机森林模型等4个机器学习模型对A股上市公司进行财务困境预测.研究结论发现:使用机器学习技术可以显著提高预测精度,其中随机森林模型预测精度最优.进一步研究中通过加入宏观指标讨论宏观因素对机器学习模型研究公司财务困境预测问题的影响,结果发现含有宏观因素的控制变量可以使传统机器学习模型普遍提高预测准确率.
其他文献
地理标志不仅是一个农产品的特色标识,并且是知识产权这棵大树上的一个重要树干。河南省著名优质农产品众多,有着丰饶的地理标志资源,占据着施行地理标志农产品发展的优质基础。但就目前河南省地理标志农产品的发展进程来说,地理标志数量偏低,与其农业地位并不相符。不论是在地理标志项目的开拓方面,还是在农产品当下的市场份额和经营范畴等方面。于此同时,地理标志农产品的消费者、生产者和经营者对地理标志方面还不甚了解,
以太网技术历经几十年的发展,以其高带宽、低成本、高集成度等优点,已成为一种民用环境中成熟稳定,不可替代的通信技术。随着工业以太网、车载以太网、时间触发以太网等概念的出现和发展,以太网技术的应用场景不断拓展,对以太网数据传输的实时性与可靠性也提出了更高要求。作为提供网络数据交互服务的核心设备,在航空航天、工业控制、汽车驾驶等特定领域,传统以太网交换设备提供的尽力投递服务显然无法满足需求,因此,对兼顾
随着改革的不断深入,各行各业都进入改革攻坚期。无论企业规模大小,在改革的大环境下都承担着各自的任务和使命。为适应新时代发展,企业必须不断根据内外部环境调整经营战略,合理规划企业的战略发展方向。对企业而言,人力资源是最重要、最活跃且唯一有创造力的资源,是企业在制定发展战略时必须考虑的首要因素。与国有企业相比,民营企业、中小企业管理相对灵活,但员工绩效考核制度不成熟、不完善,机制不健全的现象比较普遍。
2015年,两会提出“双创”理念后,“双创”的浪潮在中国大地上如火如荼,黑龙江省开展了两轮科技型企业三年行动计划,哈尔滨市承担全省大约三分之二的各项指标任务,随之,哈尔滨
光学成像技术是光学领域一个非常具有前景的方向,该技术已广泛应用于医疗诊断,遥感遥测,虚拟现实等场景中。随着生物医学成像,尤其是医用内窥镜的发展,面向高分辨率,低成本的超精细内窥镜成像成为了研究热点。多模光纤因其芯径小,内部传输模式丰富,信息吞吐量大,被认为是解决超精细内窥镜成像的理想传像媒介。由于多模光纤自身特殊的光学特性,导致原始图像经多模光纤传输后会形成高度随机化的散斑图案。如何由散斑图案恢复
房地产作为最受关注的行业之一,也是促进我国经济发展的重要因素之一,自2016年起,房地产企业正式迎来“营改增”时代。在房地产企业的产业链上涉及多个方面的业务,因此在交税时难免会出现重复或者遗漏税款的情况,而这次的改革主要目的是为了使税收方面的链条拼接起来,尤其针对抵扣项目上的缺失,使得整个增值税链条更加透明和完整,链与链之间紧密却又分明。同时盈利能力又是体现房地产企业综合能力水平的要素之一,通过“
煤炭生物转化是一种清洁的煤炭利用技术,具有反应条件温和,能耗低,环境友好的优点。从研究至今的四十多年里,煤炭生物转化技术得到了蓬勃的发展,但是却仍然存在一些问题,其中最为关键的是煤炭生物转化效率低。本文尝试利用基因工程技术对真菌进行改造以提高转化效率,为煤炭生物转化的工程应用提供技术参考。主要研究结果如下:(1)研究对象为实验室保存的一株煤炭降解真菌AH,ITS基因鉴定该菌为哈茨木霉菌(Trich
近年来,深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能,成为最受关注的研究方向。然而深度模型的参数量巨大,存储成本和计算成本过高等原因却严重限制了其在嵌入式设备和移动设备上的部署和应用。本文从模型压缩的角度出发,将深度神经网络的裁剪和优化任务分为两部分:1)针对单个卷积层的模型裁剪技术;2)探究模型各层压缩组合的最优效果以及自动化。在此研究的基础上,本文设计并实现了一个具有普
随着汽车工业的快速发展,越来越多的人开始关注通过降低结构重量来实现节约材料、减少能源消耗。减轻车身重量,一方面可节约原材料的使用,另一方面,可减少燃油消耗、降低汽车
随着GIS空间数据采集技术的发展,地理空间数据迅速增长,体量愈加庞大。在进行路径分析、地形分析等空间分析服务时,面对的不再是小规模的数据集,而是大规模的数据集,导致在线空间分析服务效率低下,难以在短时间内响应用户请求。近年来,计算机科学发展迅猛,其中分布式计算技术的出现,为上述问题的解决带来了契机。本文基于实验室地图服务项目需求,为项目中的在线路径分析服务与地形分析服务提供预处理技术,帮助提升在线