我国A股市场上市公司财务危机预警模型研究——基于K-近邻算法

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我国A股市场每年都有上市公司因为财务问题而被证监会特别处理,这不仅会使自身蒙受损失,同样利益相关者的经济遭到一定的损失以及会产生负面的影响,甚至市场环境也遭受到恶劣冲击。鉴于我国证券市场仍处于弱势效应阶段,信息不对称是一种普遍现象,因此,财务危机预警模型是必要的,以预测和防范上市公司的财务危机。  本文首先对财务危机研究文献进行了系统的梳理,分别从界定财务危机概念、选取财务危机预警指标、财务危机预警模型和财务危机样本的选择进行归纳、总结;然后,从财务危机研究文献中提取出使用频次较高的财务指标,构建度量财务危机的技术指标集,并对数据进行标准化处理;最后,采用最近邻算法建立财务危机预警模型。收集我国股票市场所有上市公司的财务数据,借助SVM模型进行对比,分析两种模型的预测准确率和两类错误率,结果表明:SVM模型的第二类错误率为0,但第一类错误率表较高,表明该方法预警过度;最近邻域法表现相对稳健,第一类与第二类错误率都比较适中,这更有利于投资者的资产选择和风险规避。  本研究建立的基于最近邻算法的财务危机预警模型具有较高的实用价值,可以为上市公司利益相关者提供有价值的参考,特别是对投资者的决策具有很好的指导意义。  
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