【摘 要】
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财务危机预警是一个世界性的问题和难题。企业在生产经营过程中,风险是时时刻刻存在的,但是企业通常会将风险控制在一定的水平之内,在可接受的风险下维持日常的经营,如果风险不加控制,就会演变成财务危机。它并不是瞬间产生的,财务危机可以在企业被宣判财务失败之前就识别出来。本文针对上市公司财务危机预警这一问题展开研究,选取了2010-2020年间沪深A股上市公司作为研究样本,将上市公司被ST作为其陷入财务危机
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财务危机预警是一个世界性的问题和难题。企业在生产经营过程中,风险是时时刻刻存在的,但是企业通常会将风险控制在一定的水平之内,在可接受的风险下维持日常的经营,如果风险不加控制,就会演变成财务危机。它并不是瞬间产生的,财务危机可以在企业被宣判财务失败之前就识别出来。本文针对上市公司财务危机预警这一问题展开研究,选取了2010-2020年间沪深A股上市公司作为研究样本,将上市公司被ST作为其陷入财务危机的判断标准,引入PCA主成分分析法和w-SVM加权支持向量机模型,以期得到一个有效预警财务危机的方法。本文的研究分为两个部分,第一部分是运用定性研究和定量研究法构建了财务危机预警指标体系。首先,本文参考了相关理论和已有的研究结果,通过定性研究的方法得到了财务危机预警的指标体系,该指标体系包含财务指标、公司治理指标和市场表现指标三大类,共计37个三级指标。接着本文从定量的角度,运用相关性检验和PCA主成分分析法对指标进行筛选,剔除相关性较弱的指标,研究发现,与财务危机最为相关的指标是财务指标,公司治理指标的相关性最弱。然后采用PCA主成分分析法对剩余指标进行降维处理,将得到的主成分因子将作为输入w-SVM加权支持向量机的特征向量。第二部分是运用w-SVM加权支持向量机模型对财务危机进行预测,并引入了混淆矩阵来评价模型性能。首先,本文构建了w-SVM加权支持向量机模型,通过学习2010-2019年间的样本,调整优化参数w使模型呈现最佳表现,接下来使用2020年的样本作为测试集样本测试模型的性能,然后本文运用混淆矩阵对模型进行分析,分析发现,模型整体的准确率超过90%,对财务危机公司的识别能力较强,因此,PCA-w-SVM模型能够有效预测上市公司财务危机,该模型是一个适合于我国沪深A股上市公司的财务危机预警模型。
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