【摘 要】
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在当今世界经济快速发展的时代,环境日新月异,技术与产品不断更新迭代,公司会面临很多陷入财务风险的情况。公司的盲目投资、经营管理等问题均会给公司带来财务风险,造成市场的紊乱。对公司财务状况的预测可以让公司及时找到对策,也有利于债权人、投资方和政府部门,使资本市场正常运转。本文参考近年来国内研究文献对财务风险的定义,将沪深证券交易所股票标记ST或ST*的公司作为具有财务风险的公司,其他公司作为财务状况
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在当今世界经济快速发展的时代,环境日新月异,技术与产品不断更新迭代,公司会面临很多陷入财务风险的情况。公司的盲目投资、经营管理等问题均会给公司带来财务风险,造成市场的紊乱。对公司财务状况的预测可以让公司及时找到对策,也有利于债权人、投资方和政府部门,使资本市场正常运转。本文参考近年来国内研究文献对财务风险的定义,将沪深证券交易所股票标记ST或ST*的公司作为具有财务风险的公司,其他公司作为财务状况正常公司。由此选择上市公司2017年的财务数据对2020年其股票是否会被标记为ST或ST*进行预测,以此来判断其是否存在财务风险。本文筛选3633家A股上市公司为研究对象。由于历史研究发现了很多指标对公司财务风险的预测具有显著作用,例如资产负债率等,本文预测指标的选取除参考以上指标外,还根据指标可获取性分别从基本指标、盈利、偿债、营运、现金流、资产结构6个方面进行预测指标的选择。之后通过Mann-Whitney U非参数检验和pearson相关系数检验从44个指标中选择了20个指标。随后对20个指标进行主成分分析提取6个主成分作为后续分析的自变量。由于样本中被标记为ST的公司仅172家,因此需要进行平衡数据处理。本文主要基于聚类和样本密度的CDBH采样方法,以更大概率挑选出分布更密集的样本采样,相比其他采样可减少冗余样本。CDBH采样首先将多数类和少数类样本分别k-means聚类,计算每个簇中样本密度,通过密度权重选择合成少数类样本,将未被选择的多数类样本删除。经过CDBH方法平衡训练集数据后,建立Logistic模型进行预测,并与其他采样方法和模型进行对比,探讨本文公司财务风险预测的有效性。最终选用G-mean作为分类评价指标,本文结果表明经过CDBH采样后Logistic模型G-mean为90.99%,高于其他采样方法和模型的预测精度。
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