非線性組合模型在財(cái)務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、財(cái)務(wù)困境研究是公司財(cái)務(wù)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一，而陷入財(cái)務(wù)困境也被看作是許多企業(yè)面臨的嚴(yán)重威脅之一。特別是隨著全球一體化進(jìn)程的加快，企業(yè)間的競爭日趨激烈，出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)、陷入財(cái)務(wù)困境的概率增大。但企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境是一個(gè)漸進(jìn)的過程，通常多數(shù)企業(yè)都是由財(cái)務(wù)狀況正常到逐步惡化，最終陷入困境以至破產(chǎn)的。因而，企業(yè)的財(cái)務(wù)困境的發(fā)生是有先兆的，是可以進(jìn)行預(yù)測的。所以，通過構(gòu)建模型對企業(yè)的財(cái)務(wù)困境進(jìn)行及時(shí)有效的預(yù)測具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。
　

2、　財(cái)務(wù)困境有很強(qiáng)的復(fù)雜性，它是企業(yè)內(nèi)部因素和外部環(huán)境共同作用的結(jié)果。使用單一的預(yù)警模型很難做到預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性兼?zhèn)洹２煌念A(yù)測模型有各自的特點(diǎn)，組合預(yù)測就是給幾種不同的模型賦予相應(yīng)的權(quán)重，使它們之間可以相互補(bǔ)充，相對于單一的預(yù)測模型，組合模型不但可以提高預(yù)測的精度，還可以增加預(yù)測的穩(wěn)定性。本文以制造業(yè)上市公司為研究樣本，將被特別處理作為企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的標(biāo)志，在分析了他們財(cái)務(wù)困境的特征及成因的基礎(chǔ)上，從償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力

3、、公司治理結(jié)構(gòu)等方面初步選取了用于預(yù)警模型的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，再通過非參數(shù)檢驗(yàn)將不顯著的指標(biāo)剔除，又通過因子分析方法提取公因子，將提取的公因子作為輸入變量分別輸入本文建立的Logit回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)預(yù)警模型，得出他們的準(zhǔn)確率分別為84.48％、89.66%、87.93%。最后，將這三個(gè)模型對應(yīng)每個(gè)公司的實(shí)際預(yù)測結(jié)果分別進(jìn)行投票時(shí)組合預(yù)測，和基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性組合預(yù)測模型，簡單的投票式組合預(yù)測有很高的預(yù)測精度，而模