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我国上市公司财务困境组合预测模型的研究与应用
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毕业论文范文题目:
我国上市公司财务困境组合预测模型的研究与应用
,论文范文关键词:
我国上市公司财务困境组合预测模型的研究与应用
我国上市公司财务困境组合预测模型的研究与应用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:企业财务困境预测是企业财务管理的一个重要研究领域。财务困境的发生是一个逐步、渐进的过程,因此财务困境不但具有先兆,并且是可以预测的。正确地预测企业财务困境,对保护投资者和债权人的利益,对经营者防范财务危机,对政府部门监管上市公司质量和证券市场风险,都具有十分重要的现实意义。自(本文此处忽略..)上世纪60年代以来,随着企业破产问题的日益严重,各国学者己经开始进行财务困境预测的定量研究。近五十年来,从多元判别分析等经典统计模型,到以神经网络为代表的人工智能模型,相关的研究成果层出不穷。但是,运用组合的方法对企业财务困境进行预测的研究还相对较少。另外,国内对企业财务困境预测(文章此处忽略..)的研究才刚刚起步,因此,如何利用国外现有的研究成果,结合中国的实际对企业破产做出准确的预测,是摆在我们面前迫切需要解决的问题。本文首先回顾了国内外财务困境研究的现状,接着介绍了财务困境的定义、财务困境预测的指标体系。然后,详细阐述了多元判别分析(MDA)、多元逻辑回归模型(Logi(文章此处忽略..)t)、人工神经网络(ANN)以及支持向量机(SVM)等四种单项预测模型,并在此基础上,构建了一个基于神经网络学习的组合预测模型。本文以2005年至2007年间我国126家上市公司为样本,其中63家为ST公司样本,其余63家为与之配对的非ST公司样本。并通过统计学方法从25个初始财务指标中筛选出7个财务指标作为模型的输入变(文章此处忽略..)量。最后将这五个模型对所有样本公司进行实证分析。研究结果表明,各个模型的预测精度存在不同程度的差异,但是组合预测的模型集合了统计模型和人工智能模型的优点,预测精度要高于其他单项预测模型,其具有较强的优越性和应用价值。
以上为本篇毕业论文范文
我国上市公司财务困境组合预测模型的研究与应用
的介绍部分。
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