基于聚类算法的制造业上市公司财务预警研究

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基于聚类算法的制造业上市公司财务预警研究

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毕业论文范文题目：基于聚类算法的制造业上市公司财务预警研究，论文范文关键词：基于聚类算法的制造业上市公司财务预警研究
基于聚类算法的制造业上市公司财务预警研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在全球经济一体化和企业生存环境复杂化的背景下,能够第一时间预测到公司的财务危机对于监管部门、广大投资者、债权人等具有非常重要的意义。因此,为方便这些信息使用者和上市公司的自身管理者了解企业当前的财务状况以便提前采取措施预防,就有必要对企业进行财务预警分析。国内外许多关于财务预警的文献研究已经证明财务指标能够显著反映企业的财务状况。然而,就预测方（本文此处忽略..）法而言没有哪种是完美的,总存在这样或那样的不足,如预测变量选择的随意性、预测变量间的相关性等。加之,近几年来,在方法上的创新也非常有限,只是从技术细节上不断完备。因此,本文试图为避免当前财务危机预警研究中存在的上述问题,通过实证检验得到比较满意的预测效果,提出了一种基于模糊聚类算法的财务危机预警模型。本文采用2009、2010年发生财务危机的中国制造业上市公司（文章此处忽略..）前3年的数据,根据配对原则选取相同数量的财务正常公司的数据,使用2009年公司的数据作为训练数据,2010年公司的数据作为测试数据,运用模糊聚类的财务预警方法对我国上市公司进行了预警研究。主要工作包括以下几个方面：首先,采用T检验,相关性检验等统计方法对财务指标进行初步筛选；其次,由于粗糙集只能对离散的数据进行约简,因此对财务数据进行了离散化处理；再次,运用粗糙（此处忽略..）集属性约简算法对离散后的财务指标进行进一步筛选以确定进入模型的变量；第四,对筛选出的变量统一量纲进行规范化处理；最后,使用编网法对选取的上市公司进行聚类,并分析聚类结果。另外,为方便预测所建模型的效果,本文还选取了Fisher判别法作为对比。实证结果表明,在采用相同财务信息的情况下,本文选用的模糊聚类法预测精度高于Fisher判别模型,其正确判（此处忽略..）别率达到了85.3%,取得了不错的预测效果。但是本文的研究仍存在着一些不足之处,比如在指标的选取上没有考虑到企业竞争力、国家经济政策等非财务因素；选取编网法进行模糊聚类存在计算量过大、对噪声数据敏感等缺陷。因此本文的目的仅用于说明运用模糊聚类来预测上市公司的财务状况是可行的,但是具体的模糊聚类方法还有待改进。

以上为本篇毕业论文范文基于聚类算法的制造业上市公司财务预警研究的介绍部分。

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