發(fā)布時(shí)間：2018-01-06 09:19

  本文關(guān)鍵詞：基于不平衡支持向量機(jī)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)研究　出處：《吉林大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：企業(yè)在生存和發(fā)展的過程中，要面臨各種風(fēng)險(xiǎn)，，應(yīng)對財(cái)務(wù)危機(jī)。特別是2008年全球金融危機(jī)的爆發(fā)以及當(dāng)前歐美經(jīng)濟(jì)增速乏力，造成我國企業(yè)破產(chǎn)的情況屢見不鮮。所以，在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)背景下，對企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警顯得尤為重要，構(gòu)建一種財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)成為我國企業(yè)的迫切需求。 目前，我國財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的相關(guān)研究還處于起步階段，大量的實(shí)證研究還是借鑒國外的一些傳統(tǒng)方法。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能與模式識別領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容。以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)而發(fā)展起來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法——支持向量機(jī)，已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)，并在很多領(lǐng)域取得了成功的運(yùn)用，其在處理小樣本、非線性、高維數(shù)據(jù)等方面已經(jīng)表現(xiàn)出優(yōu)于其他方法的特質(zhì)。由于企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中高維、非線性等特征嚴(yán)重影響著預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，所以將支持向量機(jī)算法應(yīng)用到企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中，利用其在處理小樣本、非線性、高維數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)異特質(zhì)來提高模型精度，會(huì)為企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警提供一個(gè)具有參考價(jià)值的方法。 本文首先介紹了選題的背景和意義，回顧了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀；其次詳細(xì)闡述了企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的基本理論和概念，確定了財(cái)務(wù)預(yù)警模型的樣本數(shù)據(jù)和預(yù)警變量，分別利用歸一化和主成分分析法對預(yù)警變量進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理；然后采用標(biāo)準(zhǔn)C-SVM構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型；針對當(dāng)樣本數(shù)據(jù)不平衡時(shí),標(biāo)準(zhǔn)C-SVM模型的預(yù)測具有傾向性缺陷，分別從算法和數(shù)據(jù)兩個(gè)層面改進(jìn)支持向量機(jī)算法，對于標(biāo)準(zhǔn)C-SVM模型，通過設(shè)置不同的懲罰參數(shù)，采用Biased-SVM進(jìn)行算法改進(jìn)，對于不平衡數(shù)據(jù)集，利用SMOTE方法生成出新樣本，使不同類別的數(shù)據(jù)趨于平衡，從而提高分類器精度；最后對各種預(yù)警模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測效果檢驗(yàn)。 實(shí)證結(jié)果顯示：本文改進(jìn)的SMOTE-Biased-SVM財(cái)務(wù)預(yù)警模型的訓(xùn)練效果比較理想，對上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警準(zhǔn)確率可以達(dá)到84%。
[Abstract]:In the process of survival and development , enterprises should face various risks and deal with the financial crisis . Especially in 2008 the global financial crisis broke out and the current economic growth of Europe and America is weak . Therefore , it is very important to alert the financial situation of enterprises in the current economic context . Therefore , it is an urgent need to construct a financial crisis early warning system . In recent years , machine learning is an important part of research in the field of artificial intelligence and pattern recognition . In recent years , machine learning is an important content in the field of artificial intelligence and pattern recognition . This paper first introduces the background and significance of the selection , and reviews the current research situation at home and abroad . Secondly , the basic theories and concepts of the financial early warning system are described in detail , and then the sample data and the early warning variables of the financial early warning system are discussed in detail . The results show that the training effect of the improved SMOTE - Biased - SVM financial early warning model is ideal , and the accuracy rate of financial early warning for listed companies can reach 84 % .

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;F275;F832.51;F224

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本文編號：1387249