發(fā)布時(shí)間：2020-07-19 16:56

【摘要】：近幾年,在國(guó)家政策的支持下,中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)了快速的發(fā)展,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的作用日益凸顯。然而,我國(guó)當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入新常態(tài),中小企業(yè)的生存發(fā)展情況已經(jīng)與過(guò)去不同,生存壓力空前增加。能夠引發(fā)中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的因素多種多樣,不單只有財(cái)務(wù)因素,還有非財(cái)務(wù)因素和外部宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素。因此,在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)新常態(tài)下,中小企業(yè)如何抵御風(fēng)險(xiǎn)、提高應(yīng)對(duì)危機(jī)的能力,已成為各界學(xué)者新的關(guān)注焦點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,本文圍繞“中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的智能預(yù)測(cè)”這一主題,綜合運(yùn)用財(cái)務(wù)信息、非財(cái)務(wù)信息和公共宏觀(guān)信息,構(gòu)建了中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的智能信息預(yù)測(cè)模型。本文擬解決的主要問(wèn)題有四個(gè):一,困境企業(yè)樣本的選取;二,配對(duì)健康企業(yè)樣本的選擇;三,篩選變量;四,構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)模型。具體如下:本文選取2013-2017年間中小板上市企業(yè)中被ST或ST*的企業(yè)為研究對(duì)象,考慮到這類(lèi)企業(yè)不多,5年間只有40家被ST的企業(yè),將按照“行業(yè)相同,資產(chǎn)規(guī)模相近”的原則選擇40家與之匹配的健康企業(yè)來(lái)增添樣本,然后從剩余企業(yè)中隨機(jī)選擇20家健康企業(yè)作為補(bǔ)充樣本,共計(jì)100家樣本進(jìn)行實(shí)證研究�；谥行∑髽I(yè)的特點(diǎn),在建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)指標(biāo)體系時(shí),本文不僅考慮了財(cái)務(wù)信息指標(biāo),同時(shí)也包括了非財(cái)務(wù)信息指標(biāo)和公共宏觀(guān)信息指標(biāo)。研究表明,加入非財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)和公共宏觀(guān)信息數(shù)據(jù)使得中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)指標(biāo)體系更為全面,提高了模型的預(yù)測(cè)效果。綜合運(yùn)用中小企業(yè)T-2年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及公共宏觀(guān)信息數(shù)據(jù),在對(duì)比研究的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建了以SVM模型為代表的智能信息預(yù)測(cè)模型和以L(fǎng)ogistic模型為代表的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)這種方式,幫助中小企業(yè)的管理者發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中的異常情況,及時(shí)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證結(jié)果表明,智能預(yù)測(cè)模型的危機(jī)預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型的危機(jī)預(yù)測(cè)效果,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)90%,能夠較好地根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公共宏觀(guān)信息數(shù)據(jù)及時(shí)預(yù)測(cè)T+2年中小企業(yè)是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī),具有實(shí)踐意義�？偠灾�,本文立足于中小企業(yè)自身發(fā)展的特征,在原有的以財(cái)務(wù)信息為主的預(yù)測(cè)指標(biāo)體系上,綜合考慮了非財(cái)務(wù)信息指標(biāo)和公共宏觀(guān)信息指標(biāo),構(gòu)建了以SVM為代表的中小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的智能信息預(yù)測(cè)模型。該模型為管理者預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)、控制企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)提供了技術(shù)支持,具有實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;F276.3;F275
【圖文】：

()s11itisitiiibyxi 量集。此時(shí)，可以得出最優(yōu)的分類(lèi)函數(shù)：tiitisiF x ayxx b ()數(shù)之后，就能夠輸出 x 類(lèi)別的分類(lèi)結(jié)果，表示2H(x)01H(x)0{ 類(lèi)別類(lèi)別味著 x 位于邊界不可分區(qū)域，而 {x 1 F (x)分，有必要使用核函數(shù)來(lái)改變?cè)伎臻g，將找最優(yōu)的分類(lèi)面。

息治理指標(biāo)理兼任情況X29 外部審計(jì)：審計(jì)意見(jiàn)類(lèi)型 標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留取 0，其他取 公共信息 宏觀(guān)指標(biāo)X30 GDP 增長(zhǎng)率X31 CPI 增長(zhǎng)率X32 PPI 增長(zhǎng)率X33 M2 增長(zhǎng)率5.3 預(yù)測(cè)變量顯著性檢驗(yàn)及篩選本節(jié)主要對(duì)依照“行業(yè)相同，資產(chǎn)規(guī)模相近”的匹配原則，對(duì)初步選定的標(biāo)體系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，以獲得在總體樣本中平均值存在差異的連續(xù)型變量，以與樣本企業(yè)是否是困境樣本存在聯(lián)系的非連續(xù)型變量。統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)的基本流程如圖 5.1 所示。

在構(gòu)建 SVM 的智能財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型前，首先，需要確定核函數(shù)的類(lèi)型子 C 和核寬度 g。目前，普遍常用的非線(xiàn)性核函數(shù)有三種類(lèi)型，即徑向基F)、多項(xiàng)式函數(shù)和 sigmoid 函數(shù)。RBF 函數(shù)可以處理非線(xiàn)性的種類(lèi)標(biāo)簽值間的關(guān)系的情況，一般首選 RBF 函數(shù)。sigmoid 函數(shù)的行為與 RBF 函數(shù)能會(huì)在某些條件中無(wú)法使用。多項(xiàng)式函數(shù)在訓(xùn)練階段耗時(shí)多，需要設(shè)置數(shù)，所以它的性能在三者之中是最差的。根據(jù)函數(shù)的特點(diǎn)，本文將選擇 RBF 核函數(shù)，并通過(guò) Matlab 軟件中的 L箱進(jìn)行建模。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，先運(yùn)用 mapminmax 命令對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集一化，再利用 SVMcgforClass 函數(shù)尋找懲罰因子 C 與核寬度 g。操作過(guò)程ee 的和 g 的范圍區(qū)間設(shè)定在(2^(-8),2^8)，搜索步距設(shè)定為 1，使用 10 折的方式將訓(xùn)練集隨機(jī)分為兩個(gè)子集進(jìn)行交叉驗(yàn)證，其結(jié)果為：C=64,g=0.1如圖 6.1 所示：

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本文編號(hào)：2762691