發(fā)布時(shí)間：2021-01-01 01:20

　　在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的前提下,公司從建立時(shí)就面臨著“優(yōu)勝劣汰”的困境。面對(duì)一個(gè)規(guī)模日益龐大的交易市場(chǎng),上市公司的數(shù)量與規(guī)模不斷給宏觀監(jiān)管的質(zhì)量提出挑戰(zhàn),因此對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的控制就顯得尤為重要。財(cái)務(wù)窘?jīng)r通常要經(jīng)歷潛伏期到爆發(fā)期較長(zhǎng)的時(shí)間,在這段時(shí)間內(nèi)上市公司會(huì)經(jīng)歷財(cái)政狀態(tài)由健康慢慢發(fā)展成危機(jī)的過程。因此公司的財(cái)政危機(jī)具有前兆性和可瞻望性,建立一個(gè)符合市場(chǎng)狀況的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型可以對(duì)危機(jī)及其發(fā)展趨向進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)、辨認(rèn)和控制,可以令經(jīng)營(yíng)者在風(fēng)險(xiǎn)位于萌芽狀態(tài)時(shí)就采用有用的措施,改進(jìn)現(xiàn)狀,降低損失,使利益相關(guān)者獲得最大的收益。而且,當(dāng)前的統(tǒng)計(jì)軟件功能強(qiáng)大,理論也已成熟,以及證監(jiān)會(huì)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)狀況的信息披露制定了標(biāo)準(zhǔn)化模式,這使得建模所需要的數(shù)據(jù)來源更加準(zhǔn)確,這都為創(chuàng)立合理的危機(jī)預(yù)警模型提供了條件。因此如果能夠準(zhǔn)確預(yù)判公司的金融危機(jī),不僅與投資者和債權(quán)人利益有關(guān),而且可以幫助證券監(jiān)管局制定出更加有效的穩(wěn)定市場(chǎng)的辦法。因此,上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究有十分重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文首先介紹財(cái)務(wù)危機(jī)的有關(guān)定義及成因,在對(duì)已有的研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)回顧之后,深入剖析了目前影響我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的因素,從現(xiàn)金流量、償... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 小結(jié)
    1.3 論文研究框架
第二章 財(cái)務(wù)危機(jī)分析及預(yù)警指標(biāo)體系的建立
    2.1 概念的界定
        2.1.1 財(cái)務(wù)危機(jī)概念的界定
        2.1.2 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警概念的界定
    2.2 財(cái)務(wù)危機(jī)表現(xiàn)及成因分析
        2.2.1 財(cái)務(wù)危機(jī)表現(xiàn)
        2.2.2 財(cái)務(wù)危機(jī)的成因分析
    2.3 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的建立
        2.3.1 指標(biāo)的選取原則
        2.3.2 指標(biāo)體系的建立
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于Probit-SVM財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警組合模型的構(gòu)建
    3.1 單一模型的選取
    3.2 單一模型的基本原理
        3.2.1 Probit回歸模型的基本原理
        3.2.2 SVM模型的基本原理
    3.3 組合模型的建立
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于Probit-SVM財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警組合模型的實(shí)證研究
    4.1 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.1 研究樣本的選取
        4.1.2 預(yù)警指標(biāo)預(yù)處理
    4.2 單一模型的實(shí)證分析
        4.2.1 Probit回歸模型的實(shí)證分析
        4.2.2 SVM模型的實(shí)證分析
    4.3 組合模型的實(shí)證分析
    4.4 實(shí)證結(jié)果比較分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于累積和模型的中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D]. 沈立.浙江工商大學(xué) 2017
[3]基于支持向量機(jī)的我國(guó)生物醫(yī)藥上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D]. 柳燦星.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[4]中國(guó)上市房地產(chǎn)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D]. 盧張胤.廣西科技大學(xué) 2015
[5]基于LOGIT-SVM的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D]. 錢軍.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015
[6]基于Logistic-SVM的農(nóng)戶信用評(píng)價(jià)組合模型研究[D]. 康艷紅.吉林大學(xué) 2014
[7]基于粗糙集—支持向量機(jī)的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型研究[D]. 李威.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2013
[8]NRS-SVM組合模型在中小企業(yè)信用評(píng)估中的應(yīng)用[D]. 孫楊斌.湖南大學(xué) 2012
[9]信用評(píng)分模型的開發(fā)及probit回歸在模型中的應(yīng)用[D]. 高民.山東大學(xué) 2012
[10]我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建及實(shí)證研究[D]. 周鴻順.西安工程大學(xué) 2011



本文編號(hào)：2950671